Show simple item record

dc.contributor.authorOlkhova, M.
dc.contributor.authorRoslavtsev, D.
dc.contributor.authorMatviichuk, O.
dc.contributor.authorMykhalenko, A.
dc.coverage.spatialМинскru
dc.date.accessioned2020-08-04T12:45:04Z
dc.date.available2020-08-04T12:45:04Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationCity Delivery Routes Planning Based on the Ant Colony Algorithm = Планирование маршрутизации по доставке товаров в городе на основе оптимизации муравьиного алгоритма / M. Olkhova [et al.] // Наука и техника. – 2020. – № 4. – С. 356-362.ru
dc.identifier.urihttps://rep.bntu.by/handle/data/77429
dc.description.abstractFor any company that sells its products in the networks of city stores, the urgent issue is the optimal delivery of their goods. During routing it is necessary to take into account many restrictions caused by specific conditions of transportation process in the city: number of cargoes, nature of cargoes, delivery time, structure of fleet and its presence, work time of enterprises for load matching, drivers’ working hours, loading capacity, road congestion etc. These days, the process of efficient manual routing is difficult because of many restrictions and delivery points wherein it is almost impossible to take into account the road congestion for specific routes. Today's companies are increasingly interested in outsourcing. One of the options for routes planning for enterprises is to use special software products that allow to plan optimal routes according to the chosen criteria and under specific conditions. The process of formation of routes using the Ant Logistics service, based on the Ant Colony optimization algorithm are analysed in the paper. Comparing the two options of forming routes to serve one of the largest retail chains in Kharkiv with the application of Ant Logistics service, it has been elucidated that the application of Ant Colony algorithm is more optimal than the Clarke-Wright algorithm based on delivery routes indicators.ru
dc.language.isoenru
dc.publisherБНТУru
dc.titleCity Delivery Routes Planning Based on the Ant Colony Algorithmru
dc.title.alternativeПланирование маршрутизации по доставке товаров в городе на основе оптимизации муравьиного алгоритмаru
dc.typeArticleru
dc.identifier.doi10.21122/2227-1031-2020-19-4-356-362
local.description.annotationДля любой компании, которая реализует продукцию в сетях городских магазинов, актуальным вопросом является оптимальная доставка своих товаров. При маршрутизации необходимо учитывать множество факторов, связанных с конкретными условиями движения транспорта в городе: количество и характер грузов, сроки доставки, структуру парка и его наличие, согласование графика работы предприятия и пунктов погрузки-разгрузки, длительность рабочего времени, грузоподъемность, загруженность дорог и т. д. В настоящее время эффективная ручная маршрутизация затруднена из-за ряда ограничений и большого количества точек доставки, когда практически невозможно учесть загруженность дорог на конкретных маршрутах. Современные компании все больше заинтересованы в аутсорсинге. Одним из вариантов планирования маршрутов для предприятий является использование специальных программных продуктов, которые позволяют задавать оптимальные маршруты в соответствии с выбранными критериями и в конкретных условиях. В статье проанализирован процесс формирования маршрутов с использованием сервиса Ant Logistics на основе оптимизации муравьиного алгоритма. При сравнении двух вариантов формирования маршрутов для обслуживания одной из крупнейших розничных сетей в Харькове с помощью Ant Logistics установлено, что применение муравьиного алгоритма более оптимально, чем алгоритма Кларка-Райта, что основано на полученных показателях работы транспортных средств на маршрутах.ru


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record