6.1 結論
本研究目的為針對貨運業之預先派遣作業提供車輛路徑組合，加速貨運業營運效 率。為達本研究之目的，本研究提出兩套以最佳解為基礎的演算法求解有時間窗的收 送貨問題，演算法 DECAP 與演算法 OPT，此兩套演算法皆包含變數產生法、分支定 限法與解決重複涵蓋啟發式解法。兩套演算法之不同處在於變數產生法中之子問題求 解演算法，其餘部分皆相同。本研究在變數產生法中將主問題建構為線性規劃問題，
子問題則建構為需滿足 PDPTW 限制的最短路徑問題，屬於 NP-Hard 問題，PDPTW 限制包含有時間窗限制、優先限制、聯結限制與車容量限制等，為求解子問題，本研 究提出兩種求解子問題之演算法，第一種求解子問題演算法先使用修正後之多重標籤 Dijstra’s 演算法(演算法 A)，並提出使目前路徑成為完整路徑之演算法(演算法 B1)與 改善成本之演算法(演算法 B2)；第二種求解子問題演算法使用修正後之多重標籤修正 法，並將成本限制式移除，使之可求得近似最佳解。
本研究測詴範例分為兩部分，第一部分使用小規模範例比較本研究所提出之兩套 演算法；第二部分從 Li and Lim [10]的國際標竿範例中，分別從 100、200、400 與 600 個客戶數大小之六類問題中各取三題作為測詴例題，並運用變異數分析進行以演算法 DECAP 為基礎之三種演算法(D1、D2 與 D3)之求解比較分析，由測詴結果可知：
1 使用小規模範例比較本研究所提出之兩套演算法，演算法 DECAP 應用於小規模 路網可求得近似最佳解。
2 本研究所提出之近似最佳解解法演算法 OPT，其雖可求得比演算法 DECAP 更好 之解，但當網路規模愈大，求解時間會大增。
3 本研究測詴以帄均旅行成本為依變數，三種演算法對於小範圍時間窗之客戶群範 例有顯著差異，對同一客戶數大小亦有顯著差異。且演算法 D1 較演算法 D3 求解 效果好，演算法 D2 較演算法 D3 求解效果好
4 本研究測詴以帄均車輛數為依變數，三種演算法對於小範圍時間窗之客戶群範例 有顯著效果；對於大範圍時間窗之客戶群範例僅 LR2 無顯著差異，但其帄均車輛 數之差值，亦有明顯之差距。且對於有顯著差異之事後檢定可知演算法 D1 較演 算法 D3 帄均車輛數少，演算法 D2 較演算法 D3 帄均車輛數少。
5 本研究測詴以不包含分支定限法之帄均求解時間為依變數，三種演算法對於六類 型客戶皆無顯著差異。對 100 與 200 客戶數大小有顯著差異。但不論是六類型客 戶或同客戶大小，不包含分支定限法之帄均求解時間皆為演算法 D3 最快。
6.2 建議
1 經本研究測詴後，發現演算法 D1 與演算法 D2 不論於帄均旅行成本、帄均車輛數 與不包含分支定限法之帄均求解時間，皆未有顯著差異，但從其帄均數可看出演 算法 D1 較演算法 D2 之求解效果佳、帄均車輛數較少，但求解時間較久。故若不 追求更佳之解，可直接應用演算法 D2 即可。
2 本研究分支定限法之求解方式為使用求解 IP 之軟體，故變數愈多求解時間愈長，
建議後續研究可自行設計分支策略，提升求解效率。分支策略方法，可對一組目 標變數進行分支。選擇節點可使用深度搜尋法、廣度搜尋法或隨機搜尋法。
3 本研究第一套演算法，即演算法 DECAP，於變數產生法之子問題求解方式使用 修正後的 Dijkstra’s 演算法，由於考慮收送貨特性，會產生迄點無上游點之特性，
建議後續持續修正演算法提升修正後的 Dijkstra’s 演算法之求解能力。
4 本研究所提出之兩套演算法分別採用修正後的 Dijkstra’s 演算法與修正後的 Label Correcting 演算法，由於修正後的 Dijkstra’s 演算法仍承襲傳統 Dijkstra’s 演算法 永久標籤之特性，導致修正後的 Dijkstra’s 演算法需再使用啟發式解法才可找到 最短路徑；而修正後的 Label Correcting 演算法，亦承襲傳統 Label Correcting 演 算法之暫時與永久標籤之特性，故不需再使用啟發式解法即可找到最短路徑。因 此建議後續研究採用 Label Correcting 演算法求解子問題網路。
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簡歷
姓 名：葉珮婷 籍 貫：新竹市
出生日期：民國 73 年 10 月 18 日 E-mail：[email protected]
學歷：
國立交通大學運輸科技與管理學系碩士班 國立交通大學運輸科技與管理學系
國立新竹女子高級中學