본 연구는 최근 그 중요성이 급격히 증가되고 있는 물류시스템의 활용에 있어 중요한 요소 중의 하나인 차량일정계획문제에 대한 연구로서 시간대에 따라 차량의 이동속도가 다르게 나타나는 동적인 환경을 고려하지 않음으로 발생하는 문제를 재조명하고, 시간대에 따라 다르게 나타나는 차량의 이동속도를 고려하여 출근·낮·퇴근시간대로 나누어 시간대에 따른 속도 변화량을 고려한 동적인 환경에서의 차량경로 결정 탐색방법을 제안하였다. 또한 본 연구에서는 각 지점별 비교를 통한 차량경로 탐색이 아닌 각 지점에 대한 구간별·시간대별 비교를 통해 구역을 시간대별로 분할하는 문제도 고려하였다. 본 연구에서 ...
본 연구는 최근 그 중요성이 급격히 증가되고 있는 물류시스템의 활용에 있어 중요한 요소 중의 하나인 차량일정계획문제에 대한 연구로서 시간대에 따라 차량의 이동속도가 다르게 나타나는 동적인 환경을 고려하지 않음으로 발생하는 문제를 재조명하고, 시간대에 따라 다르게 나타나는 차량의 이동속도를 고려하여 출근·낮·퇴근시간대로 나누어 시간대에 따른 속도 변화량을 고려한 동적인 환경에서의 차량경로 결정 탐색방법을 제안하였다. 또한 본 연구에서는 각 지점별 비교를 통한 차량경로 탐색이 아닌 각 지점에 대한 구간별·시간대별 비교를 통해 구역을 시간대별로 분할하는 문제도 고려하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 기본 개념은 한 대의 차량으로 특정 창고를 출발하여 다수의 수요지를 모두 순회한 뒤, 다시 출발점으로 돌아오는 것으로 이때의 순회 총이동소요시간이 최소가 되는 차랑경로를 결정하는 것이다. 제안된 알고리즘은 각 지점들간의 이동소요시간값에 관한 비교와 각 구간안에서의 시간대별 이동소요시간값에 관한 비교를 통해, 최소의 시간적 손실을 가지는 경로를 결정하는 방법을 취하고 있다. 즉 최단거리인접점 방법을 이용했을 경우, 출발 지점에서 다른 지점들로 이동할 때 가장 짧은 경로만을 연결하기 때문에 각 지점간의 비교만 할 뿐 시간대에 따라 바뀌는 속도 및 이동소요시간값을 비교하지 않는 문제점이 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 각 지점에 대한 구간별·시간대별 비교를 통해 여기서 발생하는 시간적 손실까지 고려함으로써 이러한 문제점을 보완하여 보다 효과적인 차량경로를 구성하게 될 것이다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 수행도 평가를 위해, 수치예제를 통하여 제안된 알고리즘으로 구해진 경로의 총이동소요시간값과 모든 경로를 고려한 방법으로 구한 최단 총이동소요시간값을 비교하여 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하였다. 본 연구에서는 차량의 이동속도가 시간대에 따라 변한다는 동적인 환경을 고려하고, 이와 동시에 각 구간별·시간대별 이동소요시간값의 비교를 통해 얻어진 Penalty를 이용하여 차량경로탐색 알고리즘을 개발함으로써 현실에서 차량의 총이동 소요시간과 물류비용을 최소화하는 효율적이며 실용성있는 차량일정계획을 수립하는데 기여할 것이다.
본 연구는 최근 그 중요성이 급격히 증가되고 있는 물류시스템의 활용에 있어 중요한 요소 중의 하나인 차량일정계획문제에 대한 연구로서 시간대에 따라 차량의 이동속도가 다르게 나타나는 동적인 환경을 고려하지 않음으로 발생하는 문제를 재조명하고, 시간대에 따라 다르게 나타나는 차량의 이동속도를 고려하여 출근·낮·퇴근시간대로 나누어 시간대에 따른 속도 변화량을 고려한 동적인 환경에서의 차량경로 결정 탐색방법을 제안하였다. 또한 본 연구에서는 각 지점별 비교를 통한 차량경로 탐색이 아닌 각 지점에 대한 구간별·시간대별 비교를 통해 구역을 시간대별로 분할하는 문제도 고려하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 기본 개념은 한 대의 차량으로 특정 창고를 출발하여 다수의 수요지를 모두 순회한 뒤, 다시 출발점으로 돌아오는 것으로 이때의 순회 총이동소요시간이 최소가 되는 차랑경로를 결정하는 것이다. 제안된 알고리즘은 각 지점들간의 이동소요시간값에 관한 비교와 각 구간안에서의 시간대별 이동소요시간값에 관한 비교를 통해, 최소의 시간적 손실을 가지는 경로를 결정하는 방법을 취하고 있다. 즉 최단거리인접점 방법을 이용했을 경우, 출발 지점에서 다른 지점들로 이동할 때 가장 짧은 경로만을 연결하기 때문에 각 지점간의 비교만 할 뿐 시간대에 따라 바뀌는 속도 및 이동소요시간값을 비교하지 않는 문제점이 발생하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 각 지점에 대한 구간별·시간대별 비교를 통해 여기서 발생하는 시간적 손실까지 고려함으로써 이러한 문제점을 보완하여 보다 효과적인 차량경로를 구성하게 될 것이다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 수행도 평가를 위해, 수치예제를 통하여 제안된 알고리즘으로 구해진 경로의 총이동소요시간값과 모든 경로를 고려한 방법으로 구한 최단 총이동소요시간값을 비교하여 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하였다. 본 연구에서는 차량의 이동속도가 시간대에 따라 변한다는 동적인 환경을 고려하고, 이와 동시에 각 구간별·시간대별 이동소요시간값의 비교를 통해 얻어진 Penalty를 이용하여 차량경로탐색 알고리즘을 개발함으로써 현실에서 차량의 총이동 소요시간과 물류비용을 최소화하는 효율적이며 실용성있는 차량일정계획을 수립하는데 기여할 것이다.
This thesis suggests a new methodology to improve logistic system performance by adapting an efficient vehicle routing scheduling. we review the problem with time windows and suggest an efficient heuristic that can be used in the time dependent varying conditions. The time windows can be separated i...
This thesis suggests a new methodology to improve logistic system performance by adapting an efficient vehicle routing scheduling. we review the problem with time windows and suggest an efficient heuristic that can be used in the time dependent varying conditions. The time windows can be separated into morning, noon and evening. The vehicle's moving speed is varying with the departure times. The developed heuristic can be used to determine the shortest vehicle moving time needed to travel all scheduled locations of the customers. Only one vehicle was considered and the vehicle depart from one warehouse and travel all scheduled nodes to meet the needs of the customers. When the vehicles mission is completed, it returns to home(warehouse) location. The suggested heuristic takes the way to compare with moving time between the points. If you only consider the distance among points, it can be possible to make a misunderstanding because it is not included in time table. To resolve this matter, this study can suggest better moving way because it is analyzed and compared with moving time and time table completely. The proposed heuristic's performance is shown through numerical example and it is generated a very efficient vehicle routing schedule. It is proved that the obtained solution with excellent with some examples which consider total moving time. It can be dedicated that vehicle scheduling problem will be set up efficiently using penalty from comparing with section and time window at the same time. In the real world, the proposed heuristic can play an important role in establishing an efficient vehicle routing scheduling that can minimize the delivering cost and the traveling time needed on transportation and delivery.
This thesis suggests a new methodology to improve logistic system performance by adapting an efficient vehicle routing scheduling. we review the problem with time windows and suggest an efficient heuristic that can be used in the time dependent varying conditions. The time windows can be separated into morning, noon and evening. The vehicle's moving speed is varying with the departure times. The developed heuristic can be used to determine the shortest vehicle moving time needed to travel all scheduled locations of the customers. Only one vehicle was considered and the vehicle depart from one warehouse and travel all scheduled nodes to meet the needs of the customers. When the vehicles mission is completed, it returns to home(warehouse) location. The suggested heuristic takes the way to compare with moving time between the points. If you only consider the distance among points, it can be possible to make a misunderstanding because it is not included in time table. To resolve this matter, this study can suggest better moving way because it is analyzed and compared with moving time and time table completely. The proposed heuristic's performance is shown through numerical example and it is generated a very efficient vehicle routing schedule. It is proved that the obtained solution with excellent with some examples which consider total moving time. It can be dedicated that vehicle scheduling problem will be set up efficiently using penalty from comparing with section and time window at the same time. In the real world, the proposed heuristic can play an important role in establishing an efficient vehicle routing scheduling that can minimize the delivering cost and the traveling time needed on transportation and delivery.
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