T. 12 S. 06 (2022): Tạp chí Vật liệu & xây dựng
##common.pageHeaderLogo.altText##
Tạp chí Vật liệu và Xây dựng - Bộ Xây dựng

ISSN:

Website: www.jomc.vn

Lập kế hoạch định tuyến cho các xe vận chuyển xi măng sử dụng thuật toán tối ưu sine cosine

Phạm Vũ Hồng Sơn , Nguyễn Văn Nam

Từ khóa:

Bài toán lập kế hoạch định tuyến xe
Bài toán định tuyến xe
Thuật toán Sine Cosine
Bài toán người giao hàng
Tối ưu hoá

Tóm tắt

Trong bài toán lập kế hoạch định tuyến xe Vehicle Routing Prolem(VRP) cổ điển là một phiên bản mở rộng của bài toán người giao hàng Traveling Salesman Prolem (TSP), mục tiêu là tạo ra một tập hợp k chuyến xe với h khách hàng có vị trí và nhu cầu định sẵn với quãng đường ngắn nhất hoặc chi phí tối thiểu. Mỗi xe đều bắt đầu và kết thúc cùng một vị trí và thỏa mãn một số ràng buộc liên quan. Có nhiều cách giải bài toán VRP này như dùng Quy hoạch tuyến tính, Genetic Algorithm (GA), Double Population Genetic Algorithm (DPGA), Ant Colony Optimization (ACO), Particle Swarm Optimization (PSO), Modified Hybrid Particle Swarm Optimization (MHPSO), Dragon Fly (DA)... Bài báo này đề xuất một kế hoạch định tuyến xe chở xi măng một cách tối ưu bằng cách sử dụng thuật toán Sine Cosine( SCA). Dựa trên nhu cầu của mỗi cửa hàng, sức chứa của xe và khoảng cách đến các cửa hàng để đưa ra kế hoạch di chuyển hợp lý cho các xe tải. Để chứng minh ưu thế của thuật toán Sine Cosine (SCA), bài báo sử dụng một mô hình cụ thể với 08 điểm giao hàng và so sánh với các thuật toán thông thường (SGA, DPSGA, PSO, DA, MHPSO, . Kết quả chỉ ra rằng giải pháp sử dụng thuật toán Sine Cosine là tối ưu hơn vì nó cân bằng được giữa khai thác và khám phá.Từ đó gợi ý cho các nhà quản lý đưa ra các quyết định đúng đắn trong việc lựa chọn đường đi và mở rộng đầu tư.

Điều hướng Người dùng

PDF

Cách trích dẫn

Sơn, P. V. H. ., & Nam, N. V. (2022). Lập kế hoạch định tuyến cho các xe vận chuyển xi măng sử dụng thuật toán tối ưu sine cosine. Tạp Chí Vật liệu Và Xây dựng - Bộ Xây dựng, 12(06), Trang 16 – Trang 22. https://doi.org/10.54772/jomc.06.2022.464

Tài liệu tham khảo

  1. . Anbuudayasankar, S. and K. Mohandas (2008). "Mixed-integer linear programming for vehicle routing problem with simultaneous delivery and pick-up with maximum route-length." International Journal of Applied Management and Technology 6(1): 2.
  2. . Bodin, L., et al. (1981). "The State of the Art in the Routing and Scheduling of Vehicles and Crews: Executive Summary."
  3. . Dantzig, G. B. and J. H. Ramser (1959). "The truck dispatching problem." Management science 6(1): 80-91.
  4. . Drexl, M. (2012). "Rich vehicle routing in theory and practice." Logistics Research 5(1): 47-63.
  5. . Fisher, M. L., et al. (1982). "A computerized vehicle routing application." Interfaces 12(4): 42-52.
  6. . Hoffman, K. L., et al. (2013). "Traveling salesman problem." Encyclopedia of operations research and management science 1: 1573-1578.
  7. . Ji, P., et al. (2008). Quadratic programming for the vehicle routing problem. International Symposium on Operations Research and Its Applications.
  8. . Kuo, Y., et al. (2009). "Optimizing goods assignment and the vehicle routing problem with time-dependent travel speeds." Computers & Industrial Engineering 57(4): 1385-1392.
  9. . Laporte, G. (2007). "What you should know about the vehicle routing problem." Naval Research Logistics (NRL) 54(8): 811-819.
  10. . Liu, W.-Y., et al. (2014). "Minimizing the carbon footprint for the time-dependent heterogeneous-fleet vehicle routing problem with alternative paths." Sustainability 6(7): 4658-4684.
  11. . Mirjalili, S. (2016). "SCA: A Sine Cosine Algorithm for solving optimization problems." Knowledge-Based Systems 96: 120-133.
  12. . Narasimha, K. V., et al. (2013). "An ant colony optimization technique for solving min–max multi-depot vehicle routing problem." Swarm and Evolutionary Computation 13: 63-73.
  13. . Nenavath, H. and R. K. Jatoth (2019). "Hybrid SCA–TLBO: a novel optimization algorithm for global optimization and visual tracking." Neural Computing and Applications 31(9): 5497-5526.
  14. . Ntziachristos, L., et al. (2003). "Particle emissions characteristics of different on-road vehicles." SAE transactions: 1568-1578.
  15. . Qi, C. and L. Hu (2020). "Optimization of vehicle routing problem for emergency cold chain logistics based on minimum loss." Physical Communication 40: 101085.
  16. . Reed, M., et al. (2014). "An ant colony algorithm for the multi-compartment vehicle routing problem." Applied Soft Computing 15: 169-176.
  17. . Shan, Q. and J. Wang (2013). Solve Capacitated Vehicle Routing Problem Using Hybrid Chaotic Particle Swarm Optimization. 2013 Sixth International Symposium on Computational Intelligence and Design.
  18. . Wang, S., et al. (2017). "Optimization of vehicle routing problem with time windows for cold chain logistics based on carbon tax." Sustainability 9(5): 694.
  19. . Zhengchu, W., et al. (2009). Research in capacitated vehicle routing problem based on modified hybrid particle swarm optimization. 2009 IEEE International Conference on Intelligent Computing and Intelligent Systems.

Các bài báo được đọc nhiều nhất của cùng tác giả