최근 운송 수단 등에 형성된 네트워크가 하나의 단위로 이동할 때 효율적으로 인터넷 접속을 지속할 수 있도록 하는 네트워크 이동성 지원 방안에 대한 연구가 이루어지고 있다 그런데, 지금까지 제안된 방안들은 이동 네트워크에 속하는 이동 노드의 수가 많아지는 경우 점차 핸드오프에 걸리는 시간이 증가하여 원활한 통신이 불가능하게 되거나, 이동 네트워크가 중첩된 상황에서 비효율적인 경로를 통한 전송을 초래하는 문제를 가지고 있다. 이에 본 논문은 이들 문제점을 해결할 수 있는 확장성 있는 네트워크 이동성 지원 방안인 SNEMOS(Scalable NEtwork Motility Support)를 제안하고 시뮬레이션에 의해 그 성능을 평가하였다. 시뮬레이션 결과 핸드오프 지연, 라우팅 경로 길이, 패킷 전달 지연, 데이타 패킷의 헤더 오버헤드 및 시그널링 오버헤드 둥의 측면에서 SNEMOS가 기존의 스킴들에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
말단배송최적화는 도심내 공급사슬의 운영의 핵심적인 역할을 수행하고 있으며, 전체 배송 프로세스에서 가장 복잡하고 많은 비용을 지불해야만 한다. 도심복합물류센터 (Urban Consolidation Center: UCC)는 최근 말단배송 서비스를 운영하고 고객의 수요를 만족시키기 위한 핵심적인 자산으로 인식되고 있다. UCC를 활용할 경우 도심 내 다양한 요인을 고려하여 최적의 배송 과정을 설계함으로써 배송에 소요되는 시간과 이동거리를 최소화할 수 있다는 장점이 존재한다. 본 연구에서는 지리정보시스템 (GIS)를 활용하여 다양한 수리모형이 통합된 시나리오 분석을 활용하기 위한 기법을 제안한다. 특히, 본 연구는 몽골의 수도 울란바타르를 사례로 실제 도심 내 최적 배송네트워크를 설계하는 것을 목표로하고 있다. 이를 위해 위치배분문제와 차량경로문제를 결합하는 기법을 제안하였다. UCC의 위치와 개수를 기반으로 다양한 시나리오를 설계하였으며, 기본적인 총배송거리, 배송시간, UCC의 수 및 필요 차량의 수를 기준으로 시나리오를 평가하였다. 또한, UCC의 건설과 운영에 필요한 전체 비용 관점에서 최적의 시나리오를 비교 선정하였다. 본 연구의 결과는 도심 내 말단 배송을 위한 유통 네트워크를 설계해야 하는 관리자 혹은 정부 기관의 담당자들이 합리적인 의사결정을 내리기 위한 객관적인 근거 자료로 활용될 수 있을 것이다.
Under amazing increase in markets and certain demand on qualified service in the delivery system, global logistic optimization is becoming a keen interest to provide an essential infrastructure coping with modern competitive prospects. As a key technology for such deployment, we have been engaged in the practical studies on vehicle routing problem (VRP) in terms of Weber model, and developed a hybrid approach of meta-heuristic methods and the graph algorithm of minimum cost flow problem. This paper extends such idea to multi-depot VRP so that we can give a more general framework available for various real world applications including those in green or low carbon logistics. We show the developed procedure can handle various types of problem, i.e., delivery, direct pickup, and drop by pickup problems in a common framework. Numerical experiments have been carried out to validate the effectiveness of the proposed method. Moreover, to enhance usability of the method, Google Maps API is applied to retrieve real distance data and visualize the numerical result on the map.
In the field of optimization, many studies have been performed on various types of Vehicle Routing Problem (VRP) for a long time. A variety of models have been derived to extend the basic VRP model, to consider multiple truck terminal, multiple pickup and delivery, and time windows characteristics. A lot of research has been performed to find better solutions in a reasonable time for these models with heuristic approaches. In this paper, by considering realtime traffic characteristics in Map Navigation environment, we proposed a method to manage realistic optimal path allocation for the logistics trucks and cargoes, which are dispersed, in order to realize the realistic cargo mixing allowance and time constraint enforcement which were required as the most important points for an online logistics brokerage service company. Then we developed a prototype system that can support above functionality together with delivery status monitoring on Map Navigation environment. First, through Map Navigation system, we derived information such as navigation-based travel time required for logistics allocation scheduling based on multiple terminal multiple pickup and delivery models with time constraints. Especially, the travel time can be actually obtained by using the Map Navigation system by reflecting the road situation and traffic. Second, we made a mathematical model for optimal path allocation using the derived information, and solved it using an optimization solver. Third, we constructed the prototype system to provide the proposed method together with realtime logistics monitoring by arranging the allocation results in the Map Navigation environment.
지금까지 대부분의 물류시스템은 생산자에서 최종 소비자에 이르는 생산물품의 수${\cdot}$배송에만 집중되어 왔으나, 최근 산업계에서는 기존의 수송시스템에 역방향 물류시스템을 통합하려는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배달화물과 수거화물이 혼합 적재되는 차량경로문제를 제안하고 이를 해결하기 위한 방안으로 유전알고리듬을 적용한 해법을 제시한다. 배달과 수거의 혼합적재를 허용함에 따라 고객지점에서는 적재된 혼합화물을 재배치하는 문제가 발생할 수 있다. 이 때 소요되는 적재화물의 재배치시간은 직관적인 수식으로 표현하였다. 유전알고리듬 개발과정에서 여러 가지 교차 연산자와 돌연변이 연산자들을 새롭게 고안하였다. 제안된 유전알고리듬 해법의 성능평가를 위하여 유사한 차량경로문제를 다루는 최신 알고리듬과 비교 계산실험을 수행하였다. 다양한 문제를 구성하여 실험한 결과, 제안된 유전알고리듬해법의 효과성이 입증되었다.
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.
Soak Sang Moon;Yang Yeon Mo;Lee Hong Girl;Ahn Byung Ha
한국항해항만학회지
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제29권2호
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pp.141-146
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2005
For a long time, genetic algorithms have been recognized as a new method to solve difficult and complex problems and the performance of genetic algorithms depends on genetic operators, especially crossover operator. Various problems like the traveling salesman problem, the transportation problem or the job shop problem, in logistics engineering can be modeled as a sequencing problem This paper proposes modified genetic crossover operators to be used at various sequencing problems and uses the traveling salesman problem to be applied to a real world problem like the delivery problem and the vehicle routing problem as a benchmark problem Because the proposed operators use parental information as well as network information, they could show better efficiency in performance and computation time than conventional operators.
As to more efficiently manage the inventory in the retail supply chain and to meet the customer demand in a timely manner, vendor-managed inventory (VMI) has been widely accepted, which manages inventory in the retail supply chain via sharing information and collaborating with the retailers. Applying VMI generates vendor-managed inventory/distribution problem (VMIDP), which involves inventory management for both the vendor and the retailers, and the design of vehicle routes for delivery, to minimize the total operating cost in the supply chain. In this paper, we suggest a mixed integer programming (MIP) model to obtain the optimal solution for VMIDP in a two-echelon retail supply chain, and develop an efficient heuristic based on the operating principles of the MIP model. To evaluate the performance of the heuristic, its solution was compared with the one of the MIP model on a total of twenty seven test problems. As a result, the heuristic found optimal solutions on seven problems in a significantly reduced time, and generated a 4.3% error rate of total cost in average for all problems. The heuristic is applied to the case problem of the local famous franchise company together with GIS, showing that it is capable of providing a solution efficiently in a relatively short time even in the real world situation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권3호
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pp.1377-1399
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2020
In search and rescue mission, micro aerial vehicles (MAVs) are typically used to capture image and video from an aerial perspective and transfer the data to the ground station. Because of the power limitation, a cluster of MAVs are required for a large search area, hence an ad-hoc wireless network must be maintained to transfer data more conveniently and fast. However, the unstable link and the intermittent connectivity between the MAVs caused by MAVs' movement may challenge the packet forwarding. This paper proposes a delay tolerant packet forwarding algorithm based on location estimation for MAV networks, called DTNest algorithm. In the algorithm, ferrying MAVs are used to transmit data between MAVs and the ground station, and the locations of both searching MAVs and ferrying MAVs are estimated to compute the distances between the MAVs and destination. The MAV that is closest to the destination is selected greedy to forward packet. If a MAV cannot find the next hop MAV using the greedy strategy, the packets will be stored and re-forwarded once again in the next time slot. The experiment results show that the proposed DTNest algorithm outperforms the typical DTNgeo algorithm in terms of packet delivery ratio and average routing hops.
차량으로 구성된 애드 혹 네트워크에는 GPSR과 같은 지리기반 라우팅 프로토콜이 매우 적합하고 유용한 것으로 알려져 있다. 그러나 전송 범위를 벗어난 stale 노드를 이웃노드로 유지할 수 있으며, 탐욕모드의 정책에 의해서 stale 노드가 다음 릴레이 노드로 선정되는 우선순위가 높은 문제점이 있다. 또한 유용한 정보들이 복구모드의 평탄화 과정중에 제거될 수 있다. 본 논문은 적응적 이웃노드 리스트 관리기법(ANM)과 새로운 복구모드를 위한 탐욕 경계우위 라우팅(GBSR) 방안을 제안한다. 각 노드는 임의 이웃의 이전과 현재의 위치를 비교 반영함으로써 이웃노드 리스트상의 stale 노드 문제를 해결한다. 어떤 노드가 로컬최대(local maximum)에 직면하면 경계우위 그래프를 이용하여 복구한다. 따라서 제안된 복구모드는 패킷 전달율을 높이는 반면에 복구에 소요되는 시간을 줄인다. 네트워크 시뮬레이션을 이용하여 성능을 분석한 결과 제안된 프로토콜의 성능이 GPSR보다 우수한 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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