복수물류센터에 대한 VRP 및 GA-TSP의 개선모델개발

시간제한을 가지는 차량경로문제는 배송 및 물류에서 가장 중요한 문제 중의 하나이다. 실제적으로 고객의 서비스를 위하여 주어진 시간 안에 출발해서 배송을 끝마쳐야 한다. 본 연구는 복수 물류센터의 최적차량경로문제를 위하여 유전자 알고리즘을 이용한 2단계 접근방법을 사용한 VRP(Vehicle Routing Problem)모델의 개발이다. 1단계로 구역별로 Clustering한 것은 복수 물류센터의 문제를 쉽게 해결하기 위해 단일 물류센터의 문제로 전환하여 모델을 개발하였다. 2단계로 시간제한을 가지는 최적차량경로를 찾을 수 있는 개선된 유전자 알고리즘을 이용하여 GA-TSP(Genetic Algorithm-Traveling Salesman Problem)모델을 개발하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 Network VRP는 ActiveX와 분산객체기술을 이용한 VRP문제의 해를 구하기 위한 전산프로그램을 개발한다. 【A vehicle routing problem with time constraint is one of the must important problem in distribution and logistics. In practice, the service for a customer must start and finish within a given delivery time. This study is concerned about the development of a model to optimize vehicle routing problem under the multi-logistics center problem. And we used a two-step approach with an improved genetic algorithm. In step one, a sector clustering model is developed by transfer the multi-logistics center problem to a single logistics center problem which is more easy to be solved. In step two, we developed a GA-TSP model with an improved genetic algorithm which can search a optimize vehicle routing with given time constraints. As a result, we developed a Network VRP computer programs according to the proposed solution VRP used ActiveX and distributed object technology.】