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Solving the multi-depot attended home delivery problem with dynamic customer acceptance
Minh Trang Hoang
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Business Analytics
Betreuer*in
Jan Fabian Ehmke
DOI
10.25365/thesis.77830
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-19124.36840.883679-4
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Dissertation befasst sich mit dem Multi-Depot-Attended-Home-Delivery-Problem (AHD) mit dynamischer Kundenakzeptanz und konzentriert sich auf die Optimierung der Akzeptanzraten sowie der Erfüllungskosten durch die Analyse variierender Depotanzahlen und Zeitfensterdauern. Die Studie integriert fortschrittliche Optimierungstechniken, darunter Beam Search, lokale Suche (2-opt) und Simulated Annealing, zur effizienten Routen- und Zeitplanerstellung in dynamischen Umgebungen. Die Ergebnisse zeigen, dass mehrere Depots die Systemleistung gegenüber Einzeldepot-Modellen erheblich verbessern. Ein Multi-Depot-System erhöht die Kundenakzeptanz um 5–15 % und senkt die Erfüllungskosten um über 5 %. Zudem ermöglicht es kürzere Lieferzeitfenster von 2 Stunden bis 30 Minuten bei stabiler Akzeptanzrate, was die Skalierbarkeit und Effizienz solcher Konfigurationen unterstreicht. Diese Arbeit hebt die praktischen Vorteile verteilter Operationen hervor, wie verbesserte Arbeitslastverteilung, optimierte Routenplanung und Echtzeitentscheidungen durch dynamische Akzeptanzmechanismen. Diese Beiträge bieten einen robusten Rahmen zur Bewältigung der Komplexität dynamischer Kundenakzeptanz in AHD-Systemen und liefern wertvolle Erkenntnisse für skalierbare, kundenorientierte Logistiklösungen. Keywords: multi-depot, VRPTW, MDVRPTW, dynamic customer acceptance
Abstract
(Englisch)
This thesis addresses the multi-depot attended home delivery (AHD) problem with dynamic customer acceptance, focusing on optimizing customer acceptance rates and fulfillment costs by analyzing the impact of varying the number of depots and time window durations. To achieve this, the study integrates advanced optimization techniques, including Beam Search, local search 2-opt, and the meta-heuristic Simulated Annealing, for ecient routing and scheduling in dynamic environments. Key findings reveal that incorporating multiple depots significantly enhances system performance compared to traditional single-depot models. A multi-depot system increases customer acceptance rates by over 5% and up to 15% while reducing fulfillment costs by more than 5%. Furthermore, it enables the reduction of delivery time windows from 2 hours to as short as 30 minutes, maintaining a competitive acceptance rate and demonstrating the scalability and eciency of multi-depot configurations. This work highlights the practical benefits of distributing operations across multiple depots, such as improved workload balance, enhanced route optimization, and real-time decision-making through dynamic acceptance mechanisms. These contributions provide a robust framework for addressing the complexities of dynamic customer acceptance in AHD systems, offering insights into scalable and customer-centric logistics solutions. Keywords: multi-depot, VRPTW, MDVRPTW, dynamic customer acceptance
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
multi-depot VRPTW MDVRPTW dynamic customer acceptance
Autor*innen
Minh Trang Hoang
Haupttitel (Englisch)
Solving the multi-depot attended home delivery problem with dynamic customer acceptance
Publikationsjahr
2025
Umfangsangabe
xii, 62 Seiten
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Jan Fabian Ehmke
Klassifikation
85 Betriebswirtschaft > 85.03 Methoden und Techniken der Betriebswirtschaft
AC Nummer
AC17454429
Utheses ID
74601
Studienkennzahl
UA | 066 | 977 | |