Original title:
Evoluční optimalizace nákladní přepravy
Translated title:
Evolutionary Optimization of Freight Transportation
Authors:
Beránek, Michal ; Drahošová, Michaela (referee) ; Bidlo, Michal (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2021
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Práce se zabývá problémem optimalizace nákladní přepravy. Cílem je minimalizace nákladů spojených s přepravou, které vyplývají z ujeté vzdálenosti. Při správném naplánování tras lze tyto náklady výrazně snížit, obzvlášť když se jedná o velký počet zákazníků, které je potřeba obsloužit. Tato práce se soustředí na řešení pomocí evolučních algoritmů, což jsou metody optimalizace založené na principech evoluce. Hlavní zaměření je na problém směrování vozidel s omezenou heterogenní flotilou vozidel. V práci je představeno několik evolučních algoritmů a jejich výsledky jsou porovnány. Nejlepší z nich, evoluční strategie používající lokální prohledávání blízkého okolí, dosahuje podobných, pro některé konkrétní úlohy i lepších výsledků, než jiné existující evoluční algoritmy, vytvořené pro řešení stanoveného problému.
The following thesis deals with optimization of freight transport planning. The goal is to minimize expenses connected to transportation, which emerge from travelled distance. The expenses can be heavily reduced, if the routes are correctly planned, especially when there is a large number of customers to be served. This thesis focuses on solving the problem by using the evolutional algorithms, that are optimization methods based on principles of evolution. Thesis concentrates on Heterogeneous Fixed Fleet Vehicle Routing Problem. Thesis introduces multiple evolutional algorithms and their results are compared. The best algorithm, evolutional strategy with local neighbourhood search, achieves similar, for certain tasks even better results, than other existing evolutional algorithms, created to solve given problem.
Keywords:
C++; Evolutional algorithms; evolutional strategy; fixed fleet; genetic algorithm; heterogeneous fleet; HFVRP; local search; optimization; vehicle routing problem; C++; Evoluční algoritmy; evoluční strategie; genetický algoritmus; heterogenní flotila; HFVRP; lokální prohledávání; omezená flotila; optimalizace; problém směrování vozidel
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/200206