본 연구는 리드타임이 상이한 다단계의 공급 사슬에서 수송비용과 재고비용을 최소화하는 다기간의 차량일정계획 수립에 관한 연구이다. 일반적인 공급사슬모형과 차량일정계획 문제를 통합한 모형으로서, 각 단계의 가용차량과 차량 용량이 제한된 제약조건하에서 비용을 최소화하는 차량일정을 구하는 문제이다. 본 연구에서는 이에 대한 최적화 수리모형과 2단계의 분할해법을 제시하였으며, 다양한 공급사슬모형에 대한 발견적 기법의 성능을 분석하였다.
승무일정계획이란 특정 기간 동안 운행할 차량들을 대상으로 각 차량마다 필요로 하는 승무원을 배정하는 계획을 말한다. 최적 승무일정계획의 수립은 일반적으로 제약 조건을 만족하는 모든 종류의 개별 다이아를 생성한 다음 이들을 대상으로 모든 차량을 운행할 수 있는 최적조합을 선정하는 방식으로 이루어지고 있다. 승무일정계획 문제의 난이도는 제약 내의 개별 다이아 생성하는 단계에서 생성되는 후보다이아 집합에 많은 영향을 받는다. 본 논문에서는 승무일정계획 문제의 난이도를 줄일 수 있는 후보다이아 집합을 생성하기 위한 방안 2가지를 제시한다. 실제 현장의 승무일정계획 문제를 대상으로 한 실험 결과, 방안들을 적용한 경우에 기존의 방법으로는 수립하기 어려웠던 계획을 빠른 시간 내에 수립할 수 있음을 확인하였다.
최근 인터넷이 활성화 되면서 물류기업의 수 배송 물량이 증가하고 있으나, 제한된 차량과 차주를 확보하는 것이 용이하지 않기 때문에, 수 배송 업무의 합리화는 국내 기업들의 물류관리에서 가장 중요한 과제 중의 하나이다. 이에 따라, 차주와 차량의 효율적 배차 계획 수립을 위해 차량경로 문제와 차량일정계획문제를 해결하기 위한 많은 연구가 있었다. 그러나, 매일 변동하는 교통상황과 세밀한 지리적인 조건을 반영하기 어렵고 지점수가 많아질수록 방대한 크기의 데이터베이스 구축이 필요할 뿐만 아니라 계산시간의 증가로 인한 비효율성이 야기될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 제약조건을 가지는 3PL 물류업체의 운송비용에 따른 배차계획 문제를 다루며, 문제 해결을 위해 배차 정보 구축과 운송비용을 고려한 배차 알고리즘을 제안하고 이를 물류업체에 적용한 실험 결과를 제시하였다. 개발된 운송비 기반 배차시스템을 적용해 본 결과 차주의 기존 운송비 수익이 평균 11% 상승하였다.
대형 조선소에서 하루 수십, 수백 개의 블록 이동이 있고 이동량이 많아지면 트랜스포터의 수, 운전기사, 신호수의 요구 증가를 야기해 비용 증가에 영향을 미친다. 또한 조선소에서 블록 이동은 공정 사이의 흐름에 영향을 미치며 전체 일정을 지연시킬 수도 있다. 그러므로 잘짜여진 블록 이동문제는 생산성 증가과 총 비용 감소에 있어 중요하다. 트랜스포터를 이용하여 블록을 이동하는데 트랜스포터란 고가의 특수운반차량으로 조선소에서 종류별(수백톤급)로 보유하고 있다. 트랜스포터는 가용 중량 이상의 블록을 이동할 수 없는데 이 때 두 대 이상의 차량을 결합하여 운반할 수 있다. 본 연구에서는 블록 무게와 트랜스포터의 적재 용량을 고려한 트랜스포터의 일정계획 문제를 다룬다. 계획된 공정 시간에 맞춰 블록이 도착할 수 있도록(지연시간 최소화)하는 모형을 정의하고 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 그리고 실험을 통해 최적화 모형과 휴리스틱 알고리즘의 효과를 검증하고자 한다.
물류업계는 배차 운송하기 위한 많은 알고리즘, 차량경로문제, 차량일정계획, GIS, GPS 등의 여러 연구를 진행하고 있다. 하지만 물류시장에 배송물량은 늘어나지만 배송을 하기 위한 차량과 기사는 한정되어 있으며 다단계 거래구조로 인해 수수료가 발생하여 최말단에 있는 화물차주만 수익이 감소한다. 이런 문제에 의해 차량주인(차주)는 운송장소와 운송비에 중점을 두고 배송 건을 선택하여 운송을 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 물류기업의 배차문제와 차주 운임비 문제 해결을 위하여 운송비 기반배차 시스템의 정보화를 실현하기 위한 기초적인 데이터 구조를 제안하고, 운송비 중심의 배차 알고리즘이 적용된 배차 시스템을 물류업체에 적용한 결과를 제시하였다.
디지털 정보 혁명과 정보 기술의 발달은 고객의 다양한 욕구를 유발하였고 점차 기업들의 격화된 경쟁하의 생존전략으로서 물류 서비스 향상을 위한 물류 흐름이 기업 경쟁력의 중요한 요소로 부상하고 있다. 또한 공급자와 소비자 간의 정보공유는 기능 중심에서 프로세스 중심이 되면서, 유연성과 고객 서비스를 극대화하기 위한 새로운 물류 개념을 요구하게 되었다. 현재까지 대부분의 수 배송 연구는 방문순서나 방문시간의 제약조건에 따라 수요처에 대한 도착시간 및 선행순서에 대한 제약이 없는 경우의 차량경로문제(VRP)나 시간 및 선행순서에 대한 제약이 있는 경우의 차량일정계획문제(VSP)로 연구되어져 왔다. 그러나 현실적으로는 배송센터에서 제약 조건에 따라 고객까지 차량일정계획 수립을 위한 시간 보다는 배차계획을 수립하는데 더 많은 시간이 소요되는 것으로 알려져 있다. 본 논문은 물류 서비스의 향상을 위한 배차계획 업무의 현실적인 제약 조건들을 고려하여 배차계획 시스템을 설계하고, 이 설계 모듈에 따라 배차계획의 수정작업 조정시간를 효율적이고 획기적으로 줄일 수 있는 배차계획 시스템의 발견적 알고리듬을 설계하고 구현토록 한다.
승무일정계획이란 특정 기간동안 운행할 차량들을 대상으로 각 차량마다 필요로 하는 승무원을 배정하는 계획을 말한다. 최적 승무일정계획의 수립은 일반적으로 가능한 모든 종류의 개별 근무표들을 생성한 다음 이들을 대상으로 투입 승무원의 수가 최 소화 될 수 있는 최적조합을 선정하는 방식으로 이루어지고 있다. 근무표 최적조합의 선정을 위한 종래의 기법들은 주로 선형계획법에 기반을 두고 있으나, 목적함수에 선형식으로 표현하기 어려운 요소가 포함되어 있을 경우 적용이 어렵다는 문제가 있다. 본 논문은 선형식으로 표현하기 어려운 목적함수를 포함할 뿐만 아니라 동원 가능한 승무원의 수가 제한되어 있는 경우에도 계획 수립이 가능하도록, 기존의 정수계획법에 휴리스틱 탐색기법을 결합하는 방안을 제시한다. 휴리스틱 탐색은 정수계획법에 의해 일차로 도출된 계획의 불완전한 부분을 교정하기 위해 반복적 개선 탐색을 수행하는 방식으로 이루어진다. 기존의 방법으로 해결이 어려운 실제 현장의 승무일정계획 문제를 대상으로 한 실험 결과, 본 논문의 방법은 전문가의 수작업 결과보다 더 좋은 수준의 계획을 빠른 시간 내에 수립할 수 있음을 확인하였다.
철도운영기관은 수송수요예측과 열차차량의 수송능력을 토대로 수송계획을 세우고 이에 따른 열차운행계획을 수립한다. 열차운행계획을 통해 열차 운행간격이 조정되어 열차운행시간표(열차다이아)가 작성되고, 열차운행에 사용되는 열차의 차량운영계획이 수립된다. 열차운영기관에서는 열차 운영관리의 효율성을 높이기 위해 다이아에 편성되어진 열차들의 승무인원을 판단하고 배치하는 승무일정계획을 수립해야 한다. 본 연구에서는 승무일정계획 문제인 승무다이아 작성단계에 제약조건을 만족하는 이웃해 탐색기법을 적용하여 승무 계획의 효율적 관리가 가능하도록 하는 방법론을 제시한다. 연구에서 제시한 방법론에 의해 생성된 승무 다이아는 실제 운영하는 열차시간표를 대상으로 기존 승무다이아와 결과 값을 비교하여 제시된 방법론의 효율성을 검증하였다.
도시에서 수요지점간을 이동하는데 걸리는 시간은 출퇴근시간 및 낮시간대와 같이 시간대에 따라 차이가 발생한다. 또한 배송 경로 중 특정구간에는 아파트나 학교, 기업 등과 간이 배송점이 밀집되어 있어 차량이 이동속도에 영향을 받지 않는 수요지점들이 포함되어있다. 그러나 기존의 차량경로 문제에서는 이러한 차량의 이동속도에 시간대에 따라 정체현상 등을 감안하거나 밀집되어있는 수요지점의 특성 또한 고려되지 않고 있다. 이 밀집지점들의 특성을 파악하여 한 개의 큰 배송점으로 처리하면 고려해야할 배송지점의 수를 대폭 축소할 수 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 시간대에 따라 수요지점간 이동속도가 달라지는 동적인 환경을 고려하되, 밀집지역을 고려한 차량경로를 구성하는 효율적인 알고리즘을 개발하였다. 개발된 해법은 최적해와 컴퓨터시뮬레이션 모형을 구축하여 최적해와 비교해 봄으로써 그 수행도를 평가하였다.
This paper is concerned with the multiobjective vehicle scheduling problem with time and area-dependent travel speeds(MVSPTD), in which two conflicting objectives are explicitly treated and the travel speed between two locations depends on the passing area and time of day. The two objectives are the minimization of total vehicle travel time and the minimization of total weighted tardiness. First, I construct a mixed integer linear programming formulation of the MVSPTD, and present o heuristic algorithm that builds the vehicle schedules based on the savings computed. The results of computational experiments showed that the heuristic performs very well. Finally, I propose an expert system for vehicle scheduling in the MVSPTD. Its whole process is executed under VP-Expert expert system environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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