L’API d’optimisation de tournées Verso vient de connaître une évolution importante avec la modélisation des problèmes de pickup and delivery, ce qui permet d’adresser de nombreux nouveaux contextes. Comme toujours, cette mise à jour repose sur une nouvelle version de VROOM, le logiciel d’optimisation de tournées open-source que nous développons.
Nouvelle fonctionnalité
Depuis la précédente mise à jour, nous pouvions déjà mélanger des livraisons et des collectes au sein d’une même tournée. Cependant, l’ensemble des objets à livrer ou à collecter devaient être chargés au départ du véhicule, ou ramenés en fin de tournée. Dans le jargon, le terme pickup and delivery désigne la situation où un objet est collecté et livré plus tard
au cours d’une même tournée. La nouvelle entitéshipment ajoutée à l’API décrit précisément ce besoin de déplacement d’un lieu à un autre.
Tout les cas d’usages hybrides sont envisageables car les objets shipment peuvent être utilisés pour créer des tournées mixtes, conjointement avec les objets job décrivant déjà des livraisons ou collectes classiques.
De nouveaux cas d’usage
L’optimisation de livraisons ou collectes chez de nombreux clients depuis – ou vers – de multiples points de stockage (dépôts, magasins…) est maintenant possible. Les contraintes habituelles telles que capacités, plages horaires, compétences, priorité sont bien entendu prises en compte. Dans le cas d’une flotte de véhicules distribuée, l’optimisation choisira automatiquement les véhicules les plus adaptés pour une série de collectes et livraisons associées, de manière à minimiser le coût opérationnel.
La mobilité des personnes rentre également dans le champ d’application avec des possiblités d’optimisation intégrées aux solutions innovantes avec mutualisation de véhicules. Dans les contextes de mobilité à la demande, la rapidité de calcul permet alors de ré-optimiser et mettre à jour le planning en temps réel.
Les performances toujours au rendez-vous
Comme toujours, nos résultats sont transparents et reproductibles. Sur le benchmark Li & Lim 100 de la littérature académique, notre approche atteint les solutions optimales dans plus de 46 % des cas avec un écart moyen au coût optimal de +1,22 % seulement. Et ce toujours en un temps record : ces problèmes comportant environ une centaine de points sont résolus en moyenne en 256 millisecondes !
Si vous souhaitez tester cette nouvelle fonctionnalité, contactez-nous pour demander votre clé d’API.
