Presentazione tesi laurea magistrale

1. ANALISI E SVILUPPO DI UN ALGORITMO DI
PIANIFICAZIONE ORDINI DI UNA DITTA DI
TRASPORTO CONTAINER SU CAMION
TESI DI LAUREA MAGISTRALE
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI TRIESTE
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA E ARCHITETTURA
ANNO ACCADEMICO 2015 - 2016
Laureando:
Marco Furlanetto
Relatore:
Prof.essa Maria Pia Fanti
Correlatori:
Prof. Walter Ukovich
Dott. Massimiliano Nolich
CORSO DI STUDI IN INGEGNERIA INFORMATICA

2. Sviluppo
1. Il trasporto merci
2. Analisi del problema
3. Euristica proposta
4. Risultati ottenuti
5. Conclusioni
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3. Il trasporto merci
•Svolto principalmente da compagnie di navigazione
•Unità base trasporto: container
•Impiego nel mondo dei trasporti grazie a Malcolm McLean
(1956)
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4. Intermodalità
•Scambio trasporto marittimo - terrestre → terminal
portuale
•Scambio trasporto ferroviario - su strada → terminal
interportuale
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Porto di Trieste Verona Quadrante Europa

5. Analisi
•Gestione spostamenti camion container da e verso terminal
•Assegnazione viaggio-autista a cura del pianificatore
• Pianificazioni realizzate considerando solo ordini previsti per il
giorno dopo
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6. Tipologie viaggio
•A dove prelevare il contenitore (porto o interporto)
•B dove caricare/scaricare la merce
•C dove depositare il contenitore (porto o interporto)
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7. Tipologie viaggio
IMPORT EXPORT
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A
B
C
Prelievo container pieno
Scarico merce
Depositocontainer vuoto
A
B
C
Prelievo container vuoto
Carico merce
Depositocontainer pieno

8. Tipologie viaggio
ROUNDTRIP
Punto A ≡ Punto C
ONEWAY
Punto A ≠ Punto C
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A
B
C
B
CA

9. Formulazione
•Normative:
• Max 13 ore lavoro/giorno
• Max 9 ore guida/giorno (10 per 2 volte/settimana)
• Max 4,5 ore guida consecutiva
• Pausa 45 minuti o 30 + 15
• Riposo notturno 11 ore (9 per 2 volte/settimana)
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10. Formulazione
•Risoluzione sottoinsieme normative
• Riposo notturno (10 ore)
• Autista ≡ camion
•Autista in filiale entro fine settimana
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11. Euristica
•Programmazione dinamica
•Simao et al., An Approximate Dynamic
Programming Algorithm for Large-Scale Fleet
Management (2009)
•Shi et al., The dynamic fleet management problem
with uncertain demand and customer chosen
service level (2014)
• Non considerano riposo
• Tipologie viaggio differenti
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12. Euristica
•Orizzonte settimanale
•Ottimizzazione noti tutti ordini settimana
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LUNEDÌ MARTEDÌ MERCOLEDÌ GIOVEDÌ VENERDÌ
M P M P M P M P M P

13. Struttura
•Generazione flotta camion
•Generazione insieme ordini
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FLOTTA
CAMION
INSIEME
ORDINI
PIANIFICAZIONE
ASSEGNAZIONI
CAMION -
VIAGGI

14. Flotta camion
•Definizione su file
• Filiale: Nome
• Autista: Codice, Filiale
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15. Insieme ordini
•Complesso:
• Caratterizzazione ordine
• Algoritmo di generazione
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16. Caratterizzazione ordine
•Punti ABC: Data, Ora, Coordinate
•Import / export
•Roundtrip / oneway
•Proprietario container: MAERSK, MSC, ecc..
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17. Ordine – scelta città
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ProvinciaNome Codice Latitudine Longitudine
Province e porti/interporti scelti arbitrariamente

18. Algoritmo generatore
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19. Ordine
IMPORT;ONEWAY;EVERGREEN;
MARGHERA;BAONE;PD;PADOVA INTERPORTO;
65,6;37,5;103,1;
24/10/2016;14:00;
24/10/2016;17:00;
27/10/2016;19:00;
12,224575;45,463936;
11,689241;45,244537;
11,938891;45,393041
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20. Visualizzazione
•Pagina web (HTML, JavaScript)
•Python
•OpenLayers
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INSIEME
ORDINI
CONVERSIONE JSON PAGINA WEB

21. Visualizzazione
•IMPORT → BLU
•EXPORT → ROSSO
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22. Pianificazione
•Definizione stato
•Definizione numero stage
•Programmazione settimanale
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23. Stato autista
•Ora disponibilità
•Posizione attuale
•Ordini assegnati
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AUTISTA
CODICE
FILIALE
POSIZIONE
ORA
DISPONIBILITÀ
ASSEGNAZIONI
ASSEGNAZIONI
ORD_1
ORD_2
…
ORD_N

24. Ordini fattibili
•ORD-1, ORD-2 fattibili quando vale:
•Se ORD-1 termina la sera si aggiunge il riposo
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25. Catena di ordini
•Si definisce catena un insieme di ordini consecutivi fattibili
•Si definisce gruppo un insieme di catene
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GRUPPO

26. Assegnazione
•Assegnare agli autisti catene più lunghe
•ꓯ gruppo:
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GRUPPO
FLOTTA
ALGORITMO
ASSEGNAZIONE
ASSEGNAZIONI

27. Algoritmo ungherese
•Assegnazione autista - catena ordini → algoritmo ungherese
(Ο(𝑛3))
•Matrice 𝑛 𝑥 𝑛: 𝑚𝑖,𝑗 = 𝐷 𝑎𝑖, 𝑜𝑗,0
• 𝑎𝑖 : posizione attuale autista
• 𝑜𝑗,0 : punto A primo ordine catena
• 𝐷 𝑎𝑖, 𝑜𝑗,0 : distanza in km
•Output: vettore di dimensione 𝑛
• Assegnazione autista 𝑖 - catena 𝑣𝑖 (per 𝑖 = 0, … , 𝑛 − 1)
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MATRICE
ALGORITMO
UNGHERESE
VETTORE

28. Problema assegnazione
•Numero autisti ≠ numero catene
•Matrice ha dimensione 𝑚 𝑥 𝑛 (𝑚≠𝑛)
•Si definisce (per 𝑚 > n):
•
𝐷 𝑎𝑖, 𝑜𝑗,0 se 𝑖, 𝑗 < 𝑛
𝐹 se 𝑖, 𝑗 ≥ 𝑛
• 𝐹 valore fittizio
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29. Risultati
•Ordini generati: 200
•Flotta:
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FILIALE AUTISTI
TRIESTE 2
PADOVA 1
VERONA 1
MILANO CERTOSA 1
BOLOGNA 1
GENOVA 1
LA SPEZIA 1
LIVORNO 2

30. Risultati
•La Spezia
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31. Risultati
•Verona
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32. Risultati
•10 esecuzioni con set ordini diversi
•200 ordini/esecuzione
•Media chilometri percorsi
• Totali
• Container pieno
• Container vuoto
• Senza container
•Numero ordini eseguiti
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33. Risultati
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34. Risultati
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35. Risultati
•Maggioranza viaggi roundtrip
→ prestazioni invariate / peggiorano
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36. Risultati
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37. Risultati
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38. Lavoro svolto
•Analisi letteratura sul problema
•Generazione ordini
•Visualizzazione ordini
•Pianificazione
•Visualizzazione pianificazione
•Analisi dei risultati
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39. Conclusioni
•Tempi elaborazione alti per stage > 4 (almeno 2 ore)
•Set ordini influenza molto pianificazione
• Viaggi roundtrip non migliorano risultati
•Più stage considerati → maggiore copertura geografica
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40. Sviluppi futuri
•Aggiungere
• Dimensioni container
• Tipi merce
• Caratteristiche autista
• Normative
•Differente gestione catene
• Overlap catene
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