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Vehicle routing problems with backhauls
implementation and analysis using large neighborhood search algorithms
Pauline Peter
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Betriebswirtschaft
Betreuer*in
Christian Tilk
DOI
10.25365/thesis.77201
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-12550.35541.280661-8
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Arbeit untersucht das Vehicle Routing Problem with Backhauls (VRPB), eine Unterkategorie des Capacitated Vehicle Routing Problems (CVRP), und konzentriert sich auf drei Varianten: VRP with Clustered Backhauls (VRPCB), VRP with Divisible Pickup and Delivery (VRPDDP), und VRP with Simultaneous Pickup and Delivery (VRPSPD). Ziel der Untersuchung ist es, diese Varianten im Hinblick auf ihre Effektivität bei der Transportkostensenkung zu vergleichen. Um dies zu untersuchen, wurde ein Large Neighborhood Search (LNS) Algorithmus implementiert, der vordefinierte Destroy- und Repair Operatoren zur Optimierung der ursprünglichen Routenpläne verwendet. Die Berechnungsergebnisse, die nach der Ausführung der Metaheuristik für 1.000.000 Iterationen erzielt wurden, zeigen, dass der LNS-Algorithmus die Lösungen über alle Instanzen hinweg durchgängig verbesserte, wobei die VRPCB Variante die höchsten prozentualen Verbesserungen und die VRPSPD Variante die niedrigsten Endkosten erzielten. Trotz der Herausforderungen, mit denen die VRPDDP Variante bei der Kostensenkung konfrontiert war, führten Anpassungen von Parametern wie Reinsertion Options zu weiteren Kostensenkungen. Insgesamt zeigt die Studie die Effizienz des LNS-Algorithmus bei der Minimierung der Transportkosten und unterstreicht die anhaltende Bedeutung von Reverse Logistics im modernen Lieferkettenmanagement.
Abstract
(Englisch)
This thesis investigates the Vehicle Routing Problem with Backhauls (VRPB), a subset of the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP), focusing on three variants: VRP with Clustered Backhauls (VRPCB), VRP with Divisible Pickup and Delivery (VRPDDP), and VRP with Simultaneous Pickup and Delivery (VRPSPD). The research aims to compare these variants in terms of their effectiveness in reducing transportation costs. To achieve this, the Large Neighborhood Search (LNS) algorithm was implemented, employing predefined destroy and repair operators to optimize initial route plans. Computational results, obtained after running the metaheuristic for 1,000,000 iterations, reveal that the LNS algorithm consistently improved solutions across all instances, with the VRPCB achieving the highest percentage improvements and the VRPSPD yielding the lowest final costs. Despite the challenges faced by the VRPDDP in reducing costs, adjustments to parameters such as Reinsertion Options led to further cost reductions. Overall, the study demonstrates the LNS algorithm's efficiency in minimizing transportation costs and highlights the ongoing significance of reverse logistics in modern supply chain management.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Routenoptimierung Lieferkettenmanagement
Schlagwörter
(Englisch)
VRPB Vehicle Routing Problem LNS Large Neighborhood Search Algorithm Supply Chain Management Reverse Logistics
Autor*innen
Pauline Peter
Haupttitel (Englisch)
Vehicle routing problems with backhauls
Hauptuntertitel (Englisch)
implementation and analysis using large neighborhood search algorithms
Publikationsjahr
2024
Umfangsangabe
55 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Christian Tilk
Klassifikation
85 Betriebswirtschaft > 85.32 Beschaffung. Materialwirtschaft
AC Nummer
AC17384622
Utheses ID
72622
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |