A Study of Combining Revised Genetic Algorithms and Google Map on the Vehicle Routing Problem
謝成德、陳郁文
E-mail: 386744@mail.dyu.edu.tw
ABSTRACT
Due to the booming of freight transportation in recent years which promotes the distribution markets in Taiwan, suppliers of products, logistics centers and retailers will form a supply network, whether the logistics center can deliver the goods quickly and correctly is an important factor on the supply chain. The freight companies in the past often depend on driver’s experience when choosing routes, without a standard route will lead to the happening of problems when delivering sometimes, thus this study adopts heuristic methods in the travelers’ problems cooperating with algorithm to solve the problem of vehicle route, so as to get a shortcut in a short time to provide route selection of vehicles. This study adopts genetic algorithm and improves the no clone, mating mutation generation directly in it to solve the problem of vehicle route and get the shortcut, so as to save time and cost in
transportation, and by combining the GPS positioning of mobile phone to position and mark in Google Maps to provide current location of the vehicle for the supplier and retailer.
Keywords : Traveling Salesman Problem、Genetic Algorithm、Vehicle Routing Problem、Location Monitoring Table of Contents
中文摘要 iv ABSTRACT v 誌謝 vi 目錄 vii 圖目錄 ix 第一章 緒論 1 1.1研究背景 1 1.2研究動機與目的 2 1.3研究流程 3 第二 章 文獻探討 5 2.1車輛排程 5 2.2 TSP(Traveling Salesman Problem，旅行推銷員問題) 6 2.2.1 TSP之定義 7 2.3演算法 9 2.3.1模 擬退火法(SAA) 9 2.3.2禁忌搜尋法(TS) 11 2.3.3遺傳演算法(GA) 13 2.4 VRP與演算法結合文獻 14 2.5小結 20 第三章 研究方法 21 3.1系統架構核心 21 3.2系統架構與排程模型 21 3.3 模式構建 24 3.4系統功能流程 25 第四章 系統實作與模擬 28 4.1系統 應用流程 28 4.2車輛排程模擬 32 4.3監控系統定位模擬 36 4.4車輛排程與監控結合 38 第五章結論與建議 39 5.1研究成果 39 5.2未來研究方向與建議 40 參考文獻 41
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