XÂY DỰNG HỆ THỐNG QUẢN LÝ VÀ TỐI ƯU PHÂN PHỐI ĐƠN HÀNG ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN ALNS

Abstract

Trong bối cảnh nhu cầu giao hàng chặng cuối ngày càng gia tăng, việc tổ chức và tối ưu hóa lộ trình giao hàng trở thành một vấn đề quan trọng nhằm giảm quãng đường di chuyển, sử dụng phương tiện hiệu quả và nâng cao khả năng đáp ứng yêu cầu thời gian giao hàng. Đề tài được thực hiện nhằm xây dựng hệ thống quản lý, phân công đơn hàng và tối ưu hóa lộ trình giao hàng có xét đến các ràng buộc về cửa sổ thời gian. Đề tài áp dụng Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) để giải bài toán định tuyến phương tiện có cửa sổ thời gian (VRPTW). Bộ dữ liệu chuẩn Solomon được sử dụng để thực nghiệm với các nhóm dữ liệu có đặc điểm phân bố khách hàng và mức độ ràng buộc thời gian khác nhau. Bên cạnh bộ giải tối ưu, đề tài xây dựng hệ thống hỗ trợ quản lý đơn hàng, tạo và phân công lộ trình, theo dõi quá trình giao hàng bằng GPS và tra cứu trạng thái đơn hàng. Hiệu quả của thuật toán được đánh giá thông qua tính đúng đắn của nghiệm, chất lượng nghiệm so với nghiệm tốt nhất đã biết, độ ổn định qua nhiều lần chạy, mức đóng góp của các thành phần cải tiến và khả năng mở rộng theo quy mô bài toán. Kết quả thực nghiệm cho thấy bộ giải ALNS có khả năng tạo ra các nghiệm khả thi cho bài toán VRPTW và đạt chất lượng nghiệm cạnh tranh trên bộ dữ liệu Solomon. Các thử nghiệm triệt tiêu cũng cho phép xác định mức đóng góp của những thành phần cải tiến trong phiên bản ALNS đề xuất. Đồng thời, việc kiểm thử ở các quy mô 25, 50 và 100 khách hàng cung cấp cơ sở để đánh giá khả năng mở rộng của thuật toán. Hệ thống được xây dựng hoàn chỉnh các chức năng quản lý, tối ưu, phân công và giám sát giao hàng, góp phần hỗ trợ quá trình điều phối giao hàng chặng cuối. Từ khóa: Tối ưu hóa lộ trình, giao hàng chặng cuối, Adaptive Large Neighborhood Search, bài toán định tuyến phương tiện, cửa sổ thời gian, quản lý giao hàng. In the context of growing demand for last-mile delivery, organizing and optimizing delivery routes has become a crucial task to minimize travel distance, utilize vehicles efficiently, and enhance the ability to meet delivery time constraints. This study was conducted to build a system for order management, order assignment, and delivery route optimization considering time window constraints. The study applies the Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) algorithm to solve the Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW). The standard Solomon benchmark dataset is utilized for experimental evaluation across data groups with varying customer distribution characteristics and time constraint tightness levels. Alongside the optimization solver, the study develops a system to support order management, route generation and assignment, real-time GPS delivery tracking, and order status lookup. The performance of the algorithm is evaluated through solution validity, solution quality compared to Best Known Solutions (BKS), robustness across multiple execution runs, the contribution of improvement components, and scalability as problem size increases. Experimental results demonstrate that the proposed ALNS solver is capable of generating feasible solutions for the VRPTW and achieves competitive solution quality on the Solomon dataset. Ablation experiments also help identify the specific contributions of the improved components within the proposed ALNS version. Furthermore, testing across scales of 25, 50, and 100 customers provides a foundation to assess the algorithm's scalability. The developed system fully integrates functions for management, optimization, assignment, and delivery monitoring, contributing to effective last-mile delivery dispatching support. Keywords: Route optimization, last-mile delivery, Adaptive Large Neighborhood Search, vehicle routing problem, time windows, delivery management.