ミルクランアプローチによるバリューストリームデザインのためのヒューリスティックベースのハイブリッドアルゴリズム

本研究では、車両ルーティング問題に関連するミルクランのためのヒューリスティックアルゴリズムが開発されました。これは、内部物流システムアプローチにより、適切な場所で適切な時間に短時間で供給することを目指しました。提案された問題定義はNP困難であるため、問題を解決するためにヒューリスティックベースのハイブリッド遺伝的アルゴリズム手法を提案しました。実生活の問題は、車両ルーティング問題に触発されたミルクランアプローチを用いて解決されました。まず、混合整数線形計画法でモデルが開発され、その後提案されたハイブリッド遺伝的アルゴリズムで問題が解決されました。ネットワーク内の総輸送コストと必要な車両数を削減することを目的とし、効率的な車両ルーティング戦略を使用しました。物流サービス会社の既存の流通および収集システムの変化について説明します。時間、重量、体積、パレットなどの変数の反応は、ミルクラン最適化を適用してコストと時間の節約を伴うさまざまなシナリオの下で測定されました。決定論モデルと提案されたヒューリスティックアルゴリズムは、経路の前回と出力を比較しました。それに応じて、6つの異なるシナリオに対して制限に30％および50％の割引が実施されました。