ปัญหาการจัดเส้นทางยานพาหนะที่มีหลายคลังสินค้า (Multi-Depot Vehicle Routing Problem - MDVRP) เป็นโจทย์ทางคณิตศาสตร์ที่มีความซับซ้อนสูงและใช้เวลาคำนวณนาน งานวิจัยนี้จึงเสนออัลกอริทึมไฮบริดที่รวมเอาเทคนิคการค้นหาแบบเน้นความหลากหลายและระบบการประเมินค่าปรับ (Penalty) เข้าด้วยกัน
จุดเด่นสำคัญคือการนำ GPU มาเร่งการประมวลผลแบบ Tensor-based ร่วมกับกลยุทธ์การอัปเดตเส้นทางแบบ Multi-move ซึ่งช่วยให้การคำนวณทำได้เร็วขึ้นและรองรับข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มากได้ ผลการทดสอบกับชุดข้อมูลมาตรฐานพบว่าวิธีนี้มีประสิทธิภาพเหนือกว่าวิธีเดิมๆ ในหลายด้าน โดยเฉพาะความเร็วในงานสเกลใหญ่
