20.500.12556/RUL-165884 Optimizacija logističnega odvoza na usmerjenih grafih pametnih mest The optimization of logistical transport in directed graphs of smart cities Z razvojem tehnologij interneta stvari (IoT) postaja vse bolj izvedljivo bistveno izboljšati enega izmed najpogostejših kombinatoričnih optimizacijskih problemov --- problem usmerjanja vozil s kapacitetami (CVRP). CVRP predstavlja temelj skoraj vsake logistične naloge. V tem delu integriramo novo tehnologijo, "pametne posode", z uveljavljenimi optimizacijskimi algoritmi. Zbrali smo GIS podatke pametnih posod obsežnega območja Slovenije za konstrukcijo asimetričnih usmerjenih grafov, ki modelirajo potencialno "pametno mesto". Ta pristop omogoča bolj realistično predstavitev izzivov mestnega odvoza, ki jih odražajo enosmerne ulice in raznolike prometne razmere, značilne za urbana okolja. Naše delo se osredotoča na tedensko ponavljajočo se nalogo odvoza posod, pri čemer hitrosti polnjenja zabojnikov od povprečja odstopajo za do približno 1,5 dneva. To periodično ponavljanje odvoza doda plast kompleksnosti optimizacijskemu problemu. Naši rezultati kažejo zmanjšanje stroškov trenutnega optimuma za približno 6,3%. S pravilno uporabo lahko ta tehnologija prinese pomembne ekonomske in časovne prihranke, hkrati pa zmanjšuje ekološki vpliv. With the advent of IoT technologies, it is becoming increasingly feasible to significantly improve the solutions of one of the most common combinatorial optimization problems—the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP). CVRP is a cornerstone in virtually every logistical task. In this study, we integrate a novel technology, "smart bins", with established optimization algorithms. We collected GIS data on smart bins across a substantial region of Slovenia to construct asymmetric directed graphs, which model a potential "smart city". This approach allows for a more realistic representation of urban routing challenges, reflecting the one-way streets and varied traffic conditions typical in urban environments. Our case study focuses on a weekly recurring bin collection task, with the bin filling speeds deviating by up to approximately 1.5 days from the mean. This periodic nature of the task adds a layer of complexity to the optimization problem. Our results show a reduction in the costs of the current optimum by around 6.3%. Properly utilized, this technology can yield significant cost and time savings while reducing ecological impact. optimizacija grafov optimizacija odvoza pametna mesta graph optimisation optimisation of collection management smart city true false false Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2024-12-12 14:50:05 2024-12-12 14:50:12 2024-12-13 06:10:18 0000-00-00 00:00:00 2024 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 37203 218883843 Bastl_Miha_-_Optimizacija_logisticnega_odvoza_na_usmerjenih_grafih_pametnih_mest.pdf Bastl_Miha_-_Optimizacija_logisticnega_odvoza_na_usmerjenih_grafih_pametnih_mest.pdf 1 8DBA8E7F1505C4A7E6B81B53FB0C568F e6050bac5957fbd9eb2fa1463161607a78583fe7b44826b76e41505cadf8fc59 84dbdf41-b88f-11ef-b232-0050569b8976 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=197153 Fakulteta za računalništvo in informatiko 0 0 0