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  • 學位論文

以多目標演化演算法求解雙目標汙染車輛路由問題

Solving a Bi-objective Pollution Routing Problem Using Multi-objective Evolutionary Algorithms

指導教授 : 蔣宗哲

摘要


本論文使用多目標演化演算法NSGAIII求解雙目標汙染車輛路由問題 (Pollution Routing Problem),此問題為車輛路由問題 (Vehicle Routing Prolbem) 的延伸。雙目標汙染車輛路由問題中物流車有最大容量 (capacity) 限制;客戶與倉庫都有最早開始服務時間 (ready time) 與最晚服務時間 (due time),物流車必須在這段時間內抵達,此為時間限制。我們希望同時最小化總油耗量與最小化總花費時間,但速度在一定速度後越快變得越耗油,想要降低耗油會拉長花費時間,兩者無法同時下降。然而,我們可以求出非凌越解 (non-dominated solution),這些解在目標空間中形成柏拉圖前緣 (Pareto front),本論文的目標是求得接近此問題之真實解的柏拉圖前緣。 我們使用最近鄰點法 (Nearest Neighborhood, NN) 初始化方式來使初始解具備一定品質。多目標路線建構來提前使解具有多目標特性與更具多樣性。探討多種速度對於汙染車輛路由問題的影響性。使用NEH與2-Opt搜尋法的來增強最小化總行駛距離來接近真實解之柏拉圖前緣。 本論文提出的演算法在使解族群更具有多目標特性有較佳的效果。

並列摘要


參考文獻


[1]行政院環保署。網址:https://www.epa.gov.tw/ct.asp?xItem=10052&ctNode=31352&mp=epa
上網日期:2018年9月9日。
[2]P. Augerat, J. M. Belenguer, E. Benavent, A. Corberán and D. Naddef, “Separating capacity constraints in the CVRP using tabu search,” European Journal of Operational Research, vol. 106, pp. 546-557, 1998.
[3]S. Erdoğan and E. Miller-Hooks, “A green vehicle routing problem,” Transportation Research Part E:Logistics and Transportation Review, vol. 48, pp. 100-114, 2012.
[4]H. Li and A. Lim, “Local search with annealing-like restarts to solve the VRPTW,” European Journal of Operational Research, vol. 150, pp. 115-127, 2003.

延伸閱讀