Gérer efficacement une flotte de véhicules hétérogène est crucial pour la logistique du dernier kilomètre. C’est ce que permet désormais notre API grâce à une nouvelle version de VROOM, le logiciel d’optimisation de tournées open-source que nous développons.
La gestion des profils
Le « profil » d’un véhicule décrit ses caractéristiques et conditionne les itinéraires qu’il peut emprunter ainsi que sa vitesse sur chaque portion de trajet. Calculer efficacement des temps de trajet pour un vélo-cargo électrique, un véhicule léger ou un poids lourd est évidemment primordial pour la pertinence des tournées optimisées.
Différents profils de véhicule sont disponibles à travers notre API, mais jusqu’ici le choix devait être fixé à l’échelle d’un problème. C’est à dire qu’il n’était pas possible d’optimiser des tournées pour une flotte hétérogène du point de vue des types de véhicule. Une limitation importante car il est souvent nécessaire de faire intervenir des véhicules différents de manière complémentaire, et cette tendance s’accentue. Par exemple les zones urbaines sont de plus en plus réservées aux mobilités douces pour des raisons environnementales et réglementaires.
Dorénavant, notre API intègre ces contraintes pour utiliser à bon escient le type de véhicule pertinent pour son efficacité en fonction du contexte. Les distinctions de profil s’ajoutent aux autres spécificités hétérogènes déjà gérées comme les capacités ou les horaires de disponibilité. Dans l’illustration ci-dessus, cinq vélos électriques sont naturellement affectés à des tournées urbaines courtes et denses, tandis que les tournées plus longues et extérieures à la ville sont assurées en voiture.
Implémentation efficace
Faire évoluer la gestion des temps de trajet est délicat car il s’agit d’une primitive au cœur de tous nos algorithmes d’optimisation. Sur le plan technique, il a fallu restructurer notre code. Nous en avons profité pour ajouter au passage une notion de coefficient de vitesse, qui permet au-delà du profil d’affiner encore davantage les temps de trajets estimés pour chacun des véhicules.
Ensuite, il a fallu ajuster la stratégie de résolution afin de prendre en compte l’hétérogénéité. Enfin, cette fonctionnalité ouvrant à la résolution de nouveaux types de problèmes, nous avons validé sur de nouveaux benchmarks la pertinence de nos algorithmes. Les solutions fournies sont bonnes, tant pour la réduction des coûts que pour la rapidité du calcul, toujours au rendez-vous grâce à diverses optimisations des structures de données utilisées.
Contactez-nous si vous souhaitez échanger sur l’utilisation de votre flotte hétérogène.
