iTIXI Optimierungsprojekt 2013 Fahrwegoptimierung VersionDatumAuthorStatusKommentar 1.1g Martin JonasseIn ArbeitInitial-Dokument. 2.0a Martin JonasseIn ArbeitErweitert mit Vektor-Grafik 2.0d Martin JonasseIn ArbeitErweitert mit Lesitungsmerkmale 2.0d Martin JonasseIn ArbeitErweitert mit Optimierungs Messwerte Martin JonasseIn ArbeitErweitert mit FAHRPLAN Martin JonasseBereitDatei von Proof of Concept in Fahrwegoptimierung umgenennt Martin JonasseBereit Logo angepasst, Software Anforderungen hinzugefügt Historie

Fahrwegoptimierung Optimierungsprojekt 2013 Fahrwegoptimierung ist ein Software Algorithmus, der den günstigsten Touren für alle bereitgestellten Fahrzeuge berechnet. Günstigsten kann sein: –Wenigsten kilometer gesamt (Wirtschaftliches Ziel) –Bestmögliche Auslastung der Fahrer (Wirtschaftliches Ziel für Zivilschützer) –Etc. Der multi-vehicle routing problem with time window (m-VRPTW) Algorithmus wird in den nachfolgende Slides kurz erläutert.

Adressenliste Liste Optimierungsprojekt 2013 Adressen Alle Abhol- und Ziel- Adressen sind in ein Datenbank erfasst: –Mitglied-Adressen –OVI-Adressen (Ort von Interesse) Jede Adresse enthältStrasse Nummer, Ort und GPS Koordinaten (Google Maps ).

Fahrbereitschafts Liste Optimierungsprojekt 2013 Fahrbereitschaft Welche Fahrzeuge sind verfügbar (Anzahl Sitze, Anzahl Rollstühle). Welche Fahrzeuge fahren zuerst (Disposition), und sind welchen Schicht und Fahrer zugeordnet. Eine Routing-Liste (Fahrauftrag) wird für jedes Fahrzeug individuell erstellt (automatisiert).

Holding Liste Optimierungsprojekt 2013 Touren: –Alle Touren einer Schicht Tour: –Definiert durch Abhol-Zeitpunkt –Definiert durch zwei Adressen Route( km, dauer ): –Definiert durch Google Maps. Schicht: –Einsatz-Zeitraum (von – bis) für Fahrer. –Beginnt und endet an ein bestimmten Ort (Depot). Zeit Koordinaten Schicht

Routing Liste Optimierungsprojekt 2013 Alle Routen-Varianten werden in einen rekursiven Algorithmus berechnet und die Route mit den optimale Kosten ermittelt. Eine Route ist die optimalste 1) Summe der machbaren Touren zwischen Anfang und Ende des Schichtes (Depot-Depot). Ein Leerfahrt verbindet zwei Touren: –Leerfahrt (Länge(km) & Dauer(hr)) –Wartezeit (Dauer(hr)) –Machbarkeit ist gegeben, wenn die Wartezeit > 5 Minuten, und die Fahrstrecke > 0.1 km ist. Depot, Anfang Schicht Depot, Ende Schicht Leerfahrt Tour Nicht machbar 1)Optimalste variante = die meiste Kunden pro Schicht, mit wenigsten Leerfahrkm. 2)Routen: ca. 8 Millionen Nodes errechnet bei 18 Fahrzeuge und 70 Bestellungen

Fahrauftrag Optimierungsprojekt 2013

Fahrplan Optimierungsprojekt 2013

Fahrkarte Optimierungsprojekt 2013

Leistungsmerkmale Optimierungsprojekt 2013 Fahrdauer und Fahrkilometer abgefragt in Google Maps. Zeitzuschlag für –Einsteigen (+3 Minuten) –Aussteigen (+3 Minuten) –Rechtzeitiges Eintreffen beim Kunde (+5 Minuten vorher) Routen – Optimierung (Wirtschaftlichkeit / Auslastung Fahrer) Erweiterungen (geplant): –Sammel-Aufträge mit >1 Kunde mit gemeinsame Abholort oder Zielort –Individuelle Zuschläge pro Kunden (z.B. Rollstuhl, +10 minuten) –Zeit und Ortsabhängige Zuschläge (z.B. Zug, Baar, Cham, Mo – Fr, 16h – 19h)

Software Anforderungen Optimierungsprojekt 2013 Non-funtional requirements: Systemnah in C++(Windows) bzw. GCC(LINUX) geschrieben. Die neue Software muss zwingend in der Produktions-Umgebung des Providers unterstützt werden. Maximal 1 Minute Laufzeit für eine Optimierung von ein Schicht mit 100 Fahraufträge und 20 Fahrzeuge. Functional requirements (SRS-Liste.xls:F-110): Schnittstellen zu Symfony2 mit PHP 5.4 iTIXI Applikation. Angestossen durch Disponentin (Funktionspunkt). Optimierung kann leicht durch ein Administrator verändert werden. Algorithmus muss mehrere Tabu aus der SRS-Liste unterstützen: –Unverträglichkeit zwischen Fahrer und Fahrgast –Fahrer die keine Rollstühle befördern wollen –Etc. (z.B. aber nicht abschliessend)

Appendix Optimierungsprojekt 2013 Optimierungs-Varianten Optimierung, Clustering Optimierung, Kunden/Fahrt Optimierung, Kilometer/Fahrt

Optimierungs-Varianten Optimierungsprojekt 2013 Zwei Optimierungs-Varianten stehen im Vordergrund: (1) Max Kunden, min Leerfahrtkm (2) Max Kunden, max Fahrtkm Beide Varianten sind neutral bezüglich der Anzahl Fahrzeuge die benötigt werden (nur von Fahrziele und Abholzeiten abhängig). Variante (1) schneidet 10% besser ab betreffend gefahrene Kilometer ( Minderkosten: Benzin und Service-Intervalle). Ökologisch equivalent mit das Pflanzen von Bäume

Optimierung, Clustering Optimierungsprojekt 2013

Optimierung, Kunden/Fahrt Optimierungsprojekt 2013 Max Kunden, min Leerfahrtkm Horitontal (x): Fahrzeug Laufnummer Vertikal (y): Anzahl Kunden (max, durchschnitt, min) Proben: 12 Schichten Durchschnittswerte: Fahrzeuge 15.3 Fahrzeuge/ Schicht (102.0%) Fahrtkm km/Schicht Leerfahrtkm: km/ Schicht (100%) Total: 1065 km/ Schicht (100%) 57.8 Kunden/ Schicht Max Kunden, max Fahrtkm Horitontal (x): Fahrzeug Laufnummer Vertikal (y): Anzahl Kunden (max, durchschnitt, min) Proben: 12 Schichten Durchschnittswerte: Fahrzeuge 15.0 Fahrzeuge/ Schicht (100%) Fahrtkm km/Schicht Leerfahrtkm: km/ Schicht (121.0%) Total: 1164 km/ Schicht (109.4%) 57.9 Kunden/ Schicht

Optimierung, Kilometer/Fahrt Optimierungsprojekt 2013 Max Kunden, min LeerfahrtkmMax Kunden, max Fahrtkm

ENDE