Solution problem of routing in transport network using pseudopolynomial model

Authors

  • Juliya Olegovna Poltavskaya Angarsk State Technical University

Keywords:

routing problem, pseudopolynomial model, optimization problem, integer programming, customer service

Abstract

Solution of the vehicle routing problem lies in building routes from a motor transport enterprise to a certain number of consumers located in a geographic space. Development of efficient distribution systems allows minimizing delivery costs, which is an important trend in improving the work of an enterprise under present-day economic conditions, in order to provide sustainable transport links between consumers to ensure competitiveness in the transport services market. The article considers the problem of vehicle routing when serving consumers on several routes, taking into account time windows. It is considered that a vehicle can be assigned to work on more than one route during the planning period (working day). The algorithm for solving the problem is iterative based on the use of a pseudopolynomial network flow model where nodes represent points in time with the arcs showing the possible routes of vehicles. The algorithm was tested on a dataset of five consumers and two vehicles. It is also worth noting that the capacity of vehicles is a variable that has a significant impact on obtaining the optimal solution to the problem. In further research aimed at finding methods for solving the routing problem, it is recommended to take into account the value of fixed costs associated with the use of vehicles, since it has a significant impact on the cost minimization function if applied in practice. The proposed method makes it possible to consider this moment since the mathematical model and algorithm take account of the expenses in the objective function.

Author Biography

Juliya Olegovna Poltavskaya, Angarsk State Technical University

Ph.D. in Engineering Science, Associate Professor, Associate Professor of the Department «Management of automobile transport»

References

Методы прогнозирования и оптимизации транспортной сети с учетом мощности пассажиро и грузопотоков / В.Е. Гозбенко, А.Н. Иванков, М.Н. Колесник и др. // Деп. рукопись 17.04.2008, № 330-В2008.

Лебедева О.А., Крипак М.Н. Моделирование грузовых перевозок в транспортной сети // Вестн. Ангар. гос. техн. ун-та. 2016. № 10. С. 182–184.

Лебедева О.А., Крипак М.Н. Развитие городских грузовых систем с учетом концепции городского планирования // Сб. науч. тр. Ангар. гос. техн. ун-та. 2016. Т. 1. № 1. С. 244–247.

Полтавская Ю.О. Оптимизация транспортной сети на основе минимума общих затрат на доставку грузов // Вестн. Ангар. гос. техн. ун-та. 2019. № 13. С. 178–183.

Казимиров А.О., Михайлов А.Ю., Шаров М.И. Современные особенности размещения логистических центров на примере города Иркутска // Авиамашиностроение и транспорт Сибири : сб. ст. XI Всерос. науч.-техн. конф. Иркутск, 2018. С. 28–32.

Казимиров А.О., Михайлов А.Ю. Задачи территориального размещения логистической инфраструктуры в городах // Авиамашиностроение и транспорт Cибири : сб. ст. IX Всерос. науч.-практ. конф. Иркутск, 2017. С. 351–355.

Просов С.Н., Жуков А.В. Эвристические процедуры сменно-суточного планирования развозочных маршрутов // Современные технологии управления в автотранспортных системах : сб. науч. тр. М. : МАДИ, 2007. С. 112–117.

Самуйлов В.М., Петров А.В., Зубарев А.К. Сравнительный анализ эвристических методов маршрутизации городского транспорта // Транспорт Урала. 2012. № 4 (35). С. 12–16.

Fuellerer K.G., Hartl D.R, Iori M. Metaheuristics for vehicle routing problems with three-dimensional loading constraints // European Journal of Operational Research. 2010. № 201 (3). Р. 751–759.

Lebedeva O., Kripak M., Gozbenko V. Increasing effectiveness of the transportation network by using the automation of a Voronoi diagram // Transportation Research Procedia. 2018. № 36. Р. 427–433.

Christiansen C.H., Lysgaard J. A branch-and-price algorithm for the capacitated vehicle routing problem with stochastic demands // Operations Research Letters. 2007. Vol. 35. № 6. Р. 773–781.

Barkaoui M., Gendreau M. An adaptive evolutionary approach for real-time vehicle routing and dispatching // Computers & Operations Research. 2013. Vol. 40. № 7. Р. 1766–1776.

Sarasola B., Doerner K.F., Schmid V., Alba E. Variable neighborhood search for the stochastic and dynamic vehicle routing problem // Annals of Operations Research. 2016. Vol. 236. № 2. Р. 425–461.

Azi M.N., Potvin G.J.-Y. An exact algorithm for a vehicle routing problem with time windows and multiple use of vehicles // European Journal of Operational Research. 2010. 202. Р. 756–763.

Заводченко М.М., Карманов В.С. Эвристические методы решения задачи маршрутизации транспорта с временными окнами // Наука. Технологии. Инновации : тр. конф. В 9 ч. Новосибирск : Изд-во НГТУ, 2019. С. 247–250.

Lijun S., Xiangpei H., Zheng W. Research progress on vehicle path planning problems and solving methods // Systems Engineering. 2006. Vol. 24. Р. 31–36.

Чернышев Ю.О., Кубил В.Н. Обзор динамических задач маршрутизации транспорта // Программные продукты и системы. 2020. № 3. С. 491–501.

Оленцевич В.А., Гозбенко В.Е. Методическое и программное обеспечение прогнозирования значений уровня безопасности функционирования железнодорожной транспортной системы. Иркутск : Изд-во ИрГУПС, 2019. 172 с.

Колесник М.Н. Применение динамической транспортной задачи с задержками для согласования ритмов работы поставщиков и перевозчиков // Вестн. Иркут. гос. техн. ун-та. 2009. № 1 (37). С. 63–65.

Косенко О.В., Косенко Е.Ю., Номерчук А.Я. Анализ ограничений и вариации задач оптимизации при маршрутизации транспорта // Актуальные проблемы современной науки : материалы Междунар. науч.-практ. конф. В 4 ч. Уфа : Изд-во Башкир. государственный университет. Т 4. С. 163–167.

Лебедева О.А., Михайлов А.Ю. Классификация моделей, применяемая к грузовым системам // Сборник научных трудов Ангарского государственного технического университета. 2016. Т. 1. № 1. С. 248–251.

Solving a dynamic routing problem using an optimization algorithm / O.A. Lebedeva, J.O. Poltavskaya, V. Gozbenko et. al. // International Scientific Conference Energy Management of Municipal Facilities and Sustainable Energy Technologies : Journal of Physics: Conference Series. 2020. Р. 012101.

Solving the vehicle routing problem with time windows and multiple routes exactly using a pseudo-polynomial model / R. Macedo, C. Alves, J.M. Valério de Carvalho et al. // European Journal of Operational Research. 2011. 214(3). Р. 536–545.

Balagura A.A., Kuzmin O.V. Encoding and decoding algorithms for unlabeled trees // Journal of Physics: Conference Series. 2021. № 1847(1), Р. 012027. DOI:10.1088/1742-6596/1847/1/012027.

Kuzmin O.V., Khomenko A.P., Artyunin A.I. Development of special mathematical software using combinatorial numbers and lattice structure analysis // Advances and Applications in Discrete Mathematics. 2018. 19(3). Р. 229–242. DOI:10.17654/DM019030229.

Poltavskaya J., Lebedeva O., Gozbenko V. Automation of the solution to the problem of optimizing traffic in a multimodal logistics system // Advances in Intelligent Systems and Computing. 2021. Vol. 1258 AISC. Р. 255–261. DOI:10.1007/978-3-030-57450-5_23.

Гозбенко В.Е., Оленцевич В.А. Повышение безопасности работы железнодорожной транспортной системы на основе автоматизации технологии размещения и крепления груза в вагоне // Известия Транссиба. 2013. № 1 (13). С. 110–116.

Захаров В.В., Мугайских А.В. Динамическая адаптация генетического алгоритма маршрутизации транспорта на больших сетях // Управление большими системами. 2018. № 73. С. 108–133.

Емельянова Т.С. Эвристические и метаэвристические методы решения динамической транспортной задачи // Перспективные информационные технологии и интеллектуальные системы. 2007. №3 (31). С. 33–43.

Published

2022-03-31

How to Cite

Полтавская, Ю. О. (2022). Solution problem of routing in transport network using pseudopolynomial model. Modern Technologies. System Analysis. Modeling, (1(73), 95-103. Retrieved from https://ojs.irgups.ru/index.php/stsam/article/view/533