Literaturübersicht zum Fahrzeugroutingproblem: Ansätze, Algorithmen und aktuelle Herausforderungen

Das Fahrzeugroutingproblem (VRP) gehört zu den grundlegenden kombinatorischen Optimierungsproblemen und nimmt eine zentrale Stellung im Bereich Logistik, Transport und Lieferkettenmanagement ein. Hier wird eine systematische Literaturübersicht (SLR) über die VRP-Forschung aus den Jahren 2000 bis 2025 durchgeführt, bei der über 500.000 Publikationen analysiert werden, um die Evolution der VRP-Lösungen und methodische Fortschritte sowie deren praktische Anwendung zu untersuchen. Die Ergebnisse heben die aktuelle Popularität von metaheuristischen Algorithmen wie der Ant Colony Optimization (ACO), genetischen Algorithmen (GA) und der Particle Swarm Optimization (PSO) bei der Lösung komplexer Varianten des VRP hervor, insbesondere des Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) und des Vehicle Routing Problem with Time Windows (VRPTW). Die Kombination aus Echtzeitdatenströmen, Methoden des maschinellen Lernens und adaptiven Algorithmen stellt einen revolutionären Ansatz dar und hilft, aktivere und reaktionsfähigere VRP-Modelle zu entwickeln. Darüber hinaus hat die zunehmende Aufmerksamkeit für Nachhaltigkeit und grüne Logistik die Entwicklung von öko-effizienten VRP-Modellen angestoßen, die den Einsatz von Elektrofahrzeugen (EVs) und die Optimierung des Energieverbrauchs kombinieren. Die Verbreitung autonomer Fahrzeuge bietet neue Chancen und Herausforderungen für zukünftige VRP-Lösungen, insbesondere im Bereich der städtischen Fracht und der letzten Meile. Zusammenfassend umreißt die Übersicht zukünftige Forschungsströme und hebt die Notwendigkeit hervor, adaptive, nachhaltige und autonome VRP-Modelle zu finden, die die wachsenden Komplexitäten in der modernen Logistikwelt lösen können.