Котляров Николай Эдуардович
студент ФАКИ МФТИ
2014 г.

Основной целью
распределительной логистики
является обеспечение
доставки нужных товаров в
нужное место, в нужное время
с минимальными затратами.

Задача обеспечения
минимальных затрат является
одной из основных
оптимизационных задач в
распределительной
логистике.

При решении задач по
оперативному планированию
грузовых автомобильных
перевозок основными
экономико-математическими
моделями являются модели
транспортной задачи и задач
маршрутизации.
Лукинский В. С. и др. Модели и методы теории логистики // СПб.: Питер.–448 с. – 2013.

Предметом транспортной логистики является комплекс задач
планирования и управления, связанных с перемещением грузов
транспортом, и в рамках оперативного планирования это [1]:

выбор вида транспортного средства (ТС);
 выбор типа ТС;
 определение рациональных маршрутов;
 выбор перевозчика и экспедитора.

Часто подобные этапы рассматриваются как отдельные задачи и
решаются раздельно. Комплексному же решению этих задач
уделено недостаточное внимание [2].
[1] Лукинский В. С. и др. Модели и методы теории логистики // СПб.: Питер.–448 с. – 2013.
[2] Meixell M. J., Norbis M. A review of the transportation mode choice and carrier selection literature //
International Journal of Logistics Management, The. – 2008. – Т. 19. – №. 2. – С. 183-211.
Задача маршрутизации



Задача маршрутизации (Vehicle Routing Problem) является одной из наиболее сложных
задач комбинаторной оптимизации
Относится к классу NP-сложных задач [3]
Предлагаемые существующие методы поиска основаны на эвристических,
генетических, детерминированных или комбинированных подходах и могут находить
приемлемые решения [4,5]
[3] J. K. Lenstra, A.H.G. Rinnooy Kan, “Complexity of vehicle routing and scheduling problems”, Networks, 11, pp. 221-227. 1981
[4] Giaglis G. M. et al. Minimizing logistics risk through real-time vehicle routing and mobile technologies: Research to date and future
trends //International Journal of Physical Distribution & Logistics Management. – 2004. – Т. 34. – №. 9. – С. 749-764.
[5] Alba E., Dorronsoro B. Computing nine new best-so-far solutions for capacitated VRP with a cellular genetic algorithm //Information
Processing Letters. – 2006. – Т. 98. – №. 6. – С. 225-230.

Предложить метод решения комплекса
упомянутых задач, поиск приемлемого плана
которого определяет маршруты транспортных
средств и укладывается в рамки оперативного
планирования.
Пример задачи

Система из некого количества локаций,
между которыми осуществляются
транзакции грузов с помощью ТС.

Локации одновременно могут выполнять
роль как источников заявок (заводов), так и
стоков (дистрибуционных центров), то есть
из каждой локации в каждую другую могут
существовать заявки на грузовые
транзакции.

Пусть в рамках оперативного
планирования каждый день необходимо
выполнять определенное количество
заявок (с определенной частотой или
временными окнами) по перемещению
грузов между локациями, и пусть имеется
определённый парк ТС .
Сложность задачи

Прямой перебор всех вариантов возможных
маршрутов, проверка их на соблюдение
ограничений, варьирование времени
старта различных ТС, вычисление целевой
функции и выбор оптимального плана не
поддается вычислению за допустимое
время на современных вычислительных
машинах уже при относительно малой
размерности задачи.

Предлагается отталкиваться от
ограничений и временных рамок
оперативного планирования: суточный
цикл выполнения заявок накладывает 24-х
часовое ограничение на единичные
маршруты. Подобным ограничением также
может выступать максимальное время
рабочего дня водителя ТС .
Представление

Предлагаемый подход заключается в
построении трёхмерного домена заявок:








первые два измерения - отправные и целевые локации
третье измерение отвечает за время
В ячейках структуры хранятся массивы
заявок
Автоматически учитывается периодичность
(суточная) заявок
Далее в рамках домена заявок
генерируются единичные маршруты
Единичные маршруты ранжируются по
значению целевой функции.
В конец списка добавляются «худшие»
маршруты – с перевозкой одной (каждой)
заявки
Используя ранжированный список, домен
заявок и возможные добавочные
дополнительные ограничения для
конкретной задачи, планировщик строит
решение используя, например, поиск в
глубину
Преимущества метода и отличие
от аналогов

Учёт отдельных задач комплекса в виде ограничений ещё до этапа
непосредственного поиска решения:








учёт временных окон заявок
возможность наложения окон
возможность задания различных типов заявок вплоть до уникальности каждой заявки
учёт различных видов и типов транспорта
учёт различных поставщиков
зависимость скорости ТС от времени суток
возможность введения дополнительных ограничений и условий
Учёт нефиксированного времени старта ТС на маршрутах - зачастую
существующие программы-планировщики исходят из фиксированного и
единого для всех ТС времени старта. Проблемными моментами для таких
программ являются:


увеличение и без того большого пространства поиска
периодический учёт заявок (возможность выполнения заявки на следующие сутки) при
варьировании времени старта ТС

Описанный подход решает сразу целый
комплекс задач оперативного планирования в
распределительной логистике, достаточно
гибок, позволяет легко вводить добавочные
ограничения, итеративно улучшать решения в
зависимости от доступного времени на поиск, в
отличие от аналогов учитывает разное время
старта ТС и периодичность выполнения.