Vo vysoko konkurenčnom prostredí poskytovania dopravných služieb je schopnosť efektívne plánovať trasy kritickým faktorom, ktorý môže výrazne ovplyvniť úspech poskytovateľa dopravných služieb (TSP). Tu vstupuje do hry problém Travelling Salesman Problem (TSP). TSP je dobre známy problém kombinatorickej optimalizácie, ktorého cieľom je nájsť najkratšiu možnú cestu, ktorá navštívi každú z množiny daných lokalít presne raz a vráti sa do východiskového bodu. V reálnych scenároch je však prevádzka dynamickým a nepredvídateľným prvkom, ktorý môže narušiť aj tie najdôkladnejšie naplánované riešenia TSP. V tomto blogu sa podelím o svoje postrehy ako poskytovateľ TSP o tom, ako začleniť dopravné informácie do TSP.
Pochopenie vplyvu premávky na TSP
Predtým, ako sa ponoríme do metód začlenenia dopravných informácií, je nevyhnutné pochopiť, ako premávka ovplyvňuje TSP. Tradičné riešenia TSP často predpokladajú, že vzdialenosť medzi akýmikoľvek dvoma bodmi je pevná. V skutočnosti však premávka môže spôsobiť výrazné rozdiely v časoch cestovania. Napríklad trasa na krátku vzdialenosť môže počas dopravných špičiek trvať oveľa dlhšie, zatiaľ čo o niečo dlhšia, ale menej preplnená trasa môže byť rýchlejšia.
Dopravné zápchy môžu viesť k zvýšenej spotrebe paliva, dlhším dodacím lehotám a nižšej spokojnosti zákazníkov. Ako poskytovateľ TSP sú to všetko faktory, ktoré priamo ovplyvňujú konečný výsledok. Preto ignorovanie dopravných informácií v TSP môže viesť k suboptimálnym trasám, vyšším nákladom a menej konkurencieschopnej službe.
Zdroje dopravných informácií
Na začlenenie návštevnosti do TSP potrebujeme v prvom rade spoľahlivé zdroje dát o návštevnosti. K dispozícii je niekoľko možností:
Vláda – poskytnuté údaje
Mnoho vládnych ministerstiev dopravy zhromažďuje a zverejňuje dopravné informácie. Tieto údaje môžu zahŕňať dopravný tok v reálnom čase, správy o nehodách a aktualizácie výstavby ciest. Napríklad v niektorých veľkých mestách miestny dopravný úrad ponúka API, ktoré umožňuje TSP pristupovať k aktuálnym dopravným informáciám zadarmo alebo za rozumnú cenu.
Komerční poskytovatelia prevádzkových údajov
Spoločnosti ako TomTom a INRIX sa špecializujú na poskytovanie vysokokvalitných dopravných údajov. Na generovanie presných a podrobných informácií o premávke využívajú kombináciu zdrojov, ako sú údaje GPS z vozidiel, dopravné senzory na cestách a historické vzorce premávky. Títo poskytovatelia často ponúkajú komplexnejšie a spoľahlivejšie údaje v porovnaní s vládnymi zdrojmi, ale stojí to za to.
Dav – získané údaje
Vďaka rozšírenému používaniu smartfónov aplikácie ako Waze zbierajú a zdieľajú dopravné informácie od miliónov používateľov. Tieto údaje získané z davu môžu poskytovať aktuálne informácie o premávke v reálnom čase, vrátane polohy dopravných zápch, rýchlostných obmedzení a dokonca aj prítomnosti policajtov na ceste. Aj keď tieto údaje môžu byť veľmi užitočné, v niektorých oblastiach môžu byť v porovnaní s profesionálnymi poskytovateľmi údajov menej presné.
Metódy začlenenia dopravy do TSP
Dynamické programovanie
Dynamické programovanie je výkonná technika na riešenie optimalizačných problémov, ako je TSP. Pri začlenení dopravy môžeme modifikovať tradičný prístup dynamického programovania tak, aby zohľadňoval premenlivé cestovné časy. Namiesto použitia matice s pevnou vzdialenosťou vytvárame časovú maticu, ktorá sa aktualizuje v reálnom čase na základe najnovších dopravných informácií.
Napríklad v každej fáze algoritmu dynamického programovania vypočítame najkratší čas na dosiahnutie každého miesta z aktuálneho miesta, pričom zohľadníme dopravné podmienky na zodpovedajúcej trase. Algoritmus tak pri určovaní optimálnej trasy vždy zohľadní najpresnejšie časy cesty.
Heuristické algoritmy
Na rýchle nájdenie približných riešení TSP sa často používajú heuristické algoritmy. Pri riešení premávky môžeme tieto algoritmy upraviť tak, aby sa prispôsobili meniacim sa dopravným podmienkam.
Jednou z bežných heuristík je algoritmus Najbližší sused. Tradičnou formou vždy vyberie najbližšiu nenavštívenú lokalitu. Pri zapracovaní dopravy však vieme vybrať lokalitu, ktorú je možné dosiahnuť v najkratšom čase vzhľadom na aktuálnu dopravnú situáciu. Ďalšou populárnou heuristikou je algoritmus 2 - Opt, ktorý iteratívne zamieňa páry hrán v obhliadke, aby sa pokúsil nájsť kratšiu trasu. Tento algoritmus môžeme upraviť tak, aby zohľadňoval cestovné časy namiesto vzdialeností, aby mohol nájsť efektívnejšie trasy v prítomnosti premávky.
Prístupy strojového učenia
Strojové učenie môže tiež zohrávať kľúčovú úlohu pri začlenení premávky do TSP. Historické dopravné údaje môžeme použiť na trénovanie modelov, ktoré predpovedajú budúce dopravné podmienky. Napríklad rekurentná neurónová sieť (RNN) môže byť trénovaná na predpovedanie toku premávky na základe časových údajov o objeme premávky, rýchlosti a iných relevantných faktoroch.
Keď máme model predpovede premávky, môžeme ho použiť na odhadnutie časov cestovania medzi rôznymi miestami. Tieto odhadované cestovné časy sa potom môžu použiť v algoritmoch TSP na nájdenie optimálnejších trás. Okrem toho je možné použiť strojové učenie na prispôsobenie riešení TSP v reálnom čase, keď budú k dispozícii nové dopravné informácie.
Výzvy a úvahy
Presnosť a aktuálnosť údajov
Jednou z najväčších výziev pri začlenení premávky do TSP je zabezpečenie presnosti a aktuálnosti údajov o premávke. Dopravné podmienky sa môžu rýchlo meniť a neaktuálne alebo nepresné údaje môžu viesť k neoptimálnemu plánovaniu trasy. Preto je dôležité mať spoľahlivý zdroj údajov a systém, ktorý dokáže aktualizovať dopravné informácie v reálnom čase.
Výpočtová zložitosť
Pridanie dopravných informácií do TSP zvyšuje výpočtovú zložitosť problému. Tradičné algoritmy TSP sú už výpočtovo nákladné a vzhľadom na dynamickú povahu prevádzky je problém ešte zložitejší. Na vyriešenie tohto problému musíme použiť efektívne algoritmy a techniky, ktoré dokážu zvládnuť zvýšenú zložitosť bez toho, aby sme obetovali príliš veľa z hľadiska kvality riešenia.
Integrácia s existujúcimi systémami
Ako poskytovateľ TSP pravdepodobne máme existujúce systémy na plánovanie trasy, odosielanie a správu zákazníkov. Začlenenie dopravných informácií do TSP si vyžaduje bezproblémovú integráciu s týmito systémami. Môže to byť technická výzva, pretože rôzne systémy môžu používať rôzne formáty údajov a protokoly.
Aplikácie v reálnom svete
V reálnom svete má začlenenie dopravných informácií do TSP množstvo aplikácií. Napríklad v odvetví doručovania môže firmám pomôcť skrátiť dodacie lehoty a náklady. Pri zohľadnení premávky môžu nákladné autá využívať najefektívnejšie trasy, vyhýbať sa preťaženým oblastiam a znižovať spotrebu paliva.
Ďalšia aplikácia je v odvetví jazdy – zdieľania. Spoločnosti zdieľajúce jazdu môžu využívať algoritmy TSP, ktoré zohľadňujú premávku, aby efektívnejšie spojili cestujúcich s vodičmi a naplánovali najlepšie trasy pre každú cestu. To môže zlepšiť celkovú zákaznícku skúsenosť a zvýšiť ziskovosť podnikania.
Záver
Začlenenie dopravných informácií do TSP je zložitá, ale nevyhnutná úloha pre poskytovateľov TSP. Pochopením vplyvu dopravy, používaním spoľahlivých zdrojov údajov a aplikáciou vhodných algoritmov môžeme nájsť optimálnejšie trasy, ktoré zohľadňujú dynamickú povahu dopravy. To môže viesť k výrazným úsporám nákladov, vyššej spokojnosti zákazníkov a konkurencieschopnejším službám.
Ak ako poskytovateľ TSP máte záujem dozvedieť sa viac o implementácii týchto stratégií vo svojom podnikaní, alebo ak chcete diskutovať o nákupe riešení pre TSP s prehľadom o návštevnosti, sme tu, aby sme vám pomohli. Kontaktujte nás a začnite rozhovor o tom, ako môžeme spoločne optimalizovať vaše prepravné služby.
Ak sa venujete aj potravinárskemu priemyslu, možno vás zaujmú nasledujúce produkty:Maslový prášok SAPP Dlhodobé skladovanie Veľká hodnota,Pre šunku platí trikalciumfosfát 7758 - 87 - 4 TCP, aPyrofosfát tetrasodný E452(i) na spracovanie morských plodov TSPP Na2H2P2O7.
Referencie
- Lawler, EL, Lenstra, JK, Rinnooy Kan, AH, & Shmoys, DB (1985). Problém cestujúceho predavača: Prehliadka kombinatorickej optimalizácie. Wiley.
- Pearl, J. (1984). Heuristika: Inteligentné vyhľadávacie stratégie na riešenie počítačových problémov. Addison - Wesley.
- Goodfellow, IJ, Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Hlboké učenie. MIT Press.