Реєстраційний номер
2125U005022, Матеріали видань та локальних репозитаріїв
Категорія
Стаття, Опубліковано
Назва роботи
КЛАСТЕРИЗАЦІЯ ОБ'ЄКТІВ У ЗАВДАННЯХ МАСОВОЇ ДОСТАВКИ «ОСТАННЬОЇ МИЛІ»
Автор
Лещенко Юлія Ярославівна
Юхимчук Марія Сергіївна
Дубовой Володимир Михайлович
Leshchenko Yuliya Yaroslavivna
Yukhymchuk Mariya Serhiivna
Dubovoi Volodymyr Mykhailovych
Дата публікації
30-09-2025
Постачальник інформації
"Наукові праці Вінницького національного технічного університету" (Вінницький національний технічний університет)
Першоджерело
https://praci.vntu.edu.ua/index.php/praci/article/view/849
Видання
Вінницький національний технічний університет
Опис
Сучасні логістичні системи, особливо в контексті доставки останньої милі, стикаються з низкою викликів, пов’язаних із зростанням обсягів електронної комерції, підвищеними вимогами до швидкості обслуговування та необхідністю оптимального використання ресурсів. З огляду на високу щільність міських мереж, обмеженість транспортної інфраструктури та зростання екологічних вимог, традиційні методи побудови маршрутів втрачають ефективність.
У цій роботі розглянуто багатокритеріальну задачу маршрутизації доставки, що передбачає розбиття заданої множини пунктів доставки на N неперетинних підмножин із фіксованими розмірами та побудову оптимальних гамільтонових циклів усередині кожної підмножини. Основною метою є мінімізація векторного функціонала, який поєднує два ключові критерії: сумарну вагу всіх маршрутів та рівномірність балансування навантаження між ними.
Для розв’язання задачі запропоновано евристичний підхід, що ґрунтується на поєднанні методу найближчого сусіда для побудови початкових маршрутів та локального удосконалення за допомогою оператора 2-OPT. Процес формування підмножин здійснюється шляхом випадкового розподілу з подальшою оцінкою якості розбиття за комбінованою функцією, яка враховує вагові співвідношення між критеріями оптимізації.
Ефективність запропонованого алгоритму підтверджено результатами чисельних експериментів. Зокрема, показано, що підхід забезпечує прийнятний баланс між часом виконання та якістю отриманих рішень, наближаючи їх до Парето-оптимальних. Отримані результати мають практичне значення для побудови гнучких і масштабованих систем доставки, зокрема у сфері логістики останньої милі, децентралізованих платформ на основі IoT та систем штучного інтелекту. Перспективними напрямами подальших досліджень є розширення моделі з урахуванням часових вікон, ресурсних обмежень та динамічної природи міських логістичних систем.
Додано/оновлено в НРАТ
2026-04-22
