具时间限制之单一物流中心车辆途程问题之研究-以粒子演算法求解-课件.ppt
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1、指導教授:丁介人指導教授:丁介人 博士博士研研 究究 生:蔡宏林生:蔡宏林具時間限制之單一物流中心具時間限制之單一物流中心車輛途程問題之研究車輛途程問題之研究-以粒子演算法求解以粒子演算法求解南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所1南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所目錄目錄五、研究方法五、研究方法四、問題定義四、問題定義三、文獻探討三、文獻探討二、研究流程與範圍二、研究流程與範圍一、研究動機與目的一、研究動機與目的2六、小節六、小節南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所一、研究動機與目的一、研究動機與目的1.研究動機能源日漸短缺,能源日益重要探討物
2、流外包車之計價模式以人工作業處理車輛派送問題3南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所一、研究動機與目的一、研究動機與目的2.研究目的時窗限制下改善多車種車輛路線問題規劃物流管理決策系統,有效率求得較佳車輛路徑排程4南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所二、研究流程與範圍二、研究流程與範圍1.研究流程確定問題與界定研究範圍結論與建議文獻探討與回顧模式建立與修正程式撰寫績效分析與評估需要改進資料收集與整理執行測試5南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所二、研究流程與範圍二、研究流程與範圍2.研究範圍需求點位置與需求量的決定何種運輸方式的決定車輛路線問題運具
3、指派決定車輛路線決定訂單指派 6南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所三、文獻探討三、文獻探討1. 指派問題的演進(限制:單一物流中心且需求確定)指派問題旅行推銷員問題車輛巡迴問題多車種車輛路線問題具時間限制之多車種車輛路線問題破除子巡行裝載限制多種車輛限制時間限制7南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所三、文獻探討三、文獻探討2.多車種之車輛路線問題 Fleets size and mixed vehicle routing problem(FSMVRP)車輛容量限制,且同時擁有多種容量、多種車輛容量限制,且同時擁有多種容量、多種固定成本之車輛問題固定成本之車輛問
4、題目標:找出旅行成本與固定成本總合最小之路線限制:(1)每個需求點都必須只由一輛車服務(2)每部車所經過的需求點之需求量總和不可超過該車輛(3)每部車必須由場站出發,拜訪若干個需求點後再回到原點8南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所三、文獻探討三、文獻探討2.多車種之車輛路線問題 Fleets size and mixed vehicle routing problem(FSMVRP)p 求解方法求解方法9南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所三、文獻探討三、文獻探討3.時窗限制之車輛路線問題Vehicle Routing Problems with Time W
5、indows (VRPTW)具有時窗限制的車輛具有時窗限制的車輛路線路線問題問題目標:不違反車輛容量和時窗限制下求出最低車輛營運成本限制:(1)每個需求點的需求量都需被滿足(2)每個需求點只能由一部車服務一次(3)每部車所經過的需求點之需求量總和不可超過該 車輛(4)每部車必須由場站出發,拜訪若干個需求點後再 回到原點(5)必須滿足每個需求點上的時窗限制10南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所三、文獻探討三、文獻探討3.時窗限制之車輛路線問題Vehicle Routing Problems with Time Windows (VRPTW)2.軟性時窗軟性時窗 車輛可依違反 時
6、窗限制之程 度,在給予適 當的懲罰下接 受該次服務1.硬性時窗硬性時窗 車輛早到需求 點必須等待, 遲到則拒收。時窗分類時窗分類11南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所三、文獻探討三、文獻探討3.時窗限制之車輛路線問題Vehicle Routing Problems with Time Windows (VRPTW)5.依據最佳化之啟發式演算法6.通用啟發式演算法2.途程建構啟發式演算法3.路線改善啟發式解法4.混合式啟發式解法1.分枝界限法求算之精確解法求解方法求解方法12南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所三、文獻探討三、文獻探討4.粒子群最佳化演算法 Pa
7、rticle Swarm Optimization(PSO) p Eberhart and Kennedy (1995)所提出p 以群體為基礎的最佳化搜尋技術p 模擬鳥群覓食的社會行為所衍生13南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所三、文獻探討三、文獻探討4.粒子群最佳化演算法 Particle Swarm Optimization(PSO)原理:原理:食物在哪食物在哪? ?同伴找到食物同伴找到食物14南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所三、文獻探討三、文獻探討4.粒子群最佳化演算法 Particle Swarm Optimization(PSO)特性:特性:p分
8、散式搜尋p粒子具記憶性p廣域搜尋和區域搜尋p適合在連續性的範圍內搜尋p可以被應用來解決大多數的最佳化問題15南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所三、文獻探討三、文獻探討4.粒子群最佳化演算法 Particle Swarm Optimization(PSO)數學架構:數學架構:) -)( rand(*+) -)( rand(*+*W=XPCXPCVVoldidgd2oldidid1oldidnewidVXXnewidoldidnewid+=rand()/2+0.5=W(3-1)(3-2)(3-3)目前的區域最佳目前的區域最佳解解PBest目前的全域最佳解目前的全域最佳解GBest
9、運動向量運動向量過去自身經驗過去自身經驗同伴飛行經驗同伴飛行經驗Vnewid新位置新位置Xnewid新速度新速度16南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所三、文獻探討三、文獻探討4.粒子群最佳化演算法 Particle Swarm Optimization(PSO)參數說明:參數說明: i:第i個粒子。 d:第d個空間維度。 v:粒子速度。 w:慣性權重。 , :學習因子。 :區域最佳解。 :全域最佳解。 x:粒子位置。 Rand( ):介於0和1之間的隨機變數。PidPgdC1C217南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所三、文獻探討三、文獻探討4.粒子群最佳化演
10、算法 Particle Swarm Optimization(PSO)流程:流程:以任意的位置和速度來初始化粒子評估各個粒子的適應值更新PBest與GBest值否是滿足終止條件更新各個粒子位置及速度開始結束18南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所四、問題定義四、問題定義問題描述問題描述:p該公司主要運輸範圍為台灣南部地區p依客戶所需飼料品名與數量指派車輛運送p每日可用車輛數不同,但已知p車輛從公司出發,工作結束才回到公司p該公司會依訂單數來調整車輛的承載率19南台科技大學工業管理研究所南台科技大學工業管理研究所四、問題定義四、問題定義散裝車運輸成本結構散裝車運輸成本結構:p車輛
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