การจัดตารางรถบรรทุกขาเข้าและขาออกสำหรับท่ากระจาย สินค้าด้วยวิธีวิวัฒนาการโดยใช้ผลต่าง

Scheduling of inbound and outbound trucks for cross docking by differential evolution

Name: กอบกานต์ ตาปัญโญ

ThaSH: อัลกอริทึม

ThaSH: การโปรแกรมเชิงคณิตศาสตร์

ThaSH: การบริหารงานโลจิสติกส์

Abstract: การดำเนินงานของศูนย์กระจายสินค้าที่มีประสิทธิภาพ คือ การนำกลยุทธ์ทางโลจิสติกส์ที่เรียกว่า cross docking มาใช้ในการ โหลดสินค้าลงจากรถบรรทุกขาเข้าไปยังรถบรรทุกขาออกโดยการดำเนินงาน จะเกี่ยวข้องกับการจัดตารางรถบรรทุกซึ่งประกอบไปด้วยการมอบหมายรถบรรทุกขาเข้าและขาออกไป ยังประตูท่าขาข้าและขาออกและการจัดลำดับรถบรรทุกขาเข้าและขาออก งานวิจัยฉบับนี้นำเสนอวิธีการ แก้ปัญหาการจัดตารางรถบรรทุกขาเข้าและขาออกสำหรับท่ากระจายสินค้าแบบหลายประตูด้วยวิธีแม่น ตรง (Exact algorithm) ในการพัฒนาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ โดยใช้โปรแกรม LINGO 14.0 ในการ ประมวลผลหาคำตอบที่ดีที่สุด วัตถุประสงค์ของแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ คือ เวลาปฏิบัติงานรวม ทั้งหมด (makespan) หรือเวลาเสร็จสมบูรณ์ (completion time) มีค่าน้อยที่สุดโดยเวลาปฏิบัติงานโดยรวม (makespan) ซึ่งจะพิจารณาตั้งแต่เวลาที่รถบรรทุกขาเข้าคันแรกเข้ามาที่ประตูท่าขาเข้าเพื่อโหลดสินค้าลง จากรถบรรทุกขาเข้าจนถึงเวลาที่รถบรรทุกขาออกคันสุดท้ายกลับมายังท่ากระจายสินค้าหลังจากทำการ จัดส่งสินค้าให้กับลูกค้าจนครบซึ่งจำเป็นที่รถบรรทุกขาออกจะต้องออกจากประตูท่าขาออกให้เร็วที่สุด เพื่อกลับมายังท่ากระจายสินค้าให้ตรงตามเวลาที่กำหนดไว้ (due date) และวิธีเมตาฮิวริสติกส์โดยใช้ อัลกอริทึมวิธีวิวัฒนาการด้วยผลต่าง (Differential Evoluation : DE ในการแก้ปัญหาดังกล่าวด้วยการ ทดสอบกับปัญหาตัวอย่างที่สร้างขึ้นเพื่อเปรียบเทียบผลในการหาคำตอบทั้งในด้านคุณภาพของคำตอบ และเวลาที่ใช้ในการหาคำตอบ จากผลการทดสอบปัญหาตัวอย่างทั้งหมด 30 ปัญหาพบว่าโปรแกรม LINGO 14.0 สามารถหา คำตอบที่ดีที่สุดภายในระยะเวลาที่รวดเร็วสำหรับปัญหาขนาดเล็กโดยใช้เวลาน้อยกว่า 1 วินาทีในการหา คำตอบและปัญหาขนาดใหญ่โปรแกรม LINGO 14.0 ไม่สามารถหาคำตอบที่ดีที่สุดได้ภายในระยะเวลาที่ เหมาะสมโดยใช้เวลาในประมวลผลหาคำตอบมากกว่า 6 ชั่วโมง ขณะที่วิธีวิวัฒนาการโดยใช้ผลต่าง สามารถแก้ปัญหาขนาดเล็ก กลาง และใหญ่ด้วยการหาค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมซึ่งพิจารณาจาก ค่าพารามิเตอร์ FE , F และ CR ทั้งหมด 6 Setting สำหรับปัญหาขนาดเล็ก กลางและใหญ่ทำการทดสอบ 10 รอบการทำซ้ำ ผลการทดสอบพบว่า Setting ที่ 1 มีความเหมาะสมที่สุดสำหรับปัญหาขนาดเล็กซึ่งมีค่า FE เท่ากับ 2,500 โดยมีจำนวนเวกเตอร์เท่ากับ 100 และ จำนวนรอบเท่ากับ 25, ค่า F มีค่าระหว่าง (0.5,0.2) และค่า CR มีค่าระหว่าง (0.3,0.1) ขณะที่ปัญหาขนาดกลาง Setting 4 มีความเหมาะสมที่สุดซึ่งมีค่า FE เท่ากับ 2,500 โดยมีจำนวนเวกเตอร์เท่ากับ 25 และจำนวนรอบเท่ากับ 100, ค่า F มีค่าระหว่าง (0.5,0.2) และค่า CR มีค่าระหว่าง (0.7,0.1) และปัญหาขนาคใหญ่ Scting 4 มีความเหมาะสมที่สุดซึ่งมีค่า FE เท่ากับ 100,000โดยมีจำนวนเวกเตอร์เท่ากับ 50 และจำนวนรอบเท่ากับ 2,000, ค่า F มีค่าระหว่าง (0.5,0.2) และค่า CR มีค่าระหว่าง (0.7,0.1) จากนั้นนำผลคำตอบที่ได้มาเปรียบเทียบคำตอบกับวิธีแม่นตรง พบว่า อัลกอริทึม DE สามารถหาคำตอบได้ภายในระยะเวลาที่เหมาะสมโดยใช้เวลามากสุดเพียง 25 วินาที สำหรับปัญหาขนาดใหญ่ด้วยโปรแกรม Microsoft Visual Studio 2019 และคำตอบที่ ได้มีค่าเท่ากับ โปรแกรม LINGO 14.0 โดยมี % Gap เท่ากับ 0 นอกจากนี้งานวิจัยนี้ได้มีการประยุกต์ใช้อัลกอริทีม DE กับปัญหาศึกษากรณีจริงสำหรับปัญหา การจัดตารางรถบรรทุกขาเข้าและขาออกสำหรับท่ากระจายสินค้าแบบหลายประตูซึ่งแบบจำลองทาง คณิตศาสตร์ในงานวิจัยนี้พิจารณรอบการจัดส่งเพียง 1 รอบ ดังนั้นจึงใช้ข้อมูลบริษัทกรณีศึกษาที่ใน 1 วันมีเพียง 1 รอบการจัดส่งโดยข้อมูลที่ใช้ในการเปรียบเทียบผลต่างมี 2 ปัญหา คือ ปัญหาขนาดกลางและ ขนาดใหญ่ จากนั้นนำข้อมูลทั้งหมดไปประมวลผลหาคำตอบด้วยโปรแกรม Microsoft Visual Studio 2019 พบว่า ปัญหาขนาดกลางอัลกอริทีม DE ได้คำตอบที่ดีกว่า 2.74% เช่นเดียวกับปัญหาขนาดใหญ่ อัลกอริทึม DE ได้คำตอบที่ดีกว่า 7.56%

Abstract: The efficient distribution center operation is to implement a logistics strategy called cross docking to immediately loaded products from inbound trucks to outbound trucks. The operation involves truck scheduling which includes sequencing and assignment inbound trucks and outbound trucks. The important truck scheduling problem is the assignment of inbound trucks and outbound trucks to the inbound doors and outbound doors and the sequence of all inbound trucks and outbound trucks. This paper proposes method to solve inbound and outbound trucks scheduling in a multi-door cross docking system problem with an exact method to develop a mathematical model by using LINGO 14.0 to process the optimal answers.The objective of a mathematical model is to minimize total completion time or makespan. The completion time (makespan) is considered from the arrival time of the first inbound truck enter to inbound doors for loaded products to the time of last outbound truck returns to the distribution center after completely deliver products to customers which is necessary that the outbound trucks exit the outbound doors as quickly as possible to return to the distribution center within the due date and metaheuristics approach by using Differential Evoluation algorithm (DE) to solve the generated instances for compare the quality results and computing time to find the answers. The experimental results uses 30 generated instances show that LINGO 14.0 can find the optimal solutions within fast computing time in small size instances less than 1 second. Medium size instances took longer computing time use 42.50 minutes to find the answers and LINGO 14.0 could not find optimal solutions in large-scale problems within acceptable computing time. This paper has developed a mathematical model with an exact method by using LINGO 14.0 to process the answers. The experimental results show that LINGO 14.0 can find the optimal solutions in small size problems and LINGO 14.0 could not find optimal solutions in medium and large-scale problems within acceptable computing time of 6 hours. On the other hand, the differential evolution can solve small, medium and large problems by optimizing the parameters based on the FE, F and CR which are 6 settings that the most suitable. The experiment found setting 1 has the most suitable for small problems. While medium problems, setting 4 is the most suitable and large problems setting 4 is the most suitable. The results of the obtained answers were then compared with the exact method. It was found that the DE algorithm was able to find the answer within a reasonable period of time using only the maximum amount of time. 25 seconds for a large problem with Microsoft Visual Studio 2019 and the answer was equal to LINGO 14.0 with % Gap equal to 0. In addition, this study applied the DE algorithm to a real case study problem for the scheduling problem of inbound and outbound trucks for multi-door distribution terminals, which were considered by mathematical models in this study. There is only 1 delivery cycle, therefore, using real case study problem data that there is only 1 delivery cycle per day. The data used to compare the difference are 2 problems: medium and large problems. All the data were then processed for solutions with Microsoft Visual Studio 2019. It was found that the DE algorithm medium problem got 2.74% less answers, as well as the large problem, the DE algorithm got the answer at 2.74%. less than 7.56%

มหาวิทยาลัยเชียงใหม่. สำนักหอสมุด

Address: เชียงใหม่

Email: cmulibref@cmu.ac.th

Name: วริษา วิสิทธิพานิช

Role: อาจารย์ที่ปรึกษา

Created: 2565

Modified: 2566-07-11

Issued: 2566-07-11

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

tha

DegreeName: วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: วิศวกรรมอุตสาหการ

Grantor: มหาวิทยาลัยเชียงใหม่

©copyrights มหาวิทยาลัยเชียงใหม่

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	610631074.pdf	3.41 MB	5	2024-12-21 16:53:12

ใช้เวลา

0.027916 วินาที