본 연구에서는 한정 용량 차량 경로탐색 문제(CVRP, Capacitated Vehicle Routing Problem)에서 이분 시드 검출 방법(Bisection Seed Detection)을 이용한 휴리스틱 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 3단계로 구성된다. 1단계에서는 improved sweep 알고리즘을 이용해서 초기 클러스터를 구성한다. 2단계에서는 1단계에서 얻은 각 클러스터에 대하여 이분 시드 검출 법을 이용해서 seed 노드를 선택하고, regret 값에 따라 각 경로에 고객 노드들을 삽입 함으로서 차량 이동 경로를 생성한다. 3단계에서는 tabu 탐색 방법과 노드 교환 알고리즘(node exchange algorithm)을 이용하여 2단계에서 얻어진 각 경로를 더욱 향상 시킨다. 본 논문의 실험에서는 제안된 휴리스틱이 비교적 빠른 시간 내에 최적 근사 값을 얻을 수 있음을 보였으며, 이는 빠른 실행 시간을 요구하는 실 업무에 유용하다.
This paper focuses on the capacitated vehicle routing problem that determines the routes of vehicles in such a way that each customer must be visited exactly once by one vehicle starting and terminating at the depot while the vehicle capacity and the travel time constraints must be satisfied. The objective is to minimize the total traveling cost. Due to the complexity of the problem, we suggest a tabu search algorithm that combines the features of the existing search heuristics. In particular, our algorithm incorporates the neighborhood reduction method using the proximity information of the Voronoi diagram corresponding to each problem instance. To show the performance of the Voronoi tabu search algorithm suggested in this paper, computational experiments are done on the benchmark problems and the test results are reported.
The purpose of Vehicle Routing Problem (VRP) is to design the least costly (distance, time) routes for a fleet of identically capacitated vehicles to serve geographically scattered customers. There may be some restrictions such as the maximal capacity for each vehicle, maximal distance for each vehicle, time window to visit the specific customers, and so forth. This paper is concerned with VRP to minimize the sum of elapsed time from departure, where the elapsed time is defined as the time taken in a moving vehicle from the depot to each customer. It is important to control the time taken from departure in the delivery of perishable products or foods, whose freshness may deteriorate during the delivery time. An integer linear programming formulation is suggested and a heuristic for practical use is constructed. The heuristic is based on the set partitioning problem whose performances are compared with those of ILOG dispatcher. It is shown that the suggested heuristic gave good solutions within a short computation time by computational experiments.
This research deals with a vehicle scheduling problem for the sludge collection strategies which might be solved via quantitative analysis and cost evaluations schemes. This problem can be modeled as a kind of capacitated vehicle routing pick-up problems. With the aim of establishing operation schedule of vehicles and analyzing the total cost under considering various assumptions and realistic restrictions of the sludge collection problem, we propose a heuristic method based on the genetic algorithm in conjunction with the sweep algorithm and the 4-opt algorithm. Finally, we present the cost effective operation schedule that can be used as the managing tool for the sludge treatment plant of the multi-purpose dam.
This paper presents a two-phase method for the vehicle routing problems with time windows(VRPTW). In a supply chain management(SCM) environment, timely distribution is very important problem faced by most industries. The VRPTW is associated with SCM for each customer to be constrained the time of service. In the VRPTW, the objective is to design the least total travel time routes for a fleet of identical capacitated vehicles to service geographically scattered customers with pre-specified service time windows. The proposed approach is based on ant colony optimization(ACO) and improvement heuristic. In the first phase, an insertion based ACO is introduced for the route construction and its solutions is improved by an iterative random local search in the second phase. Experimental results show that the proposed two-phase method obtains very good solutions with respect to total travel time minimization.
본 논문에서는 각 도시마다 가중치가 있는 City domain을 tour하기 위한 문제를 해결하기 위해 Simulated Annealing Algorithm을 확장한 알고리즘을 제시하였고 Capacitated vehicle routing problem을 변형한 Augmented multiple salesman traveling problem을 정의하고 이를 해결하기 위한 에너지 함수와 알고리즘을 제시하였다.
Load building is an important step to make the delivery supply chain efficient. We present a family of load makeup algorithms using market based control strategy, named LoadMarket, in order to build efficient loads where each load consists of a certain number of finished products having destinations. LoadMarket adopts Clark-Wright algorithm for generating initial endowment for Load Traders who cooperate to minimize either total travel distance or the variance with respect to the travel distances of loads by means of the spot market or double-sided auction market mechanism. The efficiency of the LoadMarket algorithms is illustrated using simulation based experiments.
ERP, SCM 등과 같은 기업용 정보 시스템을 활용함에 있어, 고객의 문의에 따라 제품 판매 가능 유무와 가능일자를 계산하여 통보해 주는 지능형 ATP 시스템은 전산 정보를 활용하여 고객 만족도를 최대화할 수 있는 유용한 기능이라고 할 수 있다. 그렇지만 공급 사슬 환경에서 ATP 시스템을 적용하려고 할 경우, 고객이 문의해 온 Retailer에게 납품 가능한 모든 분배센터(Distribution Center)와 공장(Plant)의 미래 시점의 재고량 변화와 운송 능력 등을 모두 고려하여야 하므로 계산량이 방대한 NP-Complete 문제가 된다. 따라서 시스템 사용자가 빠른 시간 내에 해를 구하여 고객에게 결과를 알려 줄 수 있는 ATP 시스템의 개발은 공급 사슬 관리를 효과적으로 활용하기 위하여 반드시 필요한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 동적 생산 함수의 개념을 이용하여 비 정수 타임 랙을 고려하여 ATP 시스템을 모델링하고, 해당 수리 모형으로부터 효율적으로 해를 얻기 위하여 유전 알고리듬을 개발하였다. 비 정수 타임 랙을 활용한 ATP 시스템은 비 정수 타임 랙을 올림이나 내림을 통하여 정수화 시킨 후 모형 수립하는 기존의 방법보다 정교하게 현실을 반영할 수 있고, ATP 시스템을 위한 유전 알고리듬의 진화 시스템은 문제크기가 작은 것에서부터 큰 것까지 최적해에 매우 근사한 값을 매우 빠른 시간 내에 풀 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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