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應用隨機規劃模式求解旅行時間不確定之城市物流配送規劃 = = Apply...

洪怡婷

應用隨機規劃模式求解旅行時間不確定之城市物流配送規劃 = = Applying stochastic programming models to solve urban logistics distribution planning with uncertain travel times /

Record Type:	Language materials, printed : Monograph/item
Title/Author:	應用隨機規劃模式求解旅行時間不確定之城市物流配送規劃 =/ 洪怡婷.
Reminder of title:	Applying stochastic programming models to solve urban logistics distribution planning with uncertain travel times /
remainder title:	Applying stochastic programming models to solve urban logistics distribution planning with uncertain travel times.
Author:	洪怡婷
Published:	雲林縣 :國立虎尾科技大學 , : 民113.07.,
Description:	[9], 113面 :圖, 表 ; : 30公分.;
Notes:	指導教授: 陳盈彥.
Subject:	Adaptive Genetic Algorithm. -
Online resource:	電子資源

應用隨機規劃模式求解旅行時間不確定之城市物流配送規劃 = = Applying stochastic programming models to solve urban logistics distribution planning with uncertain travel times /
洪怡婷

應用隨機規劃模式求解旅行時間不確定之城市物流配送規劃 =Applying stochastic programming models to solve urban logistics distribution planning with uncertain travel times /Applying stochastic programming models to solve urban logistics distribution planning with uncertain travel times.洪怡婷. - 初版. - 雲林縣 :國立虎尾科技大學 ,民113.07. - [9], 113面 :圖, 表 ;30公分.

指導教授: 陳盈彥.

碩士論文--國立虎尾科技大學工業管理系工業工程與管理碩士班.

含參考書目.

城市物流已與現代社會息息相關，在疫情嚴峻的情況下，更是達到了高峰。在城市成長造成日益嚴重的交通壅塞以及其他不確定因素下，找出物流配送的最佳路徑以及花費最少運輸成本為如今的首要目標。為了獲得穩健的派車策略與路徑規劃決策，本研究建構兩階段隨機規劃模型(two-stage stochastic programming model)，利用其善於解決不確定性問題之特性，求解旅行時間不確定之城市物流配送問題(Urban logistics distribution planning with uncertain travel times)，並以最小成本作為目標，同時求出規劃路徑結果。另外，藉由最佳化軟體求解測試範例以驗證數學模型的正確性。本研究為求突破求解效率，開發與設計適應性基因演算法(Adaptive Genetic Algorithm, AGA)。關於大規模實務案例，本研究使用台灣某生鮮食品公司作為物流配送研究對象，以開發之演算法規劃結果驗證演算法有效性。而於研究結尾進行敏感度分析，藉由分析不同參數變動下路徑規劃結果的變化，並探討這些影響，供實務案例進行決策時之參考依據以及未來策略建議。.

(平裝)Subjects--Topical Terms:

1381253
Adaptive Genetic Algorithm.

應用隨機規劃模式求解旅行時間不確定之城市物流配送規劃 = = Applying stochastic programming models to solve urban logistics distribution planning with uncertain travel times /
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500 $a 指導教授: 陳盈彥.
500 $a 學年度: 112.
502 $a 碩士論文--國立虎尾科技大學工業管理系工業工程與管理碩士班.
504 $a 含參考書目.
520 3 $a 城市物流已與現代社會息息相關，在疫情嚴峻的情況下，更是達到了高峰。在城市成長造成日益嚴重的交通壅塞以及其他不確定因素下，找出物流配送的最佳路徑以及花費最少運輸成本為如今的首要目標。為了獲得穩健的派車策略與路徑規劃決策，本研究建構兩階段隨機規劃模型(two-stage stochastic programming model)，利用其善於解決不確定性問題之特性，求解旅行時間不確定之城市物流配送問題(Urban logistics distribution planning with uncertain travel times)，並以最小成本作為目標，同時求出規劃路徑結果。另外，藉由最佳化軟體求解測試範例以驗證數學模型的正確性。本研究為求突破求解效率，開發與設計適應性基因演算法(Adaptive Genetic Algorithm, AGA)。關於大規模實務案例，本研究使用台灣某生鮮食品公司作為物流配送研究對象，以開發之演算法規劃結果驗證演算法有效性。而於研究結尾進行敏感度分析，藉由分析不同參數變動下路徑規劃結果的變化，並探討這些影響，供實務案例進行決策時之參考依據以及未來策略建議。.
520 3 $a Urban logistics has become integral to modern society, especially peaking during the pandemic. As urban growth leads to severe traffic congestion and other uncertainties, optimizing delivery routes and minimizing transportation costs have become crucial. In response, this study constructs a two-stage stochastic programming model to address urban logistics with uncertain travel times, aiming to minimize costs. The accuracy of the model is verified through test cases using optimization software. To further enhance efficiency, an Adaptive Genetic Algorithm (AGA) was developed. The algorithm's effectiveness is validated through practical case studies involving a Taiwanese fresh food company. Finally, sensitivity analysis is conducted to examine the changes in route planning under varying parameters, providing valuable references for practical decision-making and future strategic recommendations..
563 $a (平裝)
650 # 4 $a Adaptive Genetic Algorithm. $3 1381253
650 # 4 $a Two-stage stochastic programming. $3 1449091
650 # 4 $a Urban logistics. $3 1449090
650 # 4 $a 適應性基因演算法. $3 1338556
650 # 4 $a 兩階段隨機規劃法. $3 1449089
650 # 4 $a 城市物流. $3 1449083
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