Dynamic Multiperiod Capacitated Vehicle Routing Problem with Probabilistic Information

Il “Dynamic Multiperiod Capacitated Vehicle Routing Problem with Probabilistic Information” ha come obiettivo quello di individuare i percorsi migliori per la consegna degli ordini ai clienti, partendo da un unico deposito, con un numero limitato di veicoli disponibili. Gli ordini vengono generati dinamicamente ogni giorno e quotidianamente tra tutti gli ordini aperti ne vengono selezionati alcuni per le consegne giornaliere. Questi ordini selezionati vengono consegnati ottimizzando un CVRP deterministico. L’obiettivo della Tesi consiste nell’analisi del problema e nell’elaborazione di un algoritmo che ottimizzi il costo dei percorsi utilizzati per le consegne. Il problema si divide in due parti e vengono effettuate le seguenti analisi: la prima analisi riguarda l’ottimizzazione deterministica della consegna giornaliera, nella quale vengono confrontati l’algoritmo Or-Tools di Google e la Tabu Search sviluppata dall’Autore; la seconda analisi riguarda la selezione giornaliera degli ordini da consegnare, nella quale vengono confrontate le 5 policy per la selezione create dall’Autore. Il caso studiato nell’elaborato di Tesi ha come riferimento un caso reale relativo a un’azienda di consegna di mobili. I risultati dello studio portano alla conferma di un’equivalenza tra i solutori analizzati sul problema considerato e confermano che la scelta di una politica di selezione dei clienti adeguata riduca significativamente i costi delle consegne.