This thesis investigates a variant

This thesis investigates a variant of the Multi-Depot Vehicle Routing Problem (MDVRP) in which the sources, supplying the customers, are related. The sources include a distribution center and several intermediate points, where these intermediate points can be physical stores,depots and/or hubs. The relatedness of the sources is due to the assumption that the intermediate points are supplied by the distribution center, which is one of the sources as well. The objective is to determine a set of routes that minimizes total costs such that capacity constraints and route duration constraints are satisfied and all customers are served. Due to the relatedness of the sources, the cost structure in this variant of the MDVRP is more complex than it is in the regular MDVRP. A hybrid genetic algorithm is presented for the variant of the MDVRP. The algorithm is benchmarked by the nearest neighbour algorithm, which searches for the nearest unvisited customer location until every location is visited, satisfying capacity constraints and route duration constraints. It is shown that the presented algorithm performs well on numerous different input sets.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิทยานิพนธ์นี้ตรวจสอบตัวแปรของ Depot หลายรถสายปัญหา (MDVRP) ที่เกี่ยวข้องแหล่ง ขายลูกค้า แหล่งรวมศูนย์กระจายสินค้า และร้าน ค้าหลายจุดกลาง ที่จุดเหล่านี้ปานกลางสามารถทางกายภาพ คลังหรือฮับ Relatedness แหล่งเนื่องจากสมมติฐานที่ว่า คะแนนกลางจะจัดทำ โดยศูนย์กระจายสินค้า ซึ่งเป็นหนึ่งในแหล่งมาเช่นนั้น วัตถุประสงค์คือเพื่อ กำหนดชุดของเส้นทางที่ช่วยลดต้นทุนรวมที่ให้ความพึงพอใจข้อจำกัดกำลังการผลิตและข้อจำกัดของระยะเวลากระบวนการผลิต และให้บริการลูกค้าทั้งหมด Relatedness แหล่ง โครงสร้างต้นทุนในตัวแปรนี้ของ MDVRP เป็นความซับซ้อนมากกว่าใน MDVRP ปกติ มีการนำเสนอขั้นตอนวิธีพันธุกรรมแบบผสมผสานสำหรับตัวแปรของการ MDVRP อัลกอริทึมเป็น benchmarked โดยสุด neighbour อัลกอริทึม การหาตำแหน่งลูกค้าที่เยี่ยมชมที่ใกล้ที่สุดจนกว่าจะมีการเยี่ยมชมสถาน ความพึงพอใจข้อจำกัดกำลังการผลิตและข้อจำกัดของระยะเวลากระบวนการผลิต เป็นแสดงว่า อัลกอริทึมที่นำเสนอทำดีกับชุดป้อนข้อมูลต่าง ๆ มากมาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิทยานิพนธ์ฉบับนี้แตกต่างจากการสำรวจหลาย Depot ยานพาหนะเส้นทางปัญหา (MDVRP) ซึ่งแหล่งที่มาการจัดหาลูกค้าที่มีความสัมพันธ์กัน แหล่งรวมศูนย์กระจายสินค้าและจุดกลางหลายที่จุดกลางเหล่านี้สามารถเป็นร้านค้าทางกายภาพคลังและ / หรือฮับ ความสัมพันธ์ของแหล่งที่มาเกิดจากการสันนิษฐานว่าจุดกลางจัดทำโดยศูนย์กระจายสินค้าซึ่งเป็นหนึ่งในแหล่งที่ได้เป็นอย่างดี วัตถุประสงค์คือการกำหนดชุดของเส้นทางที่ช่วยลดค่าใช้จ่ายรวมดังกล่าวที่ จำกัด กำลังการผลิตและข้อ จำกัด ระยะเวลาเส้นทางที่มีความพึงพอใจและลูกค้าทุกท่านจะได้รับ เนื่องจากความสัมพันธ์ของแหล่งที่มาโครงสร้างค่าใช้จ่ายในตัวแปรของ MDVRP นี้มีความซับซ้อนมากขึ้นกว่าที่เป็นอยู่ใน MDVRP ปกติ ขั้นตอนวิธีพันธุกรรมไฮบริดจะนำเสนอสำหรับตัวแปรของ MDVRP อัลกอริทึมที่มีการวัดประสิทธิผลโดยวิธีเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดซึ่งค้นหาสถานที่ของลูกค้า unvisited ที่ใกล้ที่สุดจนทุกสถานที่มีการเข้าชมที่น่าพอใจ จำกัด กำลังการผลิตและข้อ จำกัด ระยะเวลาเส้นทาง มันแสดงให้เห็นว่าอัลกอริทึมที่นำเสนอมีประสิทธิภาพดีในการป้อนข้อมูลหลายชุดที่แตกต่างกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

วิทยานิพนธ์ฉบับนี้ศึกษาตัวแปรของปัญหาการจัดเส้นทางยานพาหนะหลายคลัง ( mdvrp ) ซึ่งในแหล่งการจัดหาลูกค้าที่เกี่ยวข้อง แหล่งรวมศูนย์กระจายสินค้าระดับกลาง และหลายจุดที่คะแนนกลางเหล่านี้สามารถร้านค้าทางกายภาพ คลัง และ / หรือฮับ .การแบ่งงานกันทำของที่มาจากข้อสมมติว่าคะแนนกลางที่จัดโดยศูนย์กระจายสินค้า ซึ่งเป็นหนึ่งในแหล่งข้อมูลเช่นกัน โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อกำหนดชุดของเส้นทางที่ลดต้นทุนทั้งหมด เช่น เงื่อนไขและระยะเวลาที่กำหนดเส้นทางการผลิตพอใจ และลูกค้าจะได้รับ เนื่องจากการแบ่งงานกันทำ ของแหล่งที่มาโครงสร้างต้นทุนในรูปของ mdvrp เป็นซับซ้อนมากขึ้นกว่าที่เป็นใน mdvrp ปกติ ไฮบริดขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรมแสดงให้แตกต่างจาก mdvrp . เป็นกลไกตรวจสอบโดยขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด ซึ่งการค้นหาสถานที่ที่ลูกค้า unvisited จนกว่าทุกสถานที่เยี่ยมชม ภิรมย์จำกัดเส้นทางระยะเวลาความสามารถและข้อจำกัดเป็นขั้นตอนวิธีที่นำเสนอมีประสิทธิภาพดีในชุดข้อมูลที่แตกต่างกันมากมาย