1/19

Real-time transportplanningmet agents

Martijn Mes

2/19

Opzet:

1. Motivatie

2. Agents

3. Vooruitzien

4. Toepassingen

Deze plannings-beslissingen op elk moment kunnen maken

Welk voertuig doet wanneer welke opdracht?

Gekozen aanpak

Real-time transportplanning met agents

3/19

Trends in transport 1: toename

Logistieke uitgaven zijn groot: 49,7 miljard euro in Nederland in 2000

Toename transportvolume: stijging invoer uit Azië van 67% tussen 1990 en 2002Bron: De Logistieke Kracht van Nederland 2005

4/19

Trends in transpot 2: kritische klant

Bredere assortimenten Frequente en kleinere zendingen

Internet bestellingen Strakkere tijdsrestricties

Kortere levertijden Rijtijdenwet Levertijdrestricties

5/19

Trends in transport 3: druk op efficiëntie

Milieu maatregelen Concurrentie

6/19

Trends in transport 4: toepassing ICT

Ontwikkelingen: Internet GPS Elektronische markten

Als gevolg hiervan zien we een toenemende belangstelling in real-time online planning en besturing van transport

Online: via het Internet Real-time: direct reageren op

binnenkomende informatie

7/19

Motivatie

Deze trends hebben geleid tot een toenemende behoefte aan methodenvoor real-time besturing van transport

Dit kan centraal of decentraal…

8/19

Centrale real-time besturing

Nieuwe lading

Nieuwe opdracht

Vertraging

Neem opdracht van andere wagen over

Kan de opdracht niet op tijd leveren

Hier wachten

Theoretisch beste optie Nadelen:

Veel informatie-uitwisseling Gevoelig voor kleine

veranderingen (kleine verstoring kan effect hebben op veel voertuigen)

Rekenintensief en daardoor niet altijd in staat snel te reageren op spoedgevallen

Onafhankelijke partijen laten zich mogelijk niet centraal aansturen

Nieuwe lading

9/19

Decentrale real-time besturing

Kun jij me ophalen?

Kun jij deze opdracht voor me doen?

Ik neem de opdracht wel over

Ik ga te laat komen

Multi-agent systeem Elke speler (vracht, verlader,

transporteur, voertuig) wordt vertegenwoordigd door een agent

Een agent is een intelligent en autonoom software programma dat met andere agents onderhandelt om zo zijn eigen doelen te behalen

Coördinatie? met een veiling

Ik haal je zo op

10/19

Veiling als coördinatie mechanisme

Verlader heeft Verlader heeft vervoer nodigvervoer nodig

De verlader agent De verlader agent start een veilingstart een veiling

Diverse voertuig agents Diverse voertuig agents krijgen een uitnodigingkrijgen een uitnodigingDe voertuig agents De voertuig agents brengen een bod uitbrengen een bod uitDe winnaar krijgt De winnaar krijgt

de opdrachtde opdracht

Transporteur MWTransporteur MW Transporteur XTransporteur X

11/19

Gaat dat wel werken? De genoemde problemen met de centrale

besturing zijn in elk geval overwonnen. Maar indien de agents kortzichtig zijn zal de

multi-agent methode tothogere kosten leiden!

Echter een centrale besturingis ook niet optimaal: je weetnooit precies wat er gaatgebeuren, dus een beslissingkan achteraf gezien (b.v. naaankomst van nieuwe orders)inefficiënt blijken.

Conclusie is dan ook…

12/19

Eisen aan het multi-agent systeem

Voor een goede performance van eenmulti-agent besturing is het nodig intelligente, zelflerende en anticiperende strategieën te ontwikkelen voor de agents.

13/19

Dit kan op verschillende manieren

Verladers moeten bij acceptatie van een bod rekening houden met toekomstige biedingen

Transporteurs moeten rekening houden met toekomstige gebeurtenissen bij:

uitbrengen van biedingen maken van een ritplanning wachtstrategieën

Een voorbeeld…

14/19

Rekening houden met de toekomst… (1/3)

bij het uitbrengen van biedingen

Amsterdam

Groningen

Enschede

Utrecht

EindhovenRotterdam

Stel dat de reistijden en kosten van de trajecten Enschede-Amsterdam en Enschede-Groningen gelijk zijn, bied je dan ook hetzelfde?

Mogelijk krijgen we nog een opdracht op het traject Enschede-Utrecht

Mogelijk is het beter om over 2 uur in Amsterdam te eindigen dan in Groningen

Denk vooruit !

15/19

bij het maken van een ritplanning

Amsterdam

Groningen

Enschede

Utrecht

EindhovenRotterdam

Stel dat je een opdracht op de trajecten Utrecht-Amsterdam and Rotterdam-Eindhoven hebt gewonnen, en je bevind je momenteel in Enschede

Routing: in welke volgorde bezoek je de steden?

Timing: wanneer laden en lossen? Stel je de geplande laadtijd in Rotterdam uit in anticipatie op een nieuwe opdracht?

8:00

10:00

11:00

19:00

20:00

Rekening houden met de toekomst… (2/3)

Denk vooruit !

16/19

bij wachtstrategieën

Amsterdam

Groningen

Enschede

Utrecht

EindhovenRotterdam

Na levering van de lading om 11:00 in Amsterdam heb je de keuze:

Direct op pad te gaan naar Rotterdam (en daar ±6 uur wachten)

11:00

19:00

20:00

Wachten in Amsterdam totdat je een opdracht wint die je kan uitvoeren voor de opdracht van Rotterdam-Eindhoven, indien je geen opdracht wint voor 17:00, dan rij je alsnog leeg naar Rotterdam

Rij leeg naar Utrecht in afwachting van een opdracht Utrecht-Rotterdam, indien je geen opdracht wint voor 17:00, dan rij je alsnog leeg naar Rotterdam

Rekening houden met de toekomst… (3/3)

Denk vooruit !

17/19

Intelligente strategieën

Dit is waar ik afgelopen 5 jaar aan heb gewerkt:

Het ontwikkelen van wiskundigemethoden die intelligent, zelflerenden anticiperend gedrag van deagents ondersteunen

Het testen van deze methodenmet behulp van simulatie

Zie proefschrift →

18/19

Tot slot: de toepassing

Veiling strategieën voor transporteurs en verladers in spot markets (elektronische marktplaatsen voor uitwisseling van vrachten)

Multi-agent systemen bijtransporteurs (of bij verladersmet een eigen wagenpark)

Samenwerkingsverbandenvan transporteurs

Intern transport: b.v. een bakkerijwaar robots zelfstandig allerleitransportopdrachten uitvoeren(zie proefschrift hoofdstuk 4)

19/19

Einde

Martijn MesUniversity of TwenteSchool of Management and GovernanceOperational Methods for Production and LogisticsTel. 053-4894062E-mail: m.r.k.mes@utwente.nl