Створення алгоритму оптимізації маршрутів для служби доставки

Abstract

У бакалаврській кваліфікаційній роботі досліджено проблему оптимізації маршрутів у системах міської доставки, зумовлену стрімким розвитком електронної комерції та зростанням попиту на швидкі логістичні послуги. Актуальність обраної теми обумовлена необхідністю підвищення ефективності логістичних процесів, зниження витрат на транспорт, поліпшення якості обслуговування клієнтів і зменшення екологічного навантаження. У роботі проаналізовано теоретичні основи задач комбінаторної оптимізації, зокрема задачі комівояжера (TSP) та маршрутизації транспортних засобів (VRP), а також сучасні евристичні та метаевристичні підходи до їх розв’язання. Проведено огляд існуючих логістичних рішень і систем маршрутизації, серед яких OR-Tools, OptimoRoute, SAP Logistics та інші. На основі аналізу потреб служб доставки сформульовано практичну задачу оптимізації з урахуванням реальних обмежень — кількість точок доставки, часові вікна, витрати палива, місткість транспортних засобів і динамічність замовлень. У рамках роботи було розроблено гібридний алгоритм, що поєднує метод паралельних заощаджень, генетичний алгоритм і локальну оптимізацію (2-opt). Його реалізовано мовою програмування Python із використанням бібліотек NetworkX, NumPy та Folium. Результати тестування алгоритму на прикладах з 100–300 точками доставки продемонстрували високу ефективність щодо скорочення відстані (до 24 %), зниження витрат пального (до 25 %) та дотримання часових вікон (до 100 %). Час обчислення алгоритму дозволяє застосовувати його в реальному часі для обробки динамічних сценаріїв. Наукова новизна дослідження полягає у створенні адаптивного алгоритму маршрутизації, здатного враховувати складні логістичні обмеження і використовуватись у комерційних умовах. Практична значущість роботи полягає в можливості її застосування для оптимізації роботи служб доставки, що дозволяє досягти економії коштів і підвищення якості обслуговування клієнтів. Отримані результати можуть стати основою для подальшого розвитку автоматизованих логістичних систем.

-

The bachelor's qualification work investigates the problem of route optimization in urban delivery systems, which is caused by the rapid development of e-commerce and the growing demand for fast logistics services. The chosen topic is relevant because of the need to increase the efficiency of logistics processes, reduce transportation costs, improve the quality of customer service, and reduce environmental impact. The work analyzes the theoretical foundations of combinatorial optimization problems, particularly the traveling salesman problem (TSP) and vehicle routing problem (VRP), as well as modern heuristic and metaheuristic approaches to their solution. A review of existing logistics solutions and routing systems is conducted, including OR-Tools, OptimoRoute, SAP Logistics, and others. Based on the analysis of the needs of delivery services, a practical optimization problem is formulated taking into account real constraints - the number of delivery points, time windows, fuel consumption, vehicle capacity and order dynamics. As part of the work, a hybrid algorithm was developed that combines the parallel savings method, genetic algorithm and local optimization (2-opt). It was implemented in the Python programming language using the NetworkX, NumPy and Folium libraries. The results of testing the algorithm on examples with 100–300 delivery points demonstrated high efficiency in reducing the distance (up to 24%), reducing fuel consumption (up to 25%) and adhering to time windows (up to 100%). The calculation time of the algorithm allows it to be used in real time for processing dynamic scenarios. The scientific novelty of the research lies in the creation of an adaptive routing algorithm that can take into account complex logistical constraints and be used in commercial conditions. The practical significance of the work lies in the possibility of its application to optimize the operation of delivery services, which allows for cost savings and improved customer service quality. The results obtained can become the basis for the further development of automated logistics systems.