Optimalizace redistribuce sdílených kol mezi stanicemi

Abstract

Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací optimalizačního modelu pro redistribuci sdílených kol mezi stanicemi s využitím reálných dat společnosti Nextbike. Cílem je zefektivnit plánování tras servisních techniků tak, aby byly zohledněny kapacity vozidel, časová okna, role zaměstnanců, typy nákladu (funkční vs. poškozená kola) a specifické okrajové podmínky. Práce popisuje teoretický rámec kombinatorické optimalizace, zejména varianty problému rozvozu vozidel (VRP), a podrobně analyzuje jednotlivé přístupy včetně Rich VRP. Pro řešení je využita knihovna OR-Tools a programovací jazyk Python. Výsledný model je integrován do webové aplikace rozšířené o prediktivní modul, grafické rozhraní a nástroje pro přípravu a validaci dat. Výsledky testování na datech z města Brna potvrzují schopnost modelu generovat smysluplné trasy s vysokou úrovní realismu a flexibilitou vůči požadavkům provozu. Práce přispívá k rozvoji inteligentního plánování v oblasti městské mobility a logistiky.

This thesis focuses on the design and implementation of an optimization model for the redistribution of shared bicycles between stations, using real data from the company Nextbike. The goal is to streamline the route planning of service technicians while considering vehicle capacities, time windows, employee roles, types of cargo (functional vs. damaged bicycles), and specific boundary conditions. The work outlines the theoretical framework of combinatorial optimization, particularly variants of the Vehicle Routing Problem (VRP), and provides a detailed analysis of various approaches, including Rich VRP. The solution is implemented using the OR-Tools library and the Python programming language. The resulting model is integrated into a web application extended with a predictive module, graphical interface, and tools for data preparation and validation. Testing results on data from the city of Brno confirm the model’s ability to generate meaningful routes with a high level of realism and flexibility with respect to operational demands. The thesis contributes to the advancement of intelligent planning in the field of urban mobility and logistics.