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國立成功大學 工業與資訊管理學系 張秀雲所指導 林宛萱的 求解中繼站具有兩個轉運選擇之多階層收送貨問題 (2019),提出711黑貓宅配關鍵因素是什麼,來自於收送貨問題、多階層、整數規劃、適應性大規模鄰域搜尋演算法。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了711黑貓宅配,大家也想知道這些:

求解中繼站具有兩個轉運選擇之多階層收送貨問題

為了解決711黑貓宅配的問題,作者林宛萱 這樣論述:

包裹運送為收送貨問題的廣泛應用之一,其中,典型的收送貨問題假設運輸需求僅發生在單一區域內。然而,真實情況下,包裹的運送很多時候是需要橫跨多個區域,需要搭配能夠在區域間行駛的車輛來運送,以完成包裹的整個運送程序,因此,有愈來愈多文獻考慮多區域的收送貨相關問題。但是,在這些文獻中,區域與區域間的可用路徑只有車輛場站(或轉運設施)間的直接路徑。另外,在本研究參考的黑貓宅急便配送架構中,由集配車送回營業所的包裹都必須先經由聯繫車送往轉運中心,再經由轉運車轉運,其中,包裹需要經過多次的轉移後,才能交付給顧客。本研究主觀地認為,若包裹送回營業所後,除了透過送往轉運中心並由轉運車轉運的方案外,也提供營業所

間能經由聯繫車直接運送的方案,這會讓包裹的配送變得更加有效率。因此,本研究考慮一個在營業所中,有兩個轉運方案可供選擇的多階層收送貨問題,並為此問題建構一個混合整數規劃模型。另外,由於真實世界中有大量的包裹運輸需求,數學模型可能無法有效地解決,因此,本研究也設計一個ALNS演算法來解決較大規模的問題。在求解結果的部分,本研究設計的ALNS在小規模例題中大多能較有效率地找出與數學模型相同或接近的解。另外,在求解相同包裹數設計的小規模例題時,模型需要花費的求解時間會有明顯的變化,然而,ALNS演算法則是能以差不多的時間求解完成。接著,在大規模的例題中,本研究的ALNS演算法也能在合理的時間內找出一個

可行的初始解並予以改善。然而,此ALNS演算法的求解時間會隨著包裹數增加而暴增,在每次迭代中,修復運算子所需花費的時間會明顯增加許多,使得演算法在合理時間內無法達成指定的迭代次數。