Non-collaborative and collaborative strategies in the last-mile vehicle routing problem

In the last decades, with the advent of the e-commerce, the home shipping of products has grown. Therefore, transport companies, in order to serve more and more customers, have had to increase the number of vehicles in circulation. This has a cost, there is an high number of polluting vehicles that often travel half empty. Transport companies, dealing with these issues, have to differentiate their fleets especially in cities where travel speeds are low and the amount of customers to be served is high. This Thesis concerns the city logistics, also called "Last-Mile Delivery", where a courier delivers the products directly to the customers at their homes. A city with a traffic limited zone is considered, where polluted vehicles have access restrictions. Transport companies have heterogeneous fleets of vehicles available. The fleets are composed of cargo-bikes, electric vehicles and natural gas vehicles. The natural gas vehicle is considered polluting. The products to be delivered are divided into three types according to their volume and weight. Some products are mandatory, others are optional (since they can also be delivered in the next days). Each customer chooses a time window to receive the ordered goods. A comparison is proposed between a non collaborative strategy, where companies deliver their goods autonomously, and a collaborative strategy, in which a vehicle of a company can share its cargo capacity to deliver also products belonging to another company. The collaborative strategy aims to reduce the costs, the number of polluted vehicles utilized, the unnecessary distance traveled to reach an isolated customer when an another partner company already serves customers in its neighborhood. Two mathematical models are proposed to describe the two strategies. They are implemented in AMPL and solved with the state-of-the-art Mixed Integer Linear Programming solver CPLEX. They are run for five different types of fleets in 43 different daily scenarios and two multi-period. The results shown that a collaboration is highly recommended when there are unbalanced scenarios in both fleets composition and peaks in the products delivery.

Nell'ultimo decennio, con l'avvento dell' e-commerce, sono cresciute notevolmente la spedizione di prodotti presso la propria abitazione. D'altro canto, le compagnie di trasporto, per servire sempre più clienti, devono necessariamente incrementare il proprio parco veicolare. Questo, tuttavia, comporta un numero di veicoli inquinanti circolanti sempre più alto, di cui la maggior parte di essi circolano mezzi vuoti. Per far fronte a queste problematiche le compagnie di trasporto devono avere una flotta di veicoli differenziata in base alle proprie esigenze, soprattutto in città dove le velocità medie dei veicoli sono basse e il numero dei clienti da servire è alta. Questa Tesi riguarda la logistica in città, chiamata anche "Logistica di Ultimo Miglio", dove il corriere serve il cliente presso la propria abitazione. Per analizzare questo fenomeno, si considera una città in cui è presente una zona a traffico limitato che presenta delle restrizioni di accesso per i veicoli inquinanti. Le compagnie di trasporto hanno a disposizione flotte eterogenee di veicoli. Il parco veicoli è composto da cargo-bike, veicoli elettrici e furgoni cassonati a metano. I prodotti da consegnare sono suddivisi in tre categorie in base al loro volume e peso, alcuni di essi sono obbligatori da consegnare altri invece possono anche non essere consegnati in quel dato giorno. Inoltre, ogni cliente sceglie in quale finestra temporale ricevere la merce ordinata. i propone un confronto tra una strategia non collaborativa, in cui le compagnie distribuiscono i propri prodotti autonomamente, e una strategia collaborativa, in cui un veicolo di una compagnia può condividere la propria capacità di carico con prodotti che appartengono ad un'altra compagnia. La strategia collaborativa ha l'obiettivo di ridurre i costi delle flotte, il numero di veicoli inquinanti utilizzati, la distanza percorsa per raggiungere un cliente isolato quando un'azienda partner sta già servendo i suoi clienti nelle sue vicinanze. Sono proposti due modelli matematici per descrivere le due strategie. Sono stati, poi, implementati in AMPL e risolti con il solver CPLEX, all'avanguardia per la Programmazione Lineare Mista Intera. I modelli sono stati eseguiti per cinque tipologie diverse di flotte in 43 tipi diversi scenari giornalieri e due multi-periodo. I risultati mostrano che la collaborazione è raccomandata per le situazioni in cui la domanda è sbilanciata verso una compagnia che non dispone di una flotta adeguata.