Verdensrekorder

 

Optimering er svært komplisert og krever avanserte regnemodeller. For å sikre kvaliteten på optimerings-software er det blitt utarbeidet internasjonale, standardiserte testcase.  I 2011 analyserte vi 400 slike testcase*. Vi slo bestenotering på 189 case, og hadde 111 tangeringer/nær tangering. Videre hadde vi 100 case der vi lå så vidt bak det aller beste resultat noensinne oppnådd.

                  Pall123.png

Dette betyr at vi har bedre resultater enn det samlede miljø av forskere og konkurrenter på verdensbasis. Det er unikt for et kommersielt produkt, og vi er svært stolte av disse resultatene. Testingen verifiserer at vi er i spissen for optimeringskvalitet.

Vi har ingen konkurrenter som oppnår disse resultatene.
Vi kjører gjerne en sammenligning med eventuelle konkurrenter.

Mer detaljert informasjon om resultatene kan oppgis på henvendelse. Kontakt oss

 


Hvorfor er dette viktig?

Fordi forskjellige optimeringsprodukter gir resultater av ulik kvalitet, og SPIDER gir gode resultater.

La oss ta for oss et enkelt eksempel for å illustrere kompleksiteten ved optimering. Med kun én tur og ett sett med 3 kunder som skal besøkes, finnes det 6 mulige rekkefølger å besøke kundene i. Med 4 kunder, finnes 24 mulige kjøreruter. Med 5 kunder, 120 mulige kjøreruter. Allerede ved 10 kunder finnes godt over 3 millioner mulige kjøreruter.

Ved 20 kunder finnes det over 2 milliarder av milliarder forskjellige mulige kjøreruter!

Antall kunder på 1 tur

Antall mulige kjøreruter.

3

6

4

24

5

120

6

720

10

3.628.800

20

2.432.902.008.176.640.000

50

304.140.932.017.133.780.436.126.081.660.650.000.000.000.000.000.000


Dette viser at manuell ruteplanlegging er vanskelig, men det viser også at automatisk optimering er krevende ved store case med mange faktorer og krav som må tas hensyn til. At SPIDER gjør det særdeles godt i standardiserte testcase betyr økt kontroll og effektivitet for våre kunder.

 

Hva betyr dette i praksis?

Det er det vanskelig å gi noe fasitsvar på. Men for enkle case vil 5% bedre optimering bety at man kan spare 2 biler i stedet for 1 bil på et case med 20 biler – altså at optimering kan redusere fra 20 biler til 18, i stedet for 19.

I mer komplekse case vil utslaget ofte være enda større. (Se nedenfor.)

 

Avanserte case

Svært god basisoptimering sikrer SPIDER-brukere effektiv optimering for mer komplekse case. Det kan for eksempel inkludere:

  • Ulike biltyper

  • Koblede turer

  • Pausehåndtering

  • Frekvensordre

I komplekse case kan forskjellen mellom to optimeringsprodukter bli betydelig mer enn 5%. Noe fasitsvar på forskjellen er igjen vanskelig å gi ettersom optimering av kjøreruter er komplekst og algoritmene forskjellige, men for komplekse case er det ikke urimelig å se for seg forskjeller mellom leverandørene på 10%, i noen tilfeller enda mer. Det gir betydelige forskjeller i innspart kjøretid og antall biler.

 

Bakgrunn

Bjørn Sigurd B. Johansen er ansvarlig for utvikling av algoritmer og optimering i SPIDER Solutions. Han har bakgrunn som forsker på SINTEF Anvendt matematikk, som er blant de ledende fagmiljøene i verden innen denne type optimering. Johansen har gjennom 20 år arbeidet i både akademiske og kommersielle selskaper med å lage best mulig optimering, og som tar hensyn til alle viktige momenter i «real-world-problems».

 

*De benyttede testcasene er de velkjente og veletablerte testcasene fra Gehring & Homberger. Casene inkluderer:

  • Både stramme og mer fleksible tidsvinduer på turer og ordre

  • Varierende kapasitet på bil og kvantitet på ordre

  • Ordre som er tilfeldig spredt, eller ordre som er mer klumpet i industriområder

  • Varierende antall turer pr. case (fra 4 til 100), og varierende antall ordre pr. case (fra 200 til 1000)

Mer info på: http://www.sintef.no/Projectweb/TOP/VRPTW/Homberger-benchmark/