Nghiên cứu và ứng dụng bài toán Multi-Objective Capacitated Vehicle Routing Problem trong tối ưu quản lý vận tải hàng hóa tại công ty Mặt Trời Việt

Abstract

Nghiên cứu này tập trung vào việc áp dụng bài toán Multi-Objective Capacitated Vehicle Routing Problem (MOCVRP) để tối ưu quản lý vận tải hàng hóa tại Công ty Mặt Trời Việt. Mô hình nghiên cứu được phát triển dựa trên bài toán MOCVRP, một biến thể nâng cao của bài toán Vehicle Routing Problem (VRP). Bài toán này tập trung tìm kiếm lộ trình vận chuyển tối ưu, vừa đảm bảo tuân thủ các giới hạn về tải trọng và các ràng buộc thực tế, vừa đồng thời đạt được nhiều mục tiêu tối ưu hóa khác nhau. Phương pháp "Cluster First- Route Second" (CFRS) được sử dụng để phân cụm đơn hàng, tạo nền tảng cho thuật toán Genetic Algorithms (GA) tối ưu hóa lộ trình. GA được triển khai nhằm đồng thời giảm chi phí logistics, quãng đường vận chuyển, và tăng hiệu suất sử dụng đội xe. Thực nghiệm trên dữ liệu thực tế của công ty so sánh GA với các thuật toán Iterated Local Search Optimization (ILSO) và Greedy. Kết quả cho thấy, sự kết hợp giữa CFRS và GA không chỉ vượt trội trong việc giảm chi phí vận tải, tối ưu lộ trình, cải thiện hiệu suất xe nội bộ mà còn giảm phụ thuộc vào thuê ngoài. Những phát hiện này không chỉ mang lại giá trị thiết thực cho doanh nghiệp trong việc cải thiện hiệu quả quản lý vận tải và nâng cao khả năng cạnh tranh, mà còn gợi mở tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác như bán lẻ, năng lượng, và thực phẩm. Ngoài ra, nghiên cứu còn hướng tới phát triển các giải pháp bền vững, góp phần giảm chi phí vận tải, hạn chế phát thải CO₂ và thúc đẩy sự phát triển bền vững trong ngành logistics tại Việt Nam