| 論文名稱 | 運用週期性時程之多商品合併補貨和異質性車輛途程問題 |
| 學位 | 碩士 |
| 年別 | 110 |
| 學校系所 | 國立交通大學 運輸與物流管理學系 |
| 作者 | 唐羽嫻 |
| 指導教授 | 姚銘忠、水敬心 |
| 論文摘要 | 本研究所探討的「運用週期性時程之多商品合併補貨和異質性車輛途程問題」為多商品合併補貨問題之 新興 延伸 緣起於一家油漆進口商以「供應商管理存貨」的商業模式替每位顧客的 每種商品進行週期性的補貨。 此問題需要求得一個能夠最小化 平均每日總成本包括存貨成本、整備成本、運輸成本和加班人力成本 的補貨計劃（當中包括計劃週期的總長度、每位顧客對於每種商品的補貨週期和日期，和每日指派的車輛與 行車路線），而此計劃能夠同時由自營或外包的異質性車隊執行，並且需要考慮每位顧客的儲存容量上限、車隊運能上限、 和最高工時等 一連串 現實限制。 由於此問題為一複雜之組合最佳化的問題，本研究提出一個 以模擬退火演算法作為基本架構 的求解方法 。 此方法在鄰域搜尋的過程中結合禁忌名單與雜湊表的機制， 以避免在短期之內重覆搜尋及對相同的解重複進行運算 ，並且 運用 菁英名單 的機制 以在 有限的計算預算 內 確保求解之品質。數據實驗 顯示 運用所提出之模擬退火演算法進行求解， 求得之最佳解相 較每位顧客的每種商品在每日皆進行補貨的配運方案 能夠 降低油漆進口商之平均總成本約 12%。機制實驗結果顯示， 雜湊表及菁英名單的設置能顯著的減少運算時間，以及禁忌名單的設置有助於提升求解品質的穩定度。且本研究顯示模擬退火演算法之運算總時間與顧客數和品項數之關係呈 二次式函數成長 而非指數成長。故 即使為大型實驗問題，此演算法亦可在合理時間求得最佳解。 |
| 附件下載 | (電子檔於115-09-03後開放下載) |
| 張貼日 | 2022/12/08 |
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