The delivery optimization of the transport company

Tato bakalářská práce se zabývá tématem distribučních a rozvozních úloh, to jsou úlohy, které si lze lépe představit pomocí grafu. Konkrétně je práce zaměřena na praktickou aplikací rozvozní úlohy s homogenním vozovým parkem na reálná data společnosti. Podstatou této úlohy je nalézt optimální trasu rozvozu, aby bylo každé místo navštíveno právě jednou a byly splněny všechny předem známe požadavky každého zákazníka neboli místa. Zároveň musí být cesta naplánována tak, aby nebyla překročena kapacita vozidla a trasa byla realizovaná s minimálními náklady. Cílem práce je navrhnout optimální cestu rozvozu dopravní společnosti pro 16 čerpacích stanic sítě OMV a SHELL v Praze. K nalezení optimální trasy je použit optimalizační software MPL for Windows a dvě heuristické metody konkrétně metoda nejbližšího souseda a metoda výhodnostních čísel. Optimální řešení z MPL je poté porovnáno s výsledkem z heuristických metod, které poskytují ne zcela optimální řešení, ale v některých případech neexistuje jiná možnost, jak danou úlohu vyřešit.This bachelor thesis deals with the topic of distribution and delivery tasks, these are problems that can be better imagined using a graph. Specifically, the bachelor thesis is focused on the practical application of the vehicle routing problem with a homogeneous fleet to real company data. The essence of this task is to find the optimal delivery route so that each place is visited exactly once and all known requirements of each customer or place are met. At the same time, the trip must be planned so that the capacity of the vehicle is not exceeded and the route is realized with minimal costs. The aim of the bachelor thesis is to find the optimal way of distribution of the transport company for 16 filling stations of the OMV and SHELL network in Prague. To find the optimal route, the MPL for Windows optimization software and two heuristic methods are used, namely the nearest neighbor method and the preferential number method. The optimal solution from MPL is then compared with the result from heuristic methods, which do not have a completely fitting solution, but in some cases there is no other way how to solve the problem