Planningen binnen de Transport en logistiek worden steeds complexer. Denk bijvoorbeeld aan het plannen van routes voor voertuigen met meerdere compartimenten die verschillende typen goederen tegelijk vervoeren. Hierbij komen tal van uitdagingen kijken, zoals het rekening houden met specifieke laad- en lostijden, capaciteitsbeperkingen per compartiment en compatibiliteit tussen verschillende goederen. Voeg daar cross-docking aan toe en de puzzel wordt nog ingewikkelder.
Door deze complexiteit kunnen kleine planningsfouten al snel leiden tot onnodig hoge kosten en een lage bezettingsgraad van je voertuigen. Daarnaast kost handmatige routeplanning enorm veel tijd, waardoor het lastig wordt om efficiënt en flexibel te reageren op veranderingen.
De oplossing ligt in geavanceerde optimalisatie-algoritmen, zoals de hybride aanpak waarbij Tabu Search (TS) en Simulated Annealing (SA) worden gecombineerd. Deze algoritmen helpen je om complexe routes sneller en beter te plannen door slim om te gaan met alle beperkingen en mogelijkheden binnen je logistieke netwerk.
Meer over deze slimme algoritmes, en de impact die deze hebben op jouw logistieke planning lees je in deze blog.
Wat is het Vehicle Routing Problem (VRP)
Het Vehicle Routing Problem (VRP) is een logistiek vraagstuk waarbij je bepaalt welke voertuigen specifieke transportopdrachten uitvoeren, én in welke volgorde.
Hierbij probeer je als planner de routes zo efficiënt mogelijk te plannen, rekening houdend met onder andere voertuigcapaciteiten en tijdvensters.
Vehicle Routing Problem in combinatie met Cross Docking
Wanneer goederen onderweg niet rechtstreeks van leverancier naar klant gaan, maar worden geconsolideerd en overgeslagen op strategische locaties, spreken we van cross-docking. Dit noemen we het Vehicle Routing Problem met cross-docking (VRPCD).
Bij deze aanpak komen extra uitdagingen kijken, zoals het matchen van goederen aan specifieke compartimenten, het naleven van rij- en rusttijden van chauffeurs en het combineren van leveringen binnen strakke tijdvensters.
Juist door deze extra factoren wordt het plannen van routes snel complex, zelfs als het aantal orders beperkt is. Hierdoor is het belangrijk om slimme, geavanceerde algoritmen te gebruiken die deze complexiteit kunnen beheersen en het plannen aanzienlijk versnellen en verbeteren.
Waarom kiezen voor heuristische benaderingen?
Voor een optimale oplossing van VRPCD zou je in theorie alle mogelijke routes moeten vergelijken. Dit is in de praktijk simpelweg niet haalbaar. Daarom kiezen we voor heuristische methoden die snel en efficiënt een goede oplossing vinden.
Twee krachtige heuristieken om dit te realiseren zijn Tabu Search (TS) en Simulated Annealing (SA).
Tabu Search (TS)
Tabu Search (TS) is effectief omdat het snel goede oplossingen vindt en flexibel genoeg is om alle logistieke beperkingen mee te nemen.Simulated Annealing (SA)
Simulated Annealing (SA) helpt bij het zoeken buiten lokale optima door af en toe slechtere oplossingen te accepteren, waardoor je uiteindelijk betere eindresultaten behaalt.Case: Wolter Koops
Voor transportbedrijf Wolter Koops werd een case gevalideerd aan de hand van historische orders. Door de toepassing van het hybride algoritme bereikten zouden zij:
- Een kostenbesparing van maar liefst 31,8% kunnen bereiken
- Een verbetering van 8,1% in laadcapaciteit kunnen bereiken
Dit laat duidelijk zien hoe effectief optimalisatie kan zijn in een praktische situatie. Voor vergelijkbare bedrijven betekent dit een aanzienlijke besparing in kosten en een betere benutting van middelen.
Hoe werkt dit hybride algoritme precies?
Het algoritme begint met het genereren van een initiële oplossing en verbetert deze voortdurend door routes te wisselen (swaps) en stops te verplaatsen (insertions). Het algoritme kiest telkens de beste oplossing volgens vaste kosten (aantal voertuigen) en variabele kosten (reistijden). Wanneer verdere verbeteringen lastig worden, schakelt SA in om nieuwe oplossingen buiten het lokale optimum te verkennen.
Validatie en robuustheid
Uit een gevoeligheidsanalyse blijkt het algoritme stabiel te presteren, zelfs wanneer belangrijke parameters zoals kosten, snelheid en tijdvensters veranderen. Dit betekent dat je op deze oplossing kunt vertrouwen in verschillende situaties.
Samenvatting en vervolgstappen
Door gebruik te maken van slimme algoritmen, zoals de hybride TS-SA methode, kun je logistieke processen aanzienlijk verbeteren. De resultaten bij Wolter Koops tonen duidelijk aan hoeveel potentieel er ligt in deze aanpak.
Wil je zelf aan de slag met geavanceerde routeoptimalisatie? Overweeg dan de volgende stappen:
- Zet een testomgeving op om parameterconfiguraties te optimaliseren.
- Zorg ervoor dat de inputdata goed gevalideerd en opgeschoond is.
- Blijf onderzoeken hoe dynamische algoritmen nog beter kunnen inspelen op veranderingen in de praktijk.
Deze blog is gebasseerd op het essay: ”OPTIMISING MULTI-COMPARTMENT ROUTING IN CROSS-DOCKING NETWORKS : A HYBRID TS-SA APPROACH”
Veelgestelde vragen
Wat is Tabu Search en Simulated Annealing (TS-SA).
De hybride aanpak van Tabu Search en Simulated Annealing (TS-SA) combineert twee heuristische optimalisatiemethoden om complexe planningsproblemen effectief op te lossen:
Tabu Search (TS)
Tabu Search is een zoekmethode die snel goede oplossingen vindt door stap-voor-stap verbeteringen te maken. Belangrijkste kenmerken:
• Exploitatie: Het verbetert continu de huidige beste oplossing.
• Tabu lijst: Het houdt tijdelijk bij welke oplossingen recent zijn gebruikt, zodat je niet steeds dezelfde keuzes maakt. Zo voorkomt het blijven hangen in lokale optima.
Simulated Annealing (SA)
Simulated Annealing zoekt breder naar oplossingen door soms ook minder goede oplossingen te accepteren. Dit is nuttig als je vastloopt in lokale optima.
• Exploratie: SA accepteert tijdelijk slechtere oplossingen, waardoor nieuwe en mogelijk betere routes kunnen worden ontdekt.
• Temperatuurprincipe: De kans op acceptatie van slechtere oplossingen neemt geleidelijk af, vergelijkbaar met het afkoelen van metaal bij het smeden.
Hybride TS-SA:
Door TS en SA samen te voegen, combineer je het beste van twee werelden:
• Efficiënte optimalisatie door continu verbeteringen te benutten (TS).
• Betere resultaten door periodiek nieuwe gebieden in het oplossingslandschap te verkennen (SA).
Deze combinatie maakt het algoritme sterk in zowel efficiënt verbeteren (exploitatie) als vernieuwend ontdekken (exploratie), ideaal voor complexe logistieke problemen zoals voertuig-routing met cross-docking.
Wat verstaan wij onder een heuristische benadering?
Heuristisch betekent een methode of aanpak waarbij je op een praktische manier een oplossing zoekt, zonder garantie dat het resultaat perfect of optimaal is.
Anders gezegd:
- Heuristieken zijn bedoeld om snel tot goede, werkbare oplossingen te komen.
- Ze zoeken niet alle mogelijke oplossingen uit (zoals exacte methoden), omdat dit vaak te tijdrovend of zelfs onmogelijk is.
- Ze zijn vooral geschikt voor complexe problemen waar perfecte oplossingen vinden te lang duurt.
Voorbeeld:
Stel dat je routes moet plannen voor 100 vrachtwagens. Een exacte aanpak zou álle combinaties van routes berekenen en vergelijken – dat kost veel te veel tijd. Een heuristische methode kijkt slim naar mogelijke routes, maakt logische keuzes, en komt snel met een goede oplossing.
Bekende heuristische methoden:
- Tabu Search
- Simulated Annealing
- Genetische algoritmen
Kortom, heuristisch is slim, praktisch en snel, maar niet altijd perfect.
