مهندسی سیستم و بهره‌وری

مهندسی سیستم و بهره‌وری

مسئله مسیریابی وسایل نقلیه با مشتری متحرک: مدل‌سازی با در نظر گرفتن عدم‌قطعیت مکان مشتری در یک ناحیه جغرافیایی

نوع مقاله : پژوهشی

نویسندگان
1 نویسنده مسئول: استادیار، گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی مهندسی گلپایگان، دانشگاه صنعتی اصفهان، گلپایگان، ایران
2 استادیار، گروه مهندسی صنایع، دانشکده فنی مهندسی گلپایگان، دانشگاه صنعتی اصفهان، گلپایگان، ایران
3 استاد، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی شریف، تهران، ایران
4 دانشیار، دانشکده مهندسی صنایع، دانشگاه صنعتی شریف، تهران، ایران
چکیده
مشتری با مکان متغیر و تصادفی رویکرد جدیدی است که مسائل مسیریابی را بر اساس آن می‌توان مدل کرد. این واقعیتی است که وقتی مشتری سفارش می‌دهد و خدمات دهنده شروع به برنامه‌ریزی برای ارسال سفارشات می‌نماید، برخی از مشتریان عملاً در محل سفارش، ساکن نمی‌مانند و بسیاری از مشتریان تمایل دارند که در نقاط مختلفی تردد نمایند. در مسائل مسیریابی کلاسیک، محل تحویل سفارش به مشتری کاملاً مشخص است و برنامه‌ریزی هم برای تحویل سفارش به مشتری برای آن محل مشخص‌شده صورت می‌گیرد. اگر به مشتری اجازه داده شود تا بعدازاینکه سفارش خود را ثبت کرد، در یک ناحیه مشخص تردد نماید، عملاً مفهوم مکان آن‌گونه که تاکنون در مسائل کلاسیک مسیریابی به آن پرداخته شده است به چالش کشیده می‌شود. هرچند این نگاه به مکان مشتری می‌تواند رضایت فزاینده مشتری را دربر داشته باشد، اما برنامه‌ریزی را برای ارائه‌دهنده خدمات پیچیده‌تر خواهد کرد، چراکه با ابهام و عدم قطعیت در مکان مشتری مواجه خواهد بود. در این مقاله سعی شده تا این نگاه به مکان مشتری تبیین شده و مسیریابی وسیله نقلیه در شرایط عدم قطعیت مکان مشتری موردبررسی قرار بگیرد.

تازه های تحقیق

  • در این مدل مشتریان به‌جای یک نقطه در یک ناحیه هستند.
  • امکان تردد مشتری به هر نقطه در هر ناحیه مشخص‌شده وجود دارد.
  • محل ملاقات مشتری می‌تواند در هر نقطه در ناحیه مربوط به مشتری باشد.
  • نقطه حضور مشتری در زمان تحویل تصادفی است.

کلیدواژه‌ها
موضوعات

عنوان مقاله English

Vehicle Routing Problem with Mobile Customers: Modeling Considering Uncertainty in Customer Location within a Geographical Area

نویسندگان English

Abolfazl Shafaei 1
Hossein Shams Shemirani 2
Mohammad Reza Akbari Jokar 3
Majid Rafiee 4
1 Corresponding author: Assistant Professor, Industrial Engineering Group, Golpayegan College of Engineering, Isfahan University of Technology, Golpayegan, Iran
2 Assistant Professor, Industrial Engineering Group, Golpayegan College of Engineering, Isfahan University of Technology, Golpayegan, Iran
3 Professor, Faculty of Industrial Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran
4 Associate Professor, Faculty of Industrial Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran
چکیده English

The customer with a Mobile and Stochastic location is a new approach on which Vehicle Routing Problems can be modeled. This is due to the fact that when a customer places an order and the service provider starts planning to deliver the order, some customers do not actually stay at That place, and many customers tend to move in different places. In classical VRP, the place of delivery is completely known, and the delivery of the order is planned for that specific location. If the customer is allowed to move around in a area after placing his order, the concept of location as it has been dealt with in classical VRP is practically challenged. Although this approach can involve increased customer satisfaction, it will make planning more complicated for the service provider, because it will face ambiguity and uncertainty in the customer location. This article attempts to explain this view of customer location and investigate VRP under conditions of customer location uncertainty.

کلیدواژه‌ها English

Mobile customer
Vehicle Routing Problems
Uncertainty
Nonlinear Models
Stochastic Models

Copyright © Abolfazl Shafaei, Hossein Shams Shemirani, Mohammad Reza Akbari Jokar, Majid Rafiee

  

License

This article is released under the Creative Commons Attribution (CC BY 4.0) license. Anyone is free to copy, share, translate, and adapt this article for any purpose, whether commercial or non-commercial, as long as proper citation is given to the authors and original publication.

Birge, J. R., & Louveaux, F. (1997). Introduction to stochastic programming. New York, NY: Springer New York. https://doi.org/10.1007/0-387-22618-4_3
Dumez, D., Lehuédé, F., & Péton, O. (2021). A large neighborhood search approach to the vehicle routing problem with delivery options. Transportation Research Part B: Methodological144, 103-132. https://doi.org/10.1016/j.trb.2020.11.012
Gambella, C., Naoum-Sawaya, J., & Ghaddar, B. (2018). The vehicle routing problem with floating targets: Formulation and solution approaches. INFORMS Journal on Computing30(3), 554-569. https://doi.org/10.1287/ijoc.2017.0800
Gendreau, M., Laporte, G., & Séguin, R. (1996). Stochastic vehicle routing. European journal of operational research88(1), 3-12. https://doi.org/10.1016/0377-2217(95)00050-X
Grabenschweiger, J., Doerner, K. F., Hartl, R. F., & Savelsbergh, M. W. (2021). The vehicle routing problem with heterogeneous locker boxes. Central European Journal of Operations Research29(1), 113-142. https://doi.org/10.1007/s10100-020-00725-2
He, Y., Qi, M., Zhou, F., & Su, J. (2020). An effective metaheuristic for the last mile delivery with roaming delivery locations and stochastic travel times. Computers & Industrial Engineering145, 106513. https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.106513
Hvattum, L. M., Løkketangen, A., & Laporte, G. (2006). Solving a dynamic and stochastic vehicle routing problem with a sample scenario hedging heuristic. Transportation Science40(4), 421-438. https://doi.org/10.1287/trsc.1060.0166
Jaillet, P. (1985). Probabilistic traveling salesman problems (Doctoral dissertation, Massachusetts Institute of Technology).
Laporte, G. (2009). Fifty years of vehicle routing. Transportation science43(4), 408-416. https://doi.org/10.1287/trsc.1090.0301
Laporte, G., Chapleau, S., Landry, P. E., & Mercure, H. (1989). An algorithm for the design of mailbox collection routes in urban areas. Transportation Research Part B: Methodological23(4), 271-280.
Lombard, A., Tamayo-Giraldo, S., & Fontane, F. (2018). Vehicle routing problem with roaming delivery locations and stochastic travel times (VRPRDL-S). Transportation research procedia30, 167-177. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2018.09.019
Mardešić, N., Erdelić, T., Carić, T., & Đurasević, M. (2023). Review of stochastic dynamic vehicle routing in the evolving urban logistics environment. Mathematics12(1), 28. https://doi.org/10.3390/math12010028
Mendoza, J. E., Castanier, B., Guéret, C., Medaglia, A. L., & Velasco, N. (2011). Constructive heuristics for the multicompartment vehicle routing problem with stochastic demands. Transportation science45(3), 346-363. https://doi.org/10.1287/trsc.1100.0353
Moccia, L., Cordeau, J. F., & Laporte, G. (2012). An incremental tabu search heuristic for the generalized vehicle routing problem with time windows. Journal of the Operational Research Society63(2), 232-244. https://doi.org/10.1057/jors.2011.25
Murray, C. C., & Chu, A. G. (2015). The flying sidekick traveling salesman problem: Optimization of drone-assisted parcel delivery. Transportation Research Part C: Emerging Technologies54, 86-109. https://doi.org/10.1016/j.trc.2015.03.005
Özarık, S. S., Veelenturf, L. P., Van Woensel, T., & Laporte, G. (2021). Optimizing e-commerce last-mile vehicle routing and scheduling under uncertain customer presence. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review148, 102263. https://doi.org/10.1016/j.tre.2021.102263
Ozbaygin, G., & Savelsbergh, M. (2019). An iterative re-optimization framework for the dynamic vehicle routing problem with roaming delivery locations. Transportation Research Part B: Methodological128, 207-235. https://doi.org/10.1016/j.trb.2019.08.004
Ozbaygin, G., Karasan, O. E., Savelsbergh, M., & Yaman, H. (2017). A branch-and-price algorithm for the vehicle routing problem with roaming delivery locations. Transportation Research Part B: Methodological100, 115-137. https://doi.org/10.1016/j.trb.2019.08.004
Pham, Q. A., Hà, M. H., Vu, D. M., & Nguyen, H. H. (2022, June). A hybrid genetic algorithm for the vehicle routing problem with roaming delivery locations. In Proceedings of the International Conference on Automated Planning and Scheduling (Vol. 32, pp. 297-306). https://doi.org/10.1609/icaps.v32i1.19813
Rastegar-Moghadam, H., Shafaei, A., & Jokar, M. R. A. (2019). Modeling the vehicle routing problem with simultaneous pickup and delivery (VRPSPD) considering non-stationary customer locations within different time windows. Proceedings of the 16th National Conference on Industrial Engineering. https://en.civilica.com/doc/1034895/
Reyes, D., Savelsbergh, M., & Toriello, A. (2017). Vehicle routing with roaming delivery locations. Transportation Research Part C: Emerging Technologies80, 71-91. https://doi.org/10.1016/j.trc.2017.04.003
Rezvanian, S., Kashan, A. H., Rezvanian, A., & Sabzevari, A. (2025). Intelligent vehicle routing for stochastic service times: a grouping evolution strategy approach. International Journal of Transportation Science and Technology. https://doi.org/10.1016/j.ijtst.2025.04.009
Shafaei, A., Jokar, M. R. A., Rafiee, M., & Hemmati, A. (2021). Using the stochastic programming for the vehicle routing problems with the probability of customer absentee - a case study in a roadside assistance company. Proceedings of the 16th National Conference on Industrial Engineering. https://en.civilica.com/doc/1034895/
Shafaei, A., Jokar, M. R. A., Rafiee, M., & Hemmati, A. (2025). Using the route planning for supplying spare parts to reduce distribution costs: a case study in a roadside assistance company. International Journal of Shipping and Transport Logistics20(1), 131-158. https://doi.org/10.1504/IJSTL.2025.144995
Tilk, C., Olkis, K., & Irnich, S. (2021). The last-mile vehicle routing problem with delivery options. Or Spectrum43(4), 877-904. https://doi.org/10.1007/s00291-021-00633-0
Wang, X., & Zhao, J. (2025). Distributionally robust optimization of the vehicle routing problem with uncertain customers. Journal of Industrial and Management Optimization21(3), 1983-2006. https://doi.org/10.3934/jimo.2024159
Yuan, Y., Cattaruzza, D., Ogier, M., Semet, F., & Vigo, D. (2021). A column generation based heuristic for the generalized vehicle routing problem with time windows. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review152, 102391. https://doi.org/10.1016/j.tre.2021.102391

مقالات آماده انتشار، پذیرفته شده
انتشار آنلاین از 01 تیر 1405

  • تاریخ دریافت 10 اردیبهشت 1405
  • تاریخ بازنگری 21 خرداد 1405
  • تاریخ پذیرش 01 تیر 1405
  • تاریخ اولین انتشار 01 تیر 1405
  • تاریخ انتشار 01 تیر 1405