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不確定需求及分批配送策略下的固定途程規劃 (1/2)

不確定需求及分批配送策略下的固定途程規劃 (1/2). 蔣治平 正修科技大學 工業工程與管理系所. 前言 (1/2). VRP 問題延伸出許多實際的應用模式 多期間的 PVRP 模式 各期間非採固定路線 Dror and Trudeau(1989) 提出 split delivery 策略 單一期間內放寬整批配送的限制 隨機特性的 SVRP 模式 顧客需求模式不易獲得. 前言 (2/2). 固定途程的 VRP 具有便利性 多期間內的顧客需求也已可以適用 Split delivery 策略 將超出負荷的瓶頸量調撥至其他期間配送

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不確定需求及分批配送策略下的固定途程規劃 (1/2)

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  1. 不確定需求及分批配送策略下的固定途程規劃(1/2)不確定需求及分批配送策略下的固定途程規劃(1/2) 蔣治平 正修科技大學 工業工程與管理系所

  2. 前言(1/2) • VRP問題延伸出許多實際的應用模式 • 多期間的PVRP模式 • 各期間非採固定路線 • Dror and Trudeau(1989)提出split delivery策略 • 單一期間內放寬整批配送的限制 • 隨機特性的SVRP模式 • 顧客需求模式不易獲得

  3. 前言(2/2) • 固定途程的VRP具有便利性 • 多期間內的顧客需求也已可以適用Split delivery 策略 • 將超出負荷的瓶頸量調撥至其他期間配送 • 同一路線內的顧客配送需求為相依 • 若正相關的顧客需求合併成一條配送路線，會使車輛的承載變異程度加大 • 若負相關的顧客需求合併成一條路線，則可縮小車輛承載量的變異，有助於服務更多的顧客需求，或是提高固定途程的達成率

  4. 問題設計(1/2) • 假設 • 已知規劃期間內的顧客需求 • 不同期間的需求可以分批配送(Split delivery) • 顧客需求及彼此間的相關係數已知 • 固定途程 • 其他同一般VRP假設 • 目標 • 極小化總操作成本（車輛固定成本、車輛運輸成本、分批配送成本）

  5. 問題設計(2/2) • 藉route first and cluster second策略 • Clarke and Wright(1964) • esv = dsv,0 + d0, sv+1 - dsv, sv+1 TSP DC Sv Sv+1

  6. 模式一 • T=1

  7. 模式二 • t=1, 2, 3, …,T

  8. GA-based的求解程序(1/2) • 先利用GA產生TSP途程的可行解 • 再利用動態規劃程序將TSP途程分割成數個子序列（每一子序列即為一條路線）。 • 演算過程在GA的複製、交配及突變運算元下產生下一代新解，再藉由動態規劃決定最佳的車輛數、車輛固定路線及總成本，求解程序反覆進行直到符合收斂條件為止。

  9. GA-based的求解程序(2/2) • TSP分割問題可以定義為，在極小化增量配送成本的目標下，搜尋V個分割點(s1, …, sV)，將TSP序列分割成V條不違背車載容量限制的路線。 • 動態規劃目標

  10. 演算實驗 • 以PASCAL語言撰寫GA based演算程式 • 以平均值作為確定性問題的顧客需求 • 模式一 • 比較途程規劃的達成率 • 模式二 • 比較比較途程規劃的達成率 • 比較操作成本

  11. 結論 • 在多期間不確定需求的環境，藉由分批配送策略，把瓶頸量調撥至同一路線的其他期間來配送，可以達成預定的目標 • 提高固定路線規劃達成率 • 平衡同一路線不同期間的車輛負載率 • 降低車輛數 • 減少車輛行駛總距離

  12. 後續研究 • 基於單位成本不易估計 • 假設條件不變 • 考慮SVRP的多個目標規劃，利用多目標遺傳演算法(MOGA)搜尋伯拉圖最佳前緣的非超越解集合。

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