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交通部運輸研究所Institute of Transportation, MOTC

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博碩士論文

論文名稱 考量重疊服務區域下整合車輛路徑之最佳服務區域劃分問題
年別 110
學位 碩士
學校系所 國立交通大學 運輸與物流管理學系
作者 邱曼婷
指導教授 姚銘忠
論文摘要

        本研究探討的「考量重疊服務區域下整合車輛路徑之最佳服務區域劃分問題」為服務區域劃分問題之延伸。即考量廣義型重疊服務區域架構,且已知場站及顧客點座標與顧客需求具隨機性下,求解物流快遞業者最佳服務區域劃分之長期決策。本研究所考量之「廣義型重疊服務區域」概念,即多個服務區域可相互重疊,以期使車輛路徑安排與車隊運用更具彈性,來減少物流快遞業者之車輛路徑營運總成本。
          本研究運用蒙地卡羅模擬法實現顧客隨機需求,再以謝宗桓(2018)提出之基因演算法求解單日最佳車輛路徑規劃,並得到一車輛路徑營運總成本。透過蒙地卡羅模擬多日顧客需求,運用上述方式針對每日求解最佳車輛路徑規劃,再計算其平均值獲得一長期期望營運總成本,作為本研究服務區域劃分之評估基準。本研究運用貪婪演算法、禁忌搜尋演算法及禁忌搜尋演算法結合最佳計算預算配置法,來求解服務區域劃分。實驗結果顯示,三種演算法求得之解的平均值在統計成對t檢定上並無顯著差異,但就平均值而言,貪婪演算法所求得之解的平均長期期望營運總成本較低,且其所花費計算時間不超過兩種禁忌搜尋演算法之5.55%。本研究依隨機產生例題對不同顧客點數進行分析,結果顯示貪婪演算法之計算時間與顧客點數呈線性成長。故即使為大型實驗問題,貪婪演算法亦能在合理時間求得品質相當之服務區域劃分的解。依數據實驗結果,在求解「考量重疊服務區域下整合車輛路徑之最佳服務區域劃分」問題時,本研究推薦運用貪婪演算法作為決策者之有效決策方法。

附件下載 (電子檔於115-02-03後開放下載)
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