Оптимізація процесів доставки вантажів з динамічним оновленням маршруту в розумній логістиці

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.277583

Ключові слова:

динамічна маршрутизація, інтелектуальні методи, розумна логістика, інтернет речей, великі дані

Анотація

Об'єктом дослідження є процеси управління транспортною логістикою під впливом нестаціонарних чинників різної природи на функціонування вулично-дорожніх мереж (ВДМ) міст. Вирішується проблема динамічної маршрутизації при великій і змінній завантаженості ділянок ВДМ за рахунок управління процесами доставки вантажів в реальному режимі часу в рамках реалізації концепції Smart Logistics.

Проведено імітаційні дослідження маршрутизації доставки вантажів з динамічним оновленням маршруту в реальному режимі часу із застосуванням модифікованого алгоритму мурашиної колонії та даних про динаміку транспортного потоку (ТП) на прикладі ВДМ м. Києва. Тут експериментальні дані отримані за допомогою датчиків руху інтелектуальних транспортних систем. При проведенні оптимізації використовувались поточні дані, що отримувались в онлайн режимі в рамках технології Інтернету речей і історичні дані, отримані за минулі проміжки часу та усередненні з використанням технології великих даних (BD). Оптимізація маршруту на кожному етапі оновлення в реальному режимі часу досягалась за допомогою модифікованого алгоритму мурашиної колонії. Цей метод має достатньо високу продуктивність оптимізації та дозволяє, на відміну від багатьох інших інтелектуальних методів, безпосередньо враховувати нестаціонарну динаміку ТП на ВДМ. Показано, що використання BD історичних даних, усереднених належним чином, дозволяє здійснювати більш ефективне планування транспортних маршрутів.

Проведені імітаційні дослідження свідчать про можливість використання запропонованого підходу транспортними компаніями та органами влади для вирішення завдань управлінням логістичними потоками в автоматизованому режимі в умовах складного, непередбачуваного трафіку

Біографії авторів

Віктор Дмитрович Данчук, Національний транспортний університет

Доктор фізико-математичних наук, професор

Кафедра інформаційно-аналітичної діяльності та інформаційної безпеки

Antonio Comi, University of Rome "Tor Vergata"

Doctor of Sciences, Associate Professor

Department of Enterprise Engineering

Christian Weiß, Hochschule Ruhr West University of Applied Sciences

Doctor of Sciences, Professor

Department of Mathematics and Statistics

Institute of Applied Science

Віталій Володимирович Сватко, Національний транспортний університет

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра інформаційних систем і технологій

Посилання

  1. A handbook on sustainable urban mobility and spatial planning: promoting active mobility (2020). United Nations Economic Commission for Europe. doi: https://doi.org/10.18356/8d742f54-en
  2. Schroten, A., Van Grinsven, A., Tol, E., Leestemaker, L., Schackmann, P. P., Vonk-Noordegraaf, D. et al. (2020). Research for TRAN Committee – The impact of emerging technologies on the transport system. European Parliament, Policy Department for Structural and Cohesion Policies, Brussels. Available at: https://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/STUD/2020/652226/IPOL_STU(2020)652226_EN.pdf
  3. Larsen, A. (2000). The dynamic vehicle routing problem. Technical University of Denmark. IMM-PHD. Available at: https://backend.orbit.dtu.dk/ws/portalfiles/portal/5261816/imm143.pdf
  4. Erdoğan, G. (2017). An open source Spreadsheet Solver for Vehicle Routing Problems. Computers & Operations Research, 84, 62–72. doi: https://doi.org/10.1016/j.cor.2017.02.022
  5. Thompson, R. G., Zhang, L. (2018). Optimising courier routes in central city areas. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 93, 1–12. doi: https://doi.org/10.1016/j.trc.2018.05.016
  6. Jamil, A., Abdallah, B. N., Leksono, V. A. (2021). Firefly Algorithm for Multi-type Vehicle Routing Problem. Journal of Physics: Conference Series, 1726 (1), 012006. doi: https://doi.org/10.1088/1742-6596/1726/1/012006
  7. Wu, H., Gao, Y., Wang, W., Zhang, Z. (2021). A hybrid ant colony algorithm based on multiple strategies for the vehicle routing problem with time windows. Complex & Intelligent Systems. doi: https://doi.org/10.1007/s40747-021-00401-1
  8. Giuffrida, N., Fajardo-Calderin, J., Masegosa, A. D., Werner, F., Steudter, M., Pilla, F. (2022). Optimization and Machine Learning Applied to Last-Mile Logistics: A Review. Sustainability, 14 (9), 5329. doi: https://doi.org/10.3390/su14095329
  9. Zajkani, M. A., Baghdorani, R. R., Haeri, M. (2021). Model predictive based approach to solve DVRP with traffic congestion. IFAC-PapersOnLine, 54 (21), 163–167. doi: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2021.12.028
  10. Zhang, H., Zhang, Q., Ma, L., Zhang, Z., Liu, Y. (2019). A hybrid ant colony optimization algorithm for a multi-objective vehicle routing problem with flexible time windows. Information Sciences, 490, 166–190. doi: https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.03.070
  11. Belhaiza, S., M’Hallah, R., Ben Brahim, G., Laporte, G. (2019). Three multi-start data-driven evolutionary heuristics for the vehicle routing problem with multiple time windows. Journal of Heuristics, 25 (3), 485–515. doi: https://doi.org/10.1007/s10732-019-09412-1
  12. Hoogeboom, M., Dullaert, W. (2019). Vehicle routing with arrival time diversification. European Journal of Operational Research, 275 (1), 93–107. doi: https://doi.org/10.1016/j.ejor.2018.11.020
  13. Yu, X. (2022). Logistics Distribution for Path Optimization Using Artificial Neural Network and Decision Support System. Research Square. doi: https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-1249887/v1
  14. Zhang, N. (2018). Smart Logistics Path for Cyber-Physical Systems With Internet of Things. IEEE Access, 6, 70808–70819. doi: https://doi.org/10.1109/access.2018.2879966
  15. Sánchez-Díaz, I., Holguín-Veras, J., Ban, X. (2015). A time-dependent freight tour synthesis model. Transportation Research Part B: Methodological, 78, 144–168. doi: https://doi.org/10.1016/j.trb.2015.04.007
  16. Zhang, L., Thompson, R. G. (2019). Understanding the benefits and limitations of occupancy information systems for couriers. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 105, 520–535. doi: https://doi.org/10.1016/j.trc.2019.06.013
  17. Russo, F., Comi, A. (2021). Sustainable Urban Delivery: The Learning Process of Path Costs Enhanced by Information and Communication Technologies. Sustainability, 13 (23), 13103. doi: https://doi.org/10.3390/su132313103
  18. Danchuk, V., Bakulich, O., Svatko, V. (2019). Building Optimal Routes for Cargo Delivery in Megacities. Transport and Telecommunication Journal, 20 (2), 142–152. doi: https://doi.org/10.2478/ttj-2019-0013
  19. Danchuk, V., Weiß, C., Svatko, V. (2022). Smart logistics within the framework of the concept of cyber-physical systems. Intelligent Transport Systems: Ecology, Safety, Quality, Comfort. doi: https://doi.org/10.33744/978-966-632-318-0-2022-3-14-19
  20. Zenchenko, V. A., Rementsov, A. N., Pavlov, A. V., Sotskov, A. V. (2012). Assessment of parameters of environment and the main transport streams defining a situation on a street road network. Modern High Technologies, 2, 52–59. Available at: https://s.top-technologies.ru/pdf/2012/2/9.pdf
Оптимізація процесів доставки вантажів з динамічним оновленням маршруту в розумній логістиці

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-04-30

Як цитувати

Данчук, В. Д., Comi, A., Weiß, C., & Сватко, В. В. (2023). Оптимізація процесів доставки вантажів з динамічним оновленням маршруту в розумній логістиці. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(3 (122), 64–73. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2023.277583

Номер

Том 2 № 3 (122) (2023): Процеси управління

Розділ

Процеси управління

Ліцензія

Авторське право (c) 2023 Viktor Danchuk, Antonio Comi, Christian Weiß, Vitalii Svatko

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.