เฮ้ ในฐานะซัพพลายเออร์ TSP (ปัญหาพนักงานขายที่เดินทาง) ฉันใช้เวลานานมากดำดิ่งสู่โลกของ TSP และลูกพี่ลูกน้องที่ใกล้ชิดปัญหาการกำหนดเส้นทางยานพาหนะ ดังนั้นเรามาทำลายสิ่งเหล่านี้และทำไมพวกเขาถึงมีความสำคัญ
ก่อนอื่นปัญหาพนักงานขายการเดินทางคืออะไร? มันเป็นปัญหาคลาสสิกในการวิจัยวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และการดำเนินงาน ลองนึกภาพว่าคุณเป็นพนักงานขายและคุณมีรายชื่อเมืองที่คุณต้องการเยี่ยมชม เป้าหมายของคุณคือการค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดที่เป็นไปได้ที่จะพาคุณผ่านแต่ละเมืองอย่างแน่นอนแล้วนำคุณกลับไปที่จุดเริ่มต้นของคุณ ฟังดูง่ายใช่มั้ย แต่เมื่อจำนวนเมืองเพิ่มขึ้นการค้นหาเส้นทางที่ดีที่สุดจะกลายเป็นปวดหัวจริง
สมมติว่าคุณมีเพียง 3 เมือง คุณสามารถคำนวณเส้นทางที่เป็นไปได้ทั้งหมดและเลือกเส้นทางที่สั้นที่สุด มีเพียง 2 เส้นทางที่ไม่ทำซ้ำที่จะพิจารณา แต่ถ้าคุณมี 10 เมืองมีเส้นทางที่เป็นไปได้ 362,880 เส้นทาง! และหากคุณกำลังติดต่อกับ 20 เมืองจำนวนเส้นทางที่เป็นไปได้คือใจ - เหลือเหลือ 6.0828186E+17 นั่นเป็นตัวเลขที่ใหญ่มากแทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะโอบศีรษะไปรอบ ๆ
ตอนนี้ปัญหาการกำหนดเส้นทางยานพาหนะเป็นส่วนขยายของ TSP แทนที่จะเป็นพนักงานขายคนเดียวคุณมียานพาหนะจำนวนหนึ่ง ยานพาหนะแต่ละคันมีความจุที่แน่นอนเช่นจำนวนแพ็คเกจที่สามารถพกพาได้หรือจำนวนลูกค้าที่สามารถให้บริการได้ และมีข้อ จำกัด เพิ่มเติมเช่นหน้าต่างเวลาสำหรับการจัดส่งหรือเลือกแต่ละครั้ง
คิดถึง บริษัท จัดส่ง พวกเขามีรถบรรทุกจำนวนมากและรายชื่อลูกค้าที่จะส่งมอบ รถบรรทุกแต่ละคันสามารถพกพาแพ็คเกจจำนวนหนึ่งได้และลูกค้าแต่ละรายมีเวลาเฉพาะเมื่อพวกเขาต้องการแพ็คเกจ เป้าหมายคือการหาวิธีที่ดีที่สุดในการกำหนดลูกค้าให้กับรถบรรทุกและเส้นทางที่ดีที่สุดสำหรับรถบรรทุกแต่ละคันเพื่อให้การส่งมอบทั้งหมดทำอย่างมีประสิทธิภาพที่สุดเท่าที่จะทำได้
ในฐานะซัพพลายเออร์ TSP ฉันช่วย บริษัท แก้ปัญหาที่ซับซ้อนเหล่านี้ เราใช้อัลกอริทึมขั้นสูงและเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อค้นหาเส้นทางที่ดีที่สุด ตัวอย่างเช่นเราอาจใช้อัลกอริทึมทางพันธุกรรมซึ่งได้รับแรงบันดาลใจจากกระบวนการคัดเลือกโดยธรรมชาติ มันเริ่มต้นด้วยชุดของเส้นทางการสุ่ม (ประชากร) จากนั้น "วิวัฒนาการ" เส้นทางเหล่านี้มากกว่ารุ่นต่าง ๆ เลือกเส้นทางที่ดีที่สุดและรวมกันเพื่อสร้างเส้นทางใหม่ที่อาจดีกว่า
อีกวิธีหนึ่งคืออัลกอริทึมการเพิ่มประสิทธิภาพของ ANT Colony มันขึ้นอยู่กับวิธีที่มดค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดระหว่างรังของพวกเขาและแหล่งอาหาร มดออกจากเส้นทางฟีโรโมนขณะที่พวกเขาเคลื่อนที่และมดอื่น ๆ มีแนวโน้มที่จะทำตามเส้นทางที่มีฟีโรโมนที่แข็งแกร่งขึ้น เมื่อเวลาผ่านไปมดมาบรรจบกันบนเส้นทางที่สั้นที่สุด เราใช้แนวคิดที่คล้ายกันเพื่อค้นหาเส้นทางยานพาหนะที่ดีที่สุด
ประโยชน์ของการแก้ปัญหา TSP และปัญหาการกำหนดเส้นทางยานพาหนะมีขนาดใหญ่มาก สำหรับ บริษัท จัดส่งหมายถึงการประหยัดต้นทุนเชื้อเพลิงลดการสึกหรอของยานพาหนะและปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้า โดยการค้นหาเส้นทางที่สั้นที่สุดรถบรรทุกจะใช้เวลาน้อยลงบนท้องถนนซึ่งหมายความว่าใช้เชื้อเพลิงน้อยลง และเมื่อมีการส่งมอบตรงเวลาลูกค้ามีความสุขมากขึ้น
มาพูดคุยเกี่ยวกับแอปพลิเคชั่นของจริง - แอปพลิเคชันโลก ในอุตสาหกรรมอาหาร บริษัท เช่น บริษัท ที่เกี่ยวข้องกับส่วนผสมอาหาร Monopotassium ฟอสเฟต MKP โมโนโพแทสเซียมฟอสเฟตและโซเดียม tripolyphosphate 95% STPP เกรดอาหารเป็นตัวแทนเก็บน้ำและกรดโซเดียมไพโรฟอสเฟต CAS 7758 - 16 - 9 อาหารเกรดอาหาร SAPP NA2H2P2O7จำเป็นต้องส่งมอบผลิตภัณฑ์ของตนไปยังผู้จัดจำหน่ายและผู้ค้าปลีกต่างๆ การแก้ปัญหาการกำหนดเส้นทางยานพาหนะช่วยให้พวกเขามั่นใจได้ว่าผลิตภัณฑ์ของพวกเขาจะถูกส่งสดและตรงเวลา
แต่มันไม่ใช่แค่การส่งมอบ ในอุตสาหกรรมบริการเช่น บริษัท ทำความสะอาดพวกเขาสามารถใช้แนวคิดเหล่านี้เพื่อมอบหมายพนักงานทำความสะอาดให้กับลูกค้าที่แตกต่างกัน น้ำยาทำความสะอาดแต่ละตัวมีความสามารถบางอย่างในแง่ของจำนวนห้องที่สามารถทำความสะอาดได้ในหนึ่งวันและลูกค้ามีการตั้งค่าเวลาที่เฉพาะเจาะจง ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางและการมอบหมาย บริษัท ทำความสะอาดสามารถให้บริการลูกค้าได้มากขึ้นด้วยพนักงานจำนวนเท่ากัน
หนึ่งในความท้าทายที่เราเผชิญในฐานะซัพพลายเออร์ TSP คือการจัดการกับการเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิก ในสถานการณ์จริง - โลกสิ่งต่าง ๆ ไม่ได้เป็นไปตามแผนที่วางไว้เสมอไป ยานพาหนะอาจพังทลายลงหรือลูกค้าอาจเปลี่ยนเวลาส่งมอบ เราจำเป็นต้องสามารถปรับเส้นทางและการมอบหมายได้อย่างรวดเร็วเพื่อลดผลกระทบต่อการทำงานโดยรวม
เราต้องจัดการกับคุณภาพข้อมูล ความแม่นยำของข้อมูลที่เราใช้เช่นระยะห่างระหว่างสถานที่หรือความสามารถของยานพาหนะนั้นสำคัญมาก หากข้อมูลไม่ถูกต้องเส้นทางที่เราคำนวณอาจไม่เหมาะสม
อีกแง่มุมที่ควรพิจารณาคือการรวมเข้ากับระบบที่มีอยู่ บริษัท มีซอฟต์แวร์การจัดการของตัวเองสำหรับสิ่งต่าง ๆ เช่นสินค้าคงคลังหรือการจัดการความสัมพันธ์กับลูกค้า โซลูชั่นของเราจำเป็นต้องสามารถทำงานได้อย่างราบรื่นกับระบบที่มีอยู่เหล่านี้
ดังนั้นหากคุณเป็นธุรกิจที่กำลังดิ้นรนกับปัญหาการกำหนดเส้นทางและการกำหนดเวลาไม่ว่าคุณจะอยู่ในการส่งมอบบริการหรืออุตสาหกรรมอาหารเราสามารถช่วยได้ เรามีความเชี่ยวชาญและเทคโนโลยีในการค้นหาโซลูชั่นที่ดีที่สุดสำหรับคุณ ด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางยานพาหนะของคุณคุณสามารถประหยัดเงินปรับปรุงประสิทธิภาพและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า
หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีที่เราสามารถแก้ปัญหา TSP และปัญหาการกำหนดเส้นทางยานพาหนะของคุณอย่าลังเลที่จะเข้าถึง เราสามารถแชทเข้าใจความต้องการเฉพาะของคุณและหาทางออกที่กำหนดเองสำหรับคุณ มาทำงานร่วมกันเพื่อทำให้ธุรกิจของคุณมีประสิทธิภาพและทำกำไรมากขึ้น
โดยสรุปปัญหาการกำหนดเส้นทาง TSP และยานพาหนะนั้นซับซ้อน แต่มีความท้าทายที่สามารถแก้ไขได้ ด้วยวิธีการและเทคโนโลยีที่เหมาะสมธุรกิจสามารถเก็บเกี่ยวผลประโยชน์ที่สำคัญ ไม่ว่าจะเป็นการลดต้นทุนการปรับปรุงการบริการลูกค้าหรือเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานการแก้ปัญหาเหล่านี้เป็นสถานการณ์ที่ชนะ - ชนะ
การอ้างอิง
- "ปัญหาพนักงานขายการเดินทาง: การศึกษาเชิงคำนวณ" โดย David L. Applegate, Robert E. Bixby, VašekChvátalและ William J. Cook
- "การกำหนดเส้นทางยานพาหนะ: ปัญหาวิธีการและการใช้งาน" โดย Paolo Toth และ Daniele Vigo