Розроблення інформаційної системи для розв’язання деяких задач об’ємного пакування

Abstract

У статті розглянуто питання розв’язання задач про оптимальну упаковку. Досліджено наявні теоретичні підходи, концепції й методики вирішення таких задач, визначено вихідні та результуючі параметри економіко-математичної моделі, досліджено і розроблено етапи розрахунку варіанту пакування, реалізовано алгоритм знаходження близького до оптимального варіанту розв’язання задачі визначення маршруту доставки товарів та пакування транспортного засобу, який полягає у застосуванні комбінованого алгоритму, генетичного та еволюційного, що покращує якість розв’язку та швидкість його знайдення. Практичне застосування отриманих результатів полягає у підвищенні ефективності діяльності підприємств за рахунок автоматизації процесів визначення оптимального варіанту пакування транспортного засобу.

In this paper we study optimal packing problems. The three-dimensional packing problem is known to be NP-complete. Currently, the best known optimal algorithms for NP-complete problems are basically brute-force, with exponential time compexity. This means that even for small input sets (~50 items) the execution time for naive implementations can amount to years, even if a modern supercomputer is used. Furthermore, practical applications pose an additional problem, as often there are extra restrictions on the acceptable solutions for packing, such as certain items must be placed in a certain way in a certain space. The restrictions can be diverse and their exact nature is highly dependent on the circumstances and requirements of the organization which needs to solve practical packing problems. We explore existing theoretical approaches, concepts, and methodologies applicable to the specified problem space. We define the desired output parameters of economic-mathemetical model, then research and develop stages of packing computations, and implement a practical algorithm for finding an approximate solution. The optimization problem we consider involves packing cargo into the vehicle and delivery of the cargo to drop-off points following an optimal route. The developed algorithm is a combination of genetic and evolutionary algorithms, which improves the quality of the resulting solutions as well as the computational performance of the algorithm. The problem we consider has practical significance as computational solutions to packing problems enable orgnizations to improve their operational efficiency by automating the processes of routing deliveries and loading vehicles. The developed solution and the software implementing it are also practically significant as it provides quick and efficient way to achieve results. The software has been developed with considerations to operations of Ukrlogistika LLC. Testing results indicate that the developed application is ready for enterprise use. The application has a convenient and intuitive user interface. It should simplify and speed up the workflow in the transport logistics department of Ukrlogistics LLC as well as reduce the transportation costs.