Revisión del estado del arte del problema de ruteo de vehículos con recogida y entrega (VRPPD)

This paper presents a literature review of the state of the art vehicle routing problem with deliveries and collections (VRPPD: Vehicle Routing Problem with pickups and deliveries). Is performed a classification of the different variants of the problem, and the work and conducted research on the subject according to its authors, according to the models and the solution methods used. Also are analyzed future trends in modeling and solution techniques. The VRPPD is a problem of type MILP (Mixed Integer Linear Programming) involving whole and continuous quantities, and that turns out to be NP-Hard problems with a medium or large number of customers. The research does emphasis on variants of the problem involving variables associated with the environment, and in particular reducing the impact of greenhouse gases. The review notes that published until 2016.En este trabajo se realiza una revisión bibliográfica del estado del arte del problema de ruteo de vehículos con entregas y recogidas (VRPPD: Vehicle routing problem with pickups and deliveries). Se presenta una clasificación de las diferentes variantes del problema, y de los trabajos e investigaciones realizados sobre el tema según sus autores, los modelos utilizados y los métodos de solución usados. También se analizan las tendencias futuras en modelamiento y técnicas de solución. El VRPPD es un problema del tipo MILP (programación lineal entera mixta) que involucra cantidades enteras y continuas, y que resulta ser NP-Hard en problemas con un número mediano o grande de clientes. En la búsqueda se hace énfasis en las variantes del problema que involucran variables asociadas al medio ambiente, y en particular con la reducción del impacto de gases de efecto invernadero. La revisión observa lo publicado hasta el año 2016

PENGEMBANGAN MODEL PERIODIC VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH SIMULTANEOUS PICKUPS AND DELIVERIES

Faromas Timor Distribution Atambua merupakan distributor yang mendistribusikan produk makanan dan minuman dari beberapa pabrik ternama di Indonesia, seperti PT. Sinar Sosro. Aktivitas pengiriman perusahaan terdiri dari pengiriman produk sekaligus mengambil barang yang dikembalikan berupa botol kosong. Produk yang dikirimkan dan diambil terdiri dari beberapa jenis. Strategi distribusi perusahaan adalah kanvas dimana proses distribusi produk berdasarkan pemesanan secara langsung saat melakukan kunjungan. Kunjungan ke konsumen memiliki frekuensi tertentu yaitu setiap satu kali seminggu. Permasalahan pengaturan rute pada perusahaan ini tergolong dalam Periodic Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickups and Deliveries (PVRPSPD). PVRPSPD merupakan salah satu variasi dari Vehicle Routing Problem (VRP) dengan mempertimbangkan waktu pengiriman yang periodik dan melakukan pengiriman sekaligus pengambilan barang. Terdapat batasan waktu oleh perusahaan dan batasan kapasitas kendaraan. Model PVRPSPD yang diterapkan disesuaikan dengan kondisi pada perusahaan. Selain itu pada penelitian ini dikembangkan prosedur Genetic Algorithm untuk mendapatkan solusi yang mendekati optimal dan waktu menghasilkan solusi (run time) yang cepat. Genetic Algorithm dirancang untuk mendapatkan solusi total biaya pengiriman pada kasus perusahaan. Pada prosedur ini digunakan crossover dan mutasi untuk mendapatkan rute alternatif yang baru sehingga dapat dibandingkan dengan rute terbaik saat ini. Genetic Algorithm yang diusulkan digunakan untuk menyelesaikan skenario pada kasus perusahaan. Kata kunci: VRP, PVRPSPD, Genetic Algorithm, total biaya pengiriman

PENGEMBANGAN MODEL PERIODIC VEHICLE ROUTING PROBLEM WITH SIMULTANEOUS PICKUPS AND DELIVERIES

Faromas Timor Distribution Atambua merupakan distributor yang mendistribusikan produk makanan dan minuman dari beberapa pabrik ternama di Indonesia, seperti PT. Sinar Sosro. Aktivitas pengiriman perusahaan terdiri dari pengiriman produk sekaligus mengambil barang yang dikembalikan berupa botol kosong. Produk yang dikirimkan dan diambil terdiri dari beberapa jenis. Strategi distribusi perusahaan adalah kanvas dimana proses distribusi produk berdasarkan pemesanan secara langsung saat melakukan kunjungan. Kunjungan ke konsumen memiliki frekuensi tertentu yaitu setiap satu kali seminggu. Permasalahan pengaturan rute pada perusahaan ini tergolong dalam Periodic Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickups and Deliveries (PVRPSPD). PVRPSPD merupakan salah satu variasi dari Vehicle Routing Problem (VRP) dengan mempertimbangkan waktu pengiriman yang periodik dan melakukan pengiriman sekaligus pengambilan barang. Terdapat batasan waktu oleh perusahaan dan batasan kapasitas kendaraan. Model PVRPSPD yang diterapkan disesuaikan dengan kondisi pada perusahaan. Selain itu pada penelitian ini dikembangkan prosedur Genetic Algorithm untuk mendapatkan solusi yang mendekati optimal dan waktu menghasilkan solusi (run time) yang cepat. Genetic Algorithm dirancang untuk mendapatkan solusi total biaya pengiriman pada kasus perusahaan. Pada prosedur ini digunakan crossover dan mutasi untuk mendapatkan rute alternatif yang baru sehingga dapat dibandingkan dengan rute terbaik saat ini. Genetic Algorithm yang diusulkan digunakan untuk menyelesaikan skenario pada kasus perusahaan. Kata kunci: VRP, PVRPSPD, Genetic Algorithm, total biaya pengiriman

Hybrid Genetic Algorithm for Multi-Period Vehicle Routing Problem with Mixed Pickup and Delivery with Time Window, Heterogeneous Fleet, Duration Time and Rest Area

Most logistics industries are improving their technology and innovation in competitive markets in order to serve the various needs of customers more efficiently. However, logistics management costs are one of the factors that entrepreneurs inevitably need to reduce, so that goods and services are distributed to a number of customers in different locations effectively and efficiently. In this research, we consider the multi-period vehicle routing problem with mixed pickup and delivery with time windows, heterogeneous fleet, duration time and rest area (MVRPMPDDR). In the special case that occurs in this research, it is the rest area for resting the vehicle after working long hours of the day during transportation over multiple periods, for which with confidence no research has studied previously. We present a mixed integer linear programming model to give an optimal solution, and a meta-heuristic approach using a hybrid genetic algorithm with variable neighborhood search algorithm (GAVNS) has been developed to solve large-sized problems. The objective is to maximize profits obtained from revenue after deducting fuel cost, the cost of using a vehicle, driver wage cost, penalty cost and overtime cost. We prepared two algorithms, including a genetic algorithm (GA) and variable neighborhood search algorithm (VNS), to compare the performance of our proposed algorithm. The VNS is specially applied instead of the mutation operator in GA, because it can reduce duplicate solutions of the algorithms that increase the difficulty and are time-consuming. The numerical results show the hybrid genetic algorithm with variable neighborhood search algorithm outperforms all other proposed algorithms. This demonstrates that the proposed meta-heuristic is efficient, with reasonable computational time, and is useful not only for increasing profits, but also for efficient management of the outbound transportation logistics system

Задачи построения комбинированных и раздельных маршрутов перевозки мелкопартионных грузов во внутренних зонах иерархической автотранспортной сети

В работе предложены математические формулировки задач построения комбинированных и раздельных маршрутов для перевозки мелкопартионных грузов во внутренних зонах обслуживания магистральных узлов иерархической транспортной сети. Проведен обзор методов и алгоритмов решения подобных задач. Отмечается возможность решения сформулированных задач с помощью известных пакетов смешанного и целочисленного линейного программирования.В роботі запропоновані математичні формулювання задач побудови комбінованих і роздільних маршрутів для перевезення дрібнопартіонних вантажів у внутрішніх зонах обслуговування магістральних вузлів ієрархічної транспортної мережі. Проведено огляд методів і алгоритмів розв’язання подібних задач. Відзначається можливість розв’язання сформульованих задач за допомогою відомих пакетів змішаного і цілочисельного лінійного програмування.The paper presents mathematical formulations of the vehicle routing problems with simultaneous and split delivery and pickup of small-lot cargo in the internal service areas of trunk nodes of hierarchical transport network. A review of methods and algorithms for solving such problems is conducted. It is marked the possibility of solving the formulated problems by known packages of mixed and integer linear programming

Penyelesaian Vehicle Routing Problem with TIME Windows (VRPTW) Dengan Modified Differential Evolution Algorithm

This studydiscusses modification ofthe DifferentialEvolutionalgorithmto solve theVehicleRoutingProblem withTimeWindows(VRPTW). Algorithmdevelopmentis done byadding theinitialsolutiongeneratingtechnique. First initials solution generationtechniqueis use arandomfunction, then based onnearestneighbordistance (minimum distance). The next initials solution generationtechniqueis use solomon insertion. These resultsconfirmthat thedevelopment of algorithmscapable findingsolutionsthatdothe samewith thebestknownsolutions fromthe data usedasdata test, eitherthe number ofvehicles usedorthe resultingdistance. Modifieddifferentialevolutionalgorithmis able to workcompetitivelyin the solomon data test C105, C106, C107, C108 andC109with gapvalueof 0%

Heuristic algorithms for a vehicle routing problem with simultaneous delivery and pickup and time windows in home health care

International audienceThis paper addresses a vehicle scheduling problem encountered in home health care logistics. It concerns the delivery of drugs and medical devices from the home care company's pharmacy to patients' homes, delivery of special drugs from a hospital to patients, pickup of bio samples and unused drugs and medical devices from patients. The problem can be considered as a special vehicle routing problem with simultaneous delivery and pickup and time windows, with four types of demands: delivery from depot to patient, delivery from a hospital to patient, pickup from a patient to depot and pickup from a patient to a medical lab. Each patient is visited by one vehicle and each vehicle visits each node at most once. Patients are associated with time windows and vehicles with capacity. Two mixed-integer programming models are proposed. We then propose a Genetic Algorithm (GA) and a Tabu Search (TS) method. The GA is based on a permutation chromosome, a split procedure and local search. The TS is based on route assignment attributes of patients, an augmented cost function, route re-optimization, and attribute-based aspiration levels. These approaches are tested on test instances derived from existing VRPTW benchmarks

Penyelesaian Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW) dengan Modified Differential Evolution Algorithm

ABSTRAK   Penelitian ini membahas modifikasi algoritma  Differential Evolution  untuk menyelesaikan permasalahan Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW). Pengembangan algoritma dilakukan dengan jalan menambahkan teknik pembangkitan inisial solusi. Teknik pembangkitan insial solusi yang pertama adalah dengan menggunakan fungsi  random,kemudian menggunakan neighbor berdasarkan nearest distance (jarak terminimum). Sedangkan teknik pembangkitan solusi selanjutnya adalah dengan insersi solomon. Hasil penelitian ini mengkonfirmasikan bahwa pengembangan algoritma yang dilakukan mampu menemukan solusi yang sama dengan best known solusi dari data yang digunakan sebagai data uji, baik dari jumlah kendaraan yang digunakan ataupun jarak yang dihasilkan. Algoritma modified differential evolution mampu bekerja kompetitif pada data test solomon C105, C106, C107, C108 dan C109 dengan nilai gap sebesar 0%. Kata kunci: algoritma modified differential evolution, vrptw, random, nearest neighbor, insersi solomon.   ABSTRACT This studydiscusses modification ofthe DifferentialEvolutionalgorithmto solve theVehicleRoutingProblem withTimeWindows(VRPTW). Algorithmdevelopmentis done byadding theinitialsolutiongeneratingtechnique. First initials solution generationtechniqueis  use arandomfunction, then based onnearestneighbordistance (minimum distance).  The next initials solution generationtechniqueis use solomon insertion. These resultsconfirmthat thedevelopment of algorithmscapable findingsolutionsthatdothe samewith thebestknownsolutions fromthe data usedasdata test, eitherthe number ofvehicles usedorthe resultingdistance. Modifieddifferentialevolutionalgorithmis able to workcompetitivelyin the solomon data test C105, C106, C107, C108 andC109with gapvalueof 0%. Keyword: modified differentialevolution algorithm, vrptw,  random, nearestneighbor, solomon insertio