A Study of ATM Cash Replenishment Routing Optimization with the Consideration of Larceny
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
In this paper, we propose the ATM cash replenishment routing optimization with the consideration of larceny that developed as traveling salesman problem. We study present route, risk, and restriction of bank’s area, then we apply the penalty cost into the optimization model for determine the optimized routing with ROAR-T that created by Visual Basic.net. The result indicate performance of optimization model can reduce distance better than Expert’s decision. On the other hand if we consider the larceny factor, it effect to increase the distance.
Article Details
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์เป็นลิขสิทธิ์ของ วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยอุบลราชธานี
ข้อความที่ปรากฏในบทความแต่ละเรื่องในวารสารวิชาการเล่มนี้เป็นความคิดเห็นส่วนตัวของผู้เขียนแต่ละท่านไม่เกี่ยวข้องกับมหาวิทยาลัยอุบลราชธานี และคณาจารย์ท่านอื่นๆในมหาวิทยาลัยฯ แต่อย่างใด ความรับผิดชอบองค์ประกอบทั้งหมดของบทความแต่ละเรื่องเป็นของผู้เขียนแต่ละท่าน หากมีความผิดพลาดใดๆ ผู้เขียนแต่ละท่านจะรับผิดชอบบทความของตนเองแต่ผู้เดียว
References
[2] Government Savings Bank. (2015). Financial Services Through ATMs. Retrieved from https://www.gsb .or.th/services/ServiceChannel/%B8%B2%E0%B8%99%E0%B8%95-ATM.aspx. [in Thai]
[3] Teenee Media Co.,Ltd. (2007). News of the company robbery Siam Advisory Co., Ltd. Retrieved from https://tnews.teenee.com/crime/18211.html.
[in Thai]
[4] MGR Online. (2009). News of the robbery money Samco Pattaya. Retrieved from https://m gronline.com /local/detail/9520000006703.
[in Thai]
[5] Thairath online. (2012). News of the robbery money for gambling debt. Retrieved from https:// www.thai rath.co.th/content/296388. [in Thai]
[6] INN News. (2013). Breaking News Krung Thai Bank Public Company Limited Central Tesco Lotus Bangwa. Retrieved from https://www.innnews. co.th/shownews/show?newscode=494699.
[in Thai]
[7] Boland, N., Hewitt, M., Vu, D. M., & Savelsbergh, M. (2017, June). Solving the Traveling Salesman Problem with Time Windows Through Dynamically Generated Time-Expanded Networks. In International Conference on AI and OR Techniques in Constraint Programming for Combinatorial Optimization Problems (pp. 254-262). Springer, Cham.
[8] Hoffman, K. L., Padberg, M., & Rinaldi, G. (2013). Traveling salesman problem. In Encyclopedia of operations research and management science (pp. 1573-1578). Springer US.
[9] Vaishnav, P., Choudhary, N., & Jain, K. (2017). Traveling Salesman Problem Using Genetic Algorithm: A Survey.
[10] Arnesen, M. J., Gjestvang, M., Wang, X., Fagerholt, K., Thun, K., & Rakke, J. G. (2017). A traveling salesman problem with pickups and deliveries, time windows and draft limits: Case study from chemical shipping. Computers & Operations Research, 77, 20-31.
[11] Ghaziri, H., & Osman, I. H. (2003). A neural network algorithm for the traveling salesman problem with backhauls. Computers & Industrial Engineering, 44, 267-281.
[12] McDowell, K. M., Chatburn, R. L., Myers, T. R., O'riordan, M. A., & Kercsmar, C. M. (1998). A cost-saving algorithm for children hospitalized for status asthmaticus. Archives of pediatrics & adolescent medicine, 152(10), 977-984.
[13] Clarke, G., & Wright, J. W. (1964). Scheduling of vehicles from a central depot to a number of delivery points. Operations research, 12(4), 568-581.
