Z tak zwanym problemem komiwojażera (travelling Salesman Problem) zetknął się każdy, kto miał odrobinę styczności z branżą spedycyjną i logistyczną. Nauka formułuje go w następujący sposób: do danego grafu należy znaleźć ścieżkę o najmniejszej sumie wag krawędzi, która przechodzi tylko jeden raz przez każdy wierzchołek i wraca do początkowego wierzchołka. Co ma z tym wspólnego komiwojażer? Wystarczy zamienić „wierzchołki” na „miasta”.
Konieczność odwiedzenia wielu miejsc w najkrótszy, najbezpieczniejszy i najmniej kosztowny sposób, a potem powrót do punktu startowego, spędza sen z powiek ekspertów od logistyki oraz kierowców. Wszyscy chcą, aby trasa nie zajmowała zbyt wiele czasu ze względu na goniące terminy, a przy okazji nie marnowała zasobów przedsiębiorstwa. Problem komiwojażera pojawia się więc za każdym razem, gdy trzeba wyznaczyć efektywne trasy. To nie akademickie rozważania, a realne wyzwanie, z którym mierzą się dyspozytorzy / planiści tras: kierowców, kurierów, dostawców, ekip terenowych.
Problem komiwojażera – metody rozwiązania w praktyce
Problemy mają zazwyczaj swoje – mniej lub bardziej satysfakcjonujące – rozwiązania. Niestety nie w tym przypadku, a przynajmniej nie do końca. Travelling Salesman Problem definiowany jest jako NP-trudny. Oznacza to, że nauka nie zna algorytmów o wielomianowej złożoności obliczeniowej, które mogłyby go w pełni rozwiązać.
Czy to oznacza, że nigdy nie znajdzie się sposobu na problem komiwojażera? Logistyka nie musi przejmować się ścisłością w taki sam sposób, jak nauka. W praktyce korzysta się z wielomianowych algorytmów przybliżonych. Dzięki nim znajduje się trasy, które są zbliżone do optymalnych.
Istnieją skomplikowane wzory, które wskazują najlepszą drogę do celów i z powrotem. Wszystkie są jednak kłopotliwe ze względu na obliczenia, jakie należy wykonać. Nawet najprostsze zadanie jest niezwykle długie. Dla przykładu: trasa obejmująca 20 miast (punktów, wierzchołków) na grafie pełnym (mapie) daje 19!/2 możliwości.
Sztuczna inteligencja jako najskuteczniejszy sposób rozwiązania problemu komiwojażera
Na powyższym przykładzie doskonale widać, że moce obliczeniowe człowieka są za małe do tak skomplikowanych zadań. Zaangażowanie sztucznej inteligencji w proces znacząco wyręcza planistę i wprowadza rewolucję w planowaniu tras. Do klasy narzędzi opartej na sztucznej inteligencji należy Routimo.
Program Routimo do planowania i optymalizacji przejazdu z wieloma punktami (postojami) potrafi przeanalizować miliony kombinacji. Następnie wskazuje drogę, która jest najkorzystniejsza z punktu widzenia założeń biznesowych (np. rentowości, czasu, długości). Wykorzystanie Routimo w codziennej pracy planistów rozwiązuje problem komiwojażera a ponadto:
- Uwalnia od spędzania długich godziny w plikach Excel i ręcznego wyszukiwaniu adresów w Google Maps. Skraca proces planowania nawet o 80%.
- Skraca długość tras nawet o 30%, redukując tym samym koszty utrzymania floty.
- Umożliwia optymalne wykorzystanie zasobów flotowych i ludzkich.
To co wyróżnia aplikację Routimo to dobór odpowiedniego algorytmu do branży i specyfiki trasy. Doświadczenie zespołu Routimo w optymalizacji przejazdów pokazało, że algorytm doskonale sprawdzający się w jednej branży może być niewysterczający w innej. Strategia optymalizacji stanowi istotny element współpracy z Klientem.
Routimo jest jednym z najlepszych sposobów na optymalizację tras. Warto z niego skorzystać, aby zmaksymalizować zyski swojej firmy i uporać się z problemem komiwojażera. Zachęcamy do przyjrzenia się bliżej możliwościom Routimo i przetestowania narzędzia za darmo.