УДК 625.8 Дорожные покрытия. Дороги из плит. Мостовые. Щебеночные и другие покрытия. Приготовление и использование дорожностроительных материалов. Дороги по типу покрытия
Данное исследование сфокусировано на проблеме построения оптимальных маршрутов доставки в рамках городской логистической инфраструктуры. Целью исследования является разработка эффективного алгоритма маршрутизации, позволяющего минимизировать совокупные затраты на доставку при соблюдении временных окон клиентов. В работе проведен анализ классических методов решения задачи маршрутизации транспортных средств, выявлены их ограничения применительно к современным условиям. Предложен комбинированный алгоритм, сочетающий эвристический метод Кларка-Райта для формирования начальных решений и процедуру локального поиска и оператора перестановки для их улучшения. Алгоритм учитывает ключевые практические ограничения: грузоподъемность транспортных средств, временные окна доставки и продолжительность рабочего дня водителей. Результаты вычислительных экспериментов на тестовых данных демонстрируют преимущество предложенного алгоритма по сравнению с классической эвристикой "ближайшего соседа" - сокращение общего пробега на 17,3% и уменьшение количества задействованных автомобилей на 12,5%. Разработанный алгоритм может быть интегрирован в системы управления доставкой для повышения операционной эффективности логистических компаний.
оптимизация маршрутов, разработка алгоритма, логистика, алгоритм Кларка-Райта, локальный поиск, временные окна доставки
1. Афанасьев М.Ю., Бойко А.А. Модели и методы решения задач маршрутизации транспортных средств // Логистика и управление цепями поставок. – 2020. – № 4(93). – С. 34-48.
2. Григорьев И.В., Соколов Р.В. Алгоритмы оптимизации маршрутов доставки в городской логистике // Транспортные системы. – 2021. – № 2(45). – С. 56-67.
3. Иванов С.П., Петрова Е.В. Современные подходы к решению задачи VRP с временными окнами // Автоматика и телемеханика. – 2019. – № 8. – С. 112-125.
4. Козлов В.В., Сидоров А.Н. Интеллектуальные системы управления доставкой товаров. – М.: Издательство МГТУ, 2018. – 256 с.
5. Орлов А.И. Теория принятия решений в транспортных системах. – СПб.: Питер, 2017. – 320 с.
6. Петров К.А. Методы комбинаторной оптимизации в логистике. – М.: ИНФРА-М, 2020. – 184 с.
7. Семенов В.В., Федорова М.А. Эвристические алгоритмы для задач маршрутизации // Информационные технологии. – 2022. – № 3. – С. 45-58.
8. Laporte G. Fifty Years of Vehicle Routing // Transportation Science. – 2009. – Vol. 43. – P. 408-416.
9. Potvin J.-Y. State-of-the-Art Review—Evolutionary Algorithms for Vehicle Routing // INFORMS Journal on Computing. – 2009. – Vol. 21. – P. 518-548.
10. Solomon M.M. Algorithms for the Vehicle Routing and Scheduling Problems with Time Window Constraints // Operations Research. – 1987. – Vol. 35. – P. 254-265.
11. Toth P., Vigo D. (eds.) The Vehicle Routing Problem. – Philadelphia: SIAM, 2002. – 355 p.
12. Vidal T., Crainic T.G., Gendreau M., Prins C. Heuristics for multi-attribute vehicle routing problems: A survey and synthesis // European Journal of Operational Research. – 2013. – Vol. 231(1). – P. 1-21.
