| 論文名稱 | 應用演化式演算法於考慮產品品質之低溫食品配送規劃 |
| 學位 | 碩士 |
| 年別 | 103 |
| 學校系所 | 交通大學運輸與物流管理學系 |
| 作者 | 覃震霖 |
| 指導教授 | 陳穆臻 |
| 論文摘要 | 食品安全一向為國內外所重視之議題，且隨著健康飲食概念的普及與資訊傳播科技的發達，相關資訊取得漸趨便利，促使消費者提升對於食品品質之要求。低溫食品屬於易腐性產品之範疇，具有時效性高、且對溫度變化敏感等特性，其品質在生產、加工後便逐漸衰退。過去研究指出，肉產品與水產品之品質隨時間變化呈非線性衰退，而微生物則為品質衰敗之主要因素，雖然實施溫度控制可有效抑制微生物生長，但對於部分具耐冷特性的微生物而言，即使在配送過程中維持低溫環境仍可持續繁殖，使肉品品質持續衰退，甚至在送達顧客前便超出貨架壽命，而無法滿足顧客需求。 有鑒於此，本研究建構考慮產品品質之低溫食品配送規劃模式，將非線性衰退之產品品質與具時窗限制之車輛途程問題(Vehicle Routing Problem with Time-Window, VRPTW)結合，於配送過程中預測產品品質之衰退程度，並以較高品質之產品替代已超出貨架壽命之產品，以滿足顧客需求。而由於低溫食品配送規劃問題為VRPTW之延伸，使其亦為組合最佳化問題，且複雜度為NP-hard，需藉由通用啟發式演算法(Metaheuristic)方可於合理時間內求解，故本研究分別以遺傳演算法(Genetic Algorithm, GA)與新發展之生物地理學最佳化演算法(Biogeography-Based Optimization, BBO)為基礎，發展可應用於低溫食品配送規劃之最佳化演算法，同時針對BBO之編碼及運算子進行修改，使原先應用於非線性規劃問題之BBO可求解組合最佳化問題，再以Solomon之標竿題庫驗證其有效性，並針對兩者之求解結果進行分析與比較。 |
| 附件下載 | (作者未授權電子檔全文) |
| 張貼日 | 2014/10/06 |
| Hashtags |
相關詞目
查看次數:
143