| 論文摘要 |
第三方物流要如何整體規劃有效率的配送，當中一關鍵之環節為最後一哩路之配送問題。如何在成本與效率之間取得平衡，其中一研究方向是在傳統的車輛路徑問題(Vehicle Routing Problem, VRP)的基礎上增加彈性，例如使用代理人來滿足需求；雖然如此會衍生代理的成本、甚至服務品質受影響的懲罰成本，但整體配送路線卻可以更為精簡。
隨著新冠肺炎(COVID-19)疫情之流行，如何在降低整體運營成本的同時有效安排疫苗配送已成為重要問題。和傳統配送問題相比，疫苗配送一大差異之處在於嚴格的溫度控制和需要在各點停等進行清查、盤點。若考量每輛車配送之最長工作時間，相較於傳統配送問題，疫苗配送所需考量的限制更為複雜，需要考量更多的整體人員與車輛調度之需求。
本研究即是結合前述兩項議題之特性， 側重於考慮配送彈性和節點服務時間的一個特定車輛路徑問題，以支持第三方物流公司的 疫苗配送規劃流程 。將不同之客戶點依據其特性，歸類為代理人 型客戶 、彈性客戶與非彈性客戶三種類型，並依據各客戶點的特性決定路線的最佳化與代理人之指派。和過往具彈性的 VRP問題相
比，本問題差異之處在於彈性客戶指派具有選擇性，可以在決策中選擇被車輛服務或是代理人指派。本研究 發展並制定了混合整數規劃模型以定義相關之決策問題並於後續 設計基於禁忌搜索法 (Tabu Search)之演算法，旨在可接受的計算時間內得出高品質的近似解。數值測試的結果顯示，將代理人指派納入考量，可減少車輛之路線配送成本和使用的車輛數目 ，同時，演 算法對於各例題都有不錯的求解品質與求解效率。故 本研究開發的數學模型和啟發式算法應可做為疫苗配送營運商適當的決策輔助工具。 不過 在數值測試中也發現，代理人 指派 之懲罰成本與時間限制組合對於求得解的品質具有一定程度的影響 。 |
