Města se stále častěji potýkají s tlakem na efektivnější, ekologičtější a udržitelnější provoz městských služeb. Právě proto jsme spustili první pilotní test algoritmického řešení, které využívá matematické modely CPP a VRP – doplněné o genetické algoritmy, tedy prvky umělé inteligence.

Společně s kolegou Ing. Václavem Janouškem, MBA, DBA, jsme vytvořili software, který dokáže optimalizovat trasy pro:

• zimní údržbu nebo technické kontroly (CPP),
• svoz odpadu a kontejnerů (VRP).

Tyto algoritmy jsou využitelné pro jakékoliv firmy, které se zabývají dopravou (nemocnice, pivovary, pekárny, cukrovarny, mrazírny, masny a jiné).

A testovali jsme ho na reálných datech městské části Brno-sever.

Výsledky mluví jasně:

• CPP trasa (např. zimní údržba): 4 063 metrů
• VRP trasa (např. svoz 12 kontejnerových stanovišť): 4 564 metrů

Díky tomu lze:

• snížit počet ujetých kilometrů,
• omezit spotřebu pohonných hmot a emise,
• zefektivnit plánování provozu.

Celé řešení je navrženo tak, aby bylo snadno použitelné městy a jejich partnery – s možností propojení na GIS a senzory IoT.

Výstupy jsou také součástí diplomové práce, kterou si můžete prohlédnout zde:

📎https://is.muni.cz/th/pbtbs/ 

Chcete spolupracovat, otestovat algoritmus nebo zjistit víc?

Kontaktujte nás, rádi vše představíme detailněji.

Autor: Ing. Denisa Musilová