การประยุกต์ใช้วิธีอัลกอลิทึมแบบประหยัดและวิธีเชิงพันธุกรรมเพื่อแก้ปัญหาการหาเส้นทางการขนส่ง กรณีศึกษา บริษัทขนส่งน้ำแข็งแห่งหนึ่งในจังหวัดร้อยเอ็ด
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้เป็นการศึกษาการแก้ปัญหาการจัดเส้นทางการขนส่งด้วยวิธีอัลกอริทึมแบบประหยัด (Saving Algorithm) หลังจากนั้น ทำการพัฒนาคำตอบของเส้นทางการขนส่งด้วยวิธีเชิงพันธุกรรม (Genetic Algorithm) เพื่อหาเส้นทางและปรับปรุงเส้นทางการขนส่งของยานพาหนะของกรณีศึกษาให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ผู้วิจัยได้เก็บรวบรวมข้อมูลความสามารถในการบรรทุกยานพาหนะ ที่ใช้ในการขนส่งของบริษัทกรณีศึกษา ตำแหน่งของลูกค้า จำนวนความต้องการของลูกค้า และระยะทางการขนส่งระหว่างโรงงาน น้ำแข็งกับลูกค้า จากผลของการเก็บรวบรวมข้อมูล บริษัทได้ทำ การส่งน้ำแข็งให้ลูกค้ารวมทั้งสิ้น 31 ราย ความต้องการของลูกค้าทั้งหมดคือ 3,812 ลิตร หลังจากนั้นทำการปรับปรุงและพัฒนาหาเส้นทางการขนส่งด้วยวิธีอัลกอริทึมแบบประหยัด และวิธี เชิงพันธุกรรม (อัตราการสลับสายพันธุ์ 0.08 อัตราการผ่าเหล่า 0.01 จำนวนประชากร 100 และจำนวนรุ่น 100 รุ่น) จากผลการ ศึกษาจำนวนเส้นทางหลังการปรับปรุง ทั้ง 2 วิธีมีทั้งสิ้น 3 เส้นทาง และระยะทางรวมของเส้นทางการขนส่งของยานพาหนะที่ถูก ปรับปรุงด้วยวิธีอัลกอริทึมแบบประหยัด คือ 708.5 กิโลเมตร ส่วนระยะทางรวมของเส้นทางที่ถูกปรับปรุงด้วยวิธีเชิงพันธุกรรม ให้ระยะทาง 793.1 กิโลเมตร ดังนั้นเพื่อนำเสนอเส้นทางการขนส่งของยานพาหนะของกรณีศึกษาที่มีประสิทธิภาพ และให้ระยะ ทางรวมของการขนส่งที่สั้นที่สุด ผู้วิจัยได้เลือกเส้นทางที่ถูกปรับปรุงด้วยการผสมผสานทั้ง 2 วิธี ซึ่งเส้นทางการขนส่งที่ผู้วิจัยได้ นำ เสนอการศึกษาในครั้งนี้มีระยะทางรวมทั้งหมด 637.1 กิโลเมตร คิดเป็นระยะทางที่สั้นลงร้อยละ 24.48 เมื่อเปรียบเทียบกับระยะทางของเส้นทางที่คำนวณด้วยวิธีเชิงพันธุกรรม
Article Details
References
Chaiwuttisak, P., Sukka, K., Sawasdee, C., Daengsai, W., Buathong, S., & Warachan, B. (2018).Vehicle routing problem for construction meterials. The Journal of KMUTNB, 28(2), 427-438.
Clarke, G., & Wright, J. W. (1964). Scheduling of vehicles from a central depot to a number of delivery points. Operations Research, 12, 568-581.
Gen, M., Cheng, R., & Lin, L. (2008). Network models and optimization. Springer, Verlag London Limited.
Khamsaen, S., & Boonmee, A. (2018). Planning for travel itinerary routes under time duration constrains using genetic algorithm: A case study of Mini Siam, Chon Buri Province. Thai Journal of Operations Research, 6(1), 1-12.
Pranet, K., Supakde, K., & Kotmongkol, T. (2012). A development for solving vehicle routing problem using saving algorithm: A case study of jitdamrongwanich ice factory. Journal of Industrial Technology Ubon Ratchathani Rajabhat University, 2(4), 9-16.
Saejiw, J., & Monthatipkul, C. (2007). Cash transportation of vehicle routing under considering security using genetic aigorithm. Proceeding of KMUTT Conference, Bangkok.
Sangpanj, S., & Sirikulvadhana, S. (2014). Application of genetic algorithm for vehicle routing problem of chicken rendering plants. The Journal of KMUTNB, 28(4), 526- 536.
Suwannasri, P. (2009). A study on vehicle routing problem using genetics algorithm. Proceeding of 3rd RSU research Conference, Chaing Mai, Thailand.
Thongyu, W., Somkantha, K., & Kultangwattana, W. (2018). Intelligence online system for automatic route planning by using genetic algorithm. The Journal of KMUTNB, 28(4), 789-798.