• 제목/요약/키워드: Travelling cost model

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경로의존 이동 비용을 갖는 외판원 문제의 정수계획 모형 (Integer Programming Model to the Travelling Salesman Problems with Route Dependent Travel Cost)

  • 유성열
    • 경영과정보연구
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    • 제29권4호
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    • pp.109-121
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    • 2010
  • 본 연구는 전형적인 차량경로 문제에서 각 노드간의 이동 시간이 일정하지 않은 특수한 경우의 상황에 대한 해법 절차를 제공한다. 본 연구는 상황에 따라 변화하는 이동시간을 갖는 외판원 문제의 특별한 경우인 '한 노드까지 도달한 경로가 다음 노드로 이동하는 데 걸리는 시간에 영향을 주는 외판원 문제'(경로의존 이동비용을 갖는 외판원 문제(RDTSP: Route Dependent Travelling Salesman Problem))의 해법을 제시한다. RDTSP 문제의 해결을 위해 먼저 문제 상황을 묘사하는 정수 계획 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제시한 정수계획 모형에서는, 모든 가능한 경로에 대하여 각각의 경로를 하나의 변수로 정의하고 이 변수들 중에서 하나를 선택하는 형태로 개발되었다. 이 모형에서는 변수에 해당하는 가능한 경로의 수가 노드수에 지수적(exponentially)으로 증가하기 때문에, 처음부터 모든 변수를 문제에 포함시켜 풀 수 없게 된다. 그러나, 개발된 정수계획 모형의 변수를 실수로 완하시킨 선형완화(LP relaxation) 문제에 대해서는 열 생성(column generation) 기법을 통해 그 해를 구할 수 있다. 또한 본 연구의 결과가 PCB 조립 공정의 작업시간 최적화 문제에 어떻게 적용될 수 있는가를 제시한다.

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관광농원의 레크리에이션 기능에 대한 경제가치 평가 (Economic valuation for Recreation Roles of Tourist Farms)

  • 신용광;이상영;조순재;강경하
    • 농촌계획
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    • 제10권1호
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    • pp.35-40
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    • 2004
  • The expansion of demand associated with leisure, which has resulted from the elevated standard of living, has made the domestic tourist demand diversified. Recently, people, especially urban population, show the higher interest and need for environmentally friendly rural tourism. This study aims to grasp the utilization of recreation roles of tourist farms and then to evaluate the economic value for recreation roles of tourist farm using Traveling Cost Method. Data were collected from a survey in 2003. The results show that its value is 62,037 won per head annually and so the tourist farms play their role of connecting the urban population with rural amenity.

클러스터링 기반의 최적 차량 운행 계획 수립을 위한 비교연구 (Comparative Analysis for Clustering Based Optimal Vehicle Routes Planning)

  • 김재원;신광섭
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제5권1호
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    • pp.155-180
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    • 2020
  • 화물의 수배송을 위한 차량의 배차 및 최적 경로 설계는 물류 서비스의 효율성 향상을 위한 가장 핵심적인 역할을 담당한다. 이 문제는 차량의 대수, 차량별 적재 용량, 차량의 총 이동거리와 같이 다양한 비용 요소를 동시에 고려해야 하기 때문이다. 최근 비용 최소화 및 운영 효율성 향상을 위해 TMS를 도입하는 사례가 증가하고 있으나, 현장에서 필요한 모든 요소를 고려하지 못한다는 한계가 존재한다. 이를 해결하기 위해 현장 전문가가 TMS의 결과를 경험과 직관에 기반하여 수정하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 지금까지 총 비용의 최소화에 집중하고 있는 기존 연구들과 달리 서비스에 투입되는 자원 활용의 효율성과 형평성을 동시에 높일 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해 Cluster-First Route-Second (CFRS)기법을 활용한다. 고객의 위치를 기준으로 네 가지 클러스터링 알고리즘(K-Means, K-Medoids, DBSCAN, Model-based)과 Fisher & Jaikumar 알고리즘을 적용하여 고객들을 군집화하였다. 이 후, 군집별 최적의 차량 경로 계획을 수립하였다. 수치 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 CFRS 기법을 적용한 방안이 상대적으로 차량의 전체 이동거리와 평균 이동거리 및 이동시간이 더 절감될 수 있다는 사실을 확인하였다. 또한, 차량별 방문하는 고객의 수에 대한 편차가 더 낮다는 사실로부터 기본적인 차량 경로 배정 유형에 비해 본 연구에서 제안하는 방안이 상대적으로 형평성 있게 업무가 할당되었음을 확인할 수 있었다.

단일 허브를 이용한 시간 제약이 존재하는 수거 및 배달 차량 경로 문제 (Pick Up and Delivery Vehicle Routing Problem Under Time Window Using Single Hub)

  • 김지용
    • 산업경영시스템학회지
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    • 제42권4호
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    • pp.16-22
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    • 2019
  • After Dantzig and Rasmer introduced Vehicle Routing Problem in 1959, this field has been studied with numerous approaches so far. Classical Vehicle Routing Problem can be described as a problem of multiple number of homogeneous vehicles sharing a same starting node and having their own routes to meet the needs of demand nodes. After satisfying all the needs, they go back to the starting node. In order to apply the real world problem, this problem had been developed with additional constraints and pick up & delivery model is one of them. To enhance the effectiveness of pick up & delivery, hub became a popular concept, which often helps reducing the overall cost and improving the quality of service. Lots of studies have suggested heuristic methods to realize this problem because it often becomes a NP-hard problem. However, because of this characteristic, there are not many studies solving this problem optimally. If the problem can be solved in polynomial time, optimal solution is the best option. Therefore, this study proposes a new mathematical model to solve this problem optimally, verified by a real world problem. The main improvements of this study compared to real world case are firstly, make drivers visit every nodes once except hub, secondly, make drivers visit every nodes at the right time, and thirdly, make drivers start and end their journey at their own homes.