سلام! من به عنوان یک تأمین کننده TSP (مشکل فروشنده مسافرتی) ، من یک تن از زمان غواصی در اعماق TSP و پسر عموی نزدیک آن ، مشکل مسیریابی وسیله نقلیه را صرف کردم. بنابراین ، بیایید تجزیه کنیم که اینها چیست و چرا اهمیت دارند.
اول از همه ، مشکل فروشنده مسافرتی چیست؟ خوب ، این یک مشکل کلاسیک در علوم کامپیوتر و تحقیقات عملیات است. تصور کنید که شما یک فروشنده هستید و لیستی از شهرهایی را که باید برای بازدید از آنها داشته باشید دریافت کرده اید. هدف شما این است که کوتاهترین مسیر ممکن را پیدا کنید که دقیقاً یک بار از طریق هر شهر طی می کند و سپس شما را به نقطه شروع خود باز می گرداند. به نظر می رسد ساده ، درست است؟ اما با افزایش تعداد شهرها ، پیدا کردن مسیر بهینه به یک سردرد واقعی تبدیل می شود.
بیایید بگوییم شما فقط 3 شهر دارید. به راحتی می توانید تمام مسیرهای ممکن را محاسبه کرده و کوتاهترین راه را انتخاب کنید. فقط 2 مسیر غیر مکرر وجود دارد که باید در نظر بگیرید. اما اگر 10 شهر دارید ، 362.880 مسیر ممکن وجود دارد! و اگر با 20 شهر سر و کار دارید ، تعداد مسیرهای ممکن ذهن است - دست و پنجه نرم کردن 6.0828186e+17. این یک عدد بسیار بزرگ است ، تقریباً غیرممکن است که سر خود را بپیچید.
اکنون مشکل مسیریابی وسیله نقلیه گسترش TSP است. به جای یک فروشنده واحد ، شما یک ناوگان وسایل نقلیه دارید. هر وسیله نقلیه از ظرفیت خاصی برخوردار است ، مانند تعداد بسته هایی که می تواند حمل کند یا چه تعداد مشتری می تواند در آن خدمت کند. و محدودیت های اضافی مانند ویندوزهای زمانی برای هر تحویل یا انتخاب وجود دارد.
به یک شرکت تحویل فکر کنید. آنها یک دسته از کامیون ها و لیستی از مشتریان را برای ارائه به آنها دریافت کرده اند. هر کامیون فقط می تواند تعداد مشخصی از بسته ها را حمل کند و هر مشتری در هنگام نیاز به بسته خود زمان خاصی دارد. هدف این است که بهترین راه برای اختصاص مشتریان به کامیون ها و بهترین مسیرها برای هر کامیون را بفهمید تا تمام تحویل ها تا حد امکان کارآمد انجام شود.
من به عنوان یک تأمین کننده TSP ، به شرکت ها کمک می کنم تا این مشکلات پیچیده را حل کنند. ما برای یافتن بهترین مسیرها از الگوریتم های پیشرفته و تکنیک های بهینه سازی استفاده می کنیم. به عنوان مثال ، ما ممکن است از یک الگوریتم ژنتیکی استفاده کنیم ، که از روند انتخاب طبیعی الهام گرفته شده است. این کار با مجموعه ای از مسیرهای تصادفی (جمعیت) شروع می شود ، و سپس این مسیرها را در طول نسل ها "تکامل می بخشد" ، انتخاب بهترین راه ها و ترکیب آنها برای ایجاد مسیرهای جدید و بالقوه بهتر است.
رویکرد دیگر الگوریتم بهینه سازی کلونی مورچه است. این مبتنی بر چگونگی پیدا کردن مورچه ها کوتاهترین مسیر بین لانه آنها و منبع غذایی است. مورچه ها هنگام حرکت ، مسیرهای فرمون را ترک می کنند و سایر مورچه ها به احتمال زیاد مسیرهای پیاده روی با فرمون های قوی تر را دنبال می کنند. با گذشت زمان ، مورچه ها در کوتاهترین مسیر همگرا می شوند. ما برای یافتن مسیرهای بهینه وسیله نقلیه از یک مفهوم مشابه استفاده می کنیم.
مزایای حل مشکل مسیریابی TSP و وسیله نقلیه بسیار زیاد است. برای یک شرکت تحویل ، این به معنای صرفه جویی در هزینه سوخت ، کاهش سایش و پارگی وسایل نقلیه و بهبود رضایت مشتری است. با پیدا کردن کوتاهترین مسیرها ، کامیون ها زمان کمتری را در جاده می گذرانند ، این بدان معنی است که سوخت کمتری مصرف می شود. و هنگامی که تحویل به موقع انجام می شود ، مشتریان شادتر هستند.
بیایید در مورد برخی از برنامه های واقعی - جهانی صحبت کنیم. در صنایع غذایی ، شرکت هایی مانند کسانی که با آنها سر و کار دارندماده غذایی فسفات مونوپوتاسیم MKP مونو پتاسیم فسفاتوتسدیم تریپلی فسفات 95 ٪ درجه مواد غذایی STPP به عنوان ماده احتباس آبوتاسید سدیم پیروفسفات CAS No.7758 - 16 - 9 درجه مواد غذایی SAPP NA2H2P2O7نیاز به ارائه محصولات خود به توزیع کنندگان و خرده فروشان مختلف. حل مشکل مسیریابی وسیله نقلیه به آنها کمک می کند تا محصولاتشان تازه و به موقع تحویل داده شوند.
اما این فقط مربوط به تحویل نیست. در صنعت خدمات ، مانند یک شرکت نظافت ، آنها می توانند از این مفاهیم برای اختصاص کارکنان نظافت خود به مشتریان مختلف استفاده کنند. هر پاک کننده از نظر تعداد اتاقهایی که می توانند در یک روز تمیز کنند ، ظرفیت خاصی دارند و مشتری ها ترجیحات زمانی خاص دارند. با بهینه سازی مسیرها و تکالیف ، شرکت تمیز کننده می تواند با همان تعداد کارمندان به مشتریان بیشتری خدمت کند.
یکی از چالش هایی که ما به عنوان یک تأمین کننده TSP با آن روبرو هستیم ، مقابله با تغییرات پویا است. در سناریوهای واقعی - جهان ، همه چیز همیشه طبق برنامه ریزی پیش نمی رود. ممکن است یک وسیله نقلیه خراب شود ، یا مشتری ممکن است زمان تحویل خود را تغییر دهد. ما باید بتوانیم مسیرها و تکالیف را به سرعت تنظیم کنیم تا تأثیر آن بر عملکرد کلی به حداقل برسد.
ما همچنین باید با کیفیت داده ها مقابله کنیم. صحت داده هایی که ما استفاده می کنیم ، مانند فاصله بین مکان ها یا ظرفیت وسایل نقلیه ، بسیار مهم است. اگر داده ها اشتباه باشند ، مسیرهایی که محاسبه می کنیم ممکن است بهینه نباشد.
جنبه دیگری که باید در نظر بگیرید ادغام با سیستم های موجود است. شرکت ها قبلاً نرم افزار مدیریتی خود را برای مواردی مانند موجودی یا مدیریت ارتباط با مشتری دارند. راه حل های ما باید بتوانند با این سیستم های موجود یکپارچه کار کنند.
بنابراین ، اگر شما شغلی هستید که با مشکلات مسیریابی و برنامه ریزی تلاش می کنید ، چه در صنعت تحویل ، خدمات یا صنایع غذایی باشید ، می توانیم کمک کنیم. ما تخصص و فناوری را برای یافتن بهترین راه حل ها برای شما بدست آورده ایم. با بهینه سازی مسیرهای وسیله نقلیه خود ، می توانید پس انداز کنید ، بهره وری را بهبود بخشید و رضایت مشتری خود را تقویت کنید.
اگر علاقه مند به کسب اطلاعات بیشتر در مورد چگونگی حل مشکلات مسیریابی TSP و وسیله نقلیه شما هستید ، دریغ نکنید. ما می توانیم گپ بزنیم ، نیازهای خاص شما را درک کنیم و یک راه حل سفارشی برای شما ارائه دهیم. بیایید با هم کار کنیم تا تجارت شما کارآمدتر و سودآور تر شود.
در پایان ، مشکل مسیریابی TSP و وسیله نقلیه چالش های پیچیده اما قابل حل است. با رویکرد و فناوری درست ، مشاغل می توانند از مزایای قابل توجهی بهره مند شوند. این که آیا این باعث کاهش هزینه ها ، بهبود خدمات به مشتری یا افزایش بهره وری ، حل این مشکلات می شود ، یک وضعیت پیروزی است.
منابع
- "مشکل فروشنده مسافرتی: یک مطالعه محاسباتی" توسط دیوید ال. اپلگیت ، رابرت ای. بیکسبی ، وکک شوتال و ویلیام جی کوک
- "مسیریابی وسیله نقلیه: مشکلات ، روش ها و برنامه های کاربردی" توسط پائولو توت و دانیل ویگو