Letzte-Meile-Logistik

AKWI-Tagungsband zur 35. AKWI-Jahrestagung. Jahrgang, 2022, Seite S. 261–272 Dieser Beitrag entwickelt ein Konzept zur praktischen Umsetzung eines Machine-Learning-Verfahrens zum Lösen von Vehicle Routing Problemen im Kontext einer nachhaltigen “Letzte-Meile”-Logistik, welches durch einen Prototyp umgesetzt und getestet wurde. Dabei wurden Aspekte von kombinatorischen Optimierungsalgorithmen in Form eines Ameisenalgorithmus zur Unterstützung des angewendeten Machine-Learning-Systems verwendet. Der Prototyp basiert auf einem “Reinforcement Learning”-System und verwendet als Algorithmus “REINFORCE mit Baseline”. In einer Vergleichsanalyse wird der Prototyp mit dem bekannten Vertreter für kombinatorische Optimierungsalgorithmen, Google-OR, an Hand von zwei Anwendungsszenarien verglichen. Die kombinatorischen Optimierungsalgorithmen konnten sich hinsichtlich der Lösungsqualität gegenüber dem Prototyp durchsetzen. Dafür überzeugt der Prototyp in der Laufzeit ...