Abstract:
การวิจัยนี้มุ่งเน้นการปรับปรุงประสิทธิภาพการขนส่งสินค้า โดยใช้การวิเคราะห์ปัญหาการเดินทางของพนักงานขาย (Traveling Salesman Problem) ด้วยอัลกอริทึมการแตกกิ่งและกำหนดขอบเขต (Branch and Bound) และการวิเคราะห์ K-Means Cluster เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการขนส่งให้ประหยัด ค่าใช้จ่ายในการขนส่ง การศึกษานี้ได้ทำการจำลองสถานการณ์ด้วยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และวิเคราะห์ด้วยโปรแกรม GAMS โดยมีกรณีศึกษาสหกรณ์โคเนื้อมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตกำแพงแสน ผลการศึกษานี้สามารถสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์โดยใช้การวิเคราะห์ปัญหาการเดินทางของพนักงานขายด้วยอัลกอริทึมการแตกกิ่งและกำหนดขอบเขตแบ่งตามการวิเคราะห์ K-Means Cluster สามารถแบ่งออกได้ 6 กลุ่ม ได้แก่ กรุงเทพตอนกลาง กรุงธนบุรีฝั่งใต้ กรุงเทพตอนเหนือ กรุงเทพตอนใต้ กรุงธนบุรีฝั่งเหนือ และกรุงเทพตอนตะวันออก ด้วยค่าเฉลี่ยระยะห่างของทุกจุดจากจุดศูนย์กลาง (Average within Centroid Distance) หาจำนวนกลุ่มที่เหมาะสมเท่ากับ 0.93 โดยการศึกษานี้ได้นำสหกรณ์โคเนื้อมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ วิทยาเขตกำแพงแสน จำกัด มาจำลองเป็นกรณีศึกษาสามารถลดต้นทุนการขนส่งได้ร้อยละ 49.75 เมื่อเปรียบเทียบกับการจัดการการขนส่งในปัจจุบัน
This research aims to improve freight transportation efficientcy using Traveling Salesman Problem (TSP) with Branch and Bound algorithm and K-mean Cluster analysis for cost effectiveness and transportation cost minization. This study simluate mathematic model and analyze by GAMS program for Kasestsart University Kamphaeng Saen Campus Beef Producer Cooperative.Limited Company. This study can simulate and adopt a mathematical model to analyze TSP using Branch and Bound technique and K-means cluster. Based on case study, transportation network can be divided into 6 area: Central Bangkok, Krung Thon South, North Bangkok, South Bangkok, North Bangkok and East Bangkok. The value of an average within centroid distance is 0.93. The model can improve transportation efficiency by reducing transportation cost of Kasestsart University Kamphaeng Saen Campus Beef Producer Cooperative.Limited Company by 49.75 percent.