Large neighborhood search for a real-world vehicle routing problem with time windows

Diese Arbeit befasst sich mit der Anwendung einer auf Large Neighborhood Search (LNS) basierenden metaheuristischen Optimierung auf das Vehicle Routing Problem mit Zeitfenstern im Kontext realer Kurzstrecken-Logistikoperationen. Ziel der Untersuchung ist die Minimierung der Fahrtstrecken von Lkw-Touren auf Basis historischer Dispositionsdaten eines österreichischen Transportunternehmens aus einem ausgewählten Zeitraum. Die Ergebnisse zeigen, dass das entwickelte LNS-Framework hochwertige Lösungen innerhalb praktikabler Rechenzeiten liefert. Die Erkenntnisse verdeutlichen sowohl die betrieblichen Potenziale als auch die Grenzen der implementierten Methoden. Darüber hinaus bildet das LNS-Framework eine Grundlage für zukünftige Forschungsarbeiten zu umfangreicheren Probleminstanzen und komplexeren operativen Restriktionen.