Online plánovač pro rozvoz zásilek v gastronomii

Abstract

Využívání rozvozových služeb neustále nabývá na oblibě, čemuž v posledním roce napomohla i celosvětová pandemie COVID-19. Problematické jsou hlavně rozvážky v oblasti gastronomie, kdy je nezbytné minimalizovat dobu rozvozu, aby byla zajištěna spokojenost zákazníků. Za tímto účelem je nutné zaměřit se především na efektivní plánování tras pro kurýry. Tato problematika spadá pod Vehicle Routing Problem (VRP). V reálném světě však pro VRP nelze ve většině případů najít optimální řešení v přijatelném čase, a proto je třeba aplikovat heuristické metody. V této práci byl převzat hybridní adaptivní algoritmus, původně navržený pro přepravu osob, a přizpůsoben pro případ rozvozu jídla zavedením konkrétních omezení a cílů. Experimentální výsledky ukazují, že navržený algoritmus vytváří lepší řešení ve srovnání s jinými algoritmy. Výsledky navíc ukazují zvýšenou sílu intenzifikace a diverzifikace našich nově přidaných komponent.

The delivery services are rapidly gaining in popularity, which was further accelerated by the COVID-19 pandemic. Food delivery, especially, is a difficult problem, where it is necessary to minimize the delivery time to ensure customer satisfaction. Therefore, efficient route planning and order dispatching are essential. This problem of navigating a fleet of vehicles to serve a set of customers is referred to as the Vehicle Routing Problem (VRP), that has been tackled in the literature for several decades. However, real-life instances of VRP generally cannot be optimally solved in a reasonable time and thus, heuristic approaches need to be employed. In this thesis, we adopted a hybrid adaptive large neighborhood search algorithm originally proposed for people transportation and adapted it to the case of food delivery by introducing specific constraints and objectives. The experimental results show that our algorithm produces better solutions compared to several baselines. In addition, the experiments demonstrate the increased intensification and diversification power of our newly added components.