• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.705-707
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• 2022

본 연구에서는 기존 차량 경로 문제(Vehicle Routing Problem)의 범위를 확장시켜 일반화된 차량 경로문제(Generalized Vehicle Routing Problem)를 제시하고, 이 문제를 해결하기 위한 강화학습 모델을 제안한다. 기존의 차량 경로 문제는 depot에서 각 node(또는 각 node에서 depot)의 단방향만 존재해 제한된 문제만을 해결할 수 있었다. 이 한계점을 극복하기 위해 depot을 제외한 모든 node가 서로 연결된 형태의 일반화된 차량 경로 문제를 정의하고 이를 해결하고자 한다. 차량 경로 문제는 NP-hard 문제로 최근에는 강화학습을 이용해 이를 해결하고자 하는 모델이 연구되고 있다. 본 연구에서는 새로 정의한 일반화된 차량 경로 문제를 해결하기 위한 강화학습 모델을 제안한다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.31 no.3
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• pp.90-100
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• 2008

기간차량경로 문제는 차량용량제약을 고려한 차량경로문제를 다 기간으로 확장한 형태의 문제로 역방향 로지스틱스의 폐기물 혹은 재활용품 수거에 관련된 주요한 운영 문제들 중의 하나로 각 고객에 대해서는 계획기간 중에 방문해야 하는 횟수가 정해져 있어 방문날짜 조합을 결정해야 하며 주어진 방문날짜 조합 하에 각 기간의 차량경로도 결정해야 한다. 주요한 제약조건으로는 차량의 용량제약과 각 기간의 가용 시간제약이 있으며 소요차량의 대수를 최소화하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 대상 문제의 복잡도로 인하여 초기해를 구하고 그 해를 개선하는 2 단계 발견적 알고리듬을 제안하였으며 다양한 문제들에 대한 계산실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 발견적 알고리듬이 기존 알고리듬보다 우수함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.04a
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• pp.12-17
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• 2000

본 연구에서는 다 물류센터 문제를 해결하기 위한 통합 차량운송계획모델의 연구로서 다음과 같은 3단계모델을 개발하였다. 첫 번째 단계로서 다 물류센터의 문제를 단일 물류센터 문제로 변환하는 단계로서 물류센터별 공급 가능한 수요지를 선정하기 위한 방법인 구역할당모델(Sector-Clustering Model)을 개발하였으며, 두 번째 단계에서는 구역할당이 이루어진 단일 물류센터별로 차량경로 계획문제를 해결하기 위하여 개선된 Saving 알고리즘을 개발하여 차량종류 및 운송능력 등을 고려한 차량경로계획모델 (VRP)을 개발하였다. 세 번째 단계에서는 차량경로별 차량운송거리 및 시간을 최소화하는 최적차량운송순서계획 모델 GA-TSP을 개발하였다. 또한 객체지향 프로그래밍기법(Object Oriented Programming)을 기반으로 하여 사용자를 위한 GUI-Type 프로그램을 개발하고 다 물류센터의 통합차량운송계획을 위한 실 예를 들어 본 모델의 우수성을 보였다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.16 no.1
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• pp.39-47
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• 2007

The travel speed between two locations within the downtown differs according to time horizon and district. Also, There is delay time on numerous traffic signals and bottle neck areas. It has an influence on planning the vehicle routing. However, there are almost no studies focusing on delay time for distance and travel time between two locations among the existing researches for vehicle routing problem (VRP). In this paper, we approach the real VRP by designing the model which estimates the delay time for traffic signal and bottle neck areas. The results of computation experiment demonstrate that proposed method performs well and have better solution than other method not considering the delay time.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2009.06a
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• pp.171-172
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• 2009

Generally, the container road transportal ion am be divided into three types; short distance, long distance and shuttle transportation. Also container vehicle am be divided into three types according to the chassis types of vehicle; only 20-feet container, only 40-feet container, combined chassis trailer. This paper deals with Vehicle Routing Problem(VRP) for delivering containers considering shuttle transportation. The shuttle service occurs several amounts of container which is same as O/D pairs. This problem is similar to the previously studied VRP for delivering containers using combined chassis trailers, but the characteristics of shuttle service must be considered additionally. We formulate the container shuttle transportation planning problem using combined chassis trailers based on VRP with pick-up and delivery which can visit each node more than one time, and propose an efficient solution procedure.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.33-36
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• 2006

OR 기법이 현실에 성공적으로 적용된 분야 중 하나가 차량 경로 문제 풀이며 이 분야에 대한 연구는 꾸준히 진행되어 오고 있다. 시간대 제약이 있는 차량 수 배송 문제는 기존의 차량 배송 문제에서 더욱 진보된 형태의 문제이다. 많은 연구가 있어왔지만, 이러한 형태의 문제들은 NP-hard 형태의 문제이므로 meta-heuristic 기법들이 많이 사용되었다. 유전자 알고리즘에 비해 타부 서치 기법이 많이 사용되었는데, 이는 시간대 제약이 있는 차량 수 배송 문제의 경우 유전자 알고리즘의 근간인 염색체 형태로 표현하기가 쉽지 않기 때문이다. 이에 본 논문에서는 시간대 제약이 있는 차량 수 배송 문제를 다수의 차량을 사용하는 Grouping Genetic Algorithms을 적용하여 이러한 어려움을 해결하였다. 또한, 기존의 유전자 알고리즘들은 초기 해 집단을 임의 선택 방식으로 구성하였지만, 초기 해 집단 구성을 heuristic 기법을 사용하여 적합도 함수 값이 좋은 해들로 구성하여 기존에 사용된 알고리즘들과 성능을 비교 분석하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.319-322
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• 2004

물류/택배업계의 공급사슬관리에서 차량에 의한 고객의 요구 서비스 시간대 만족은 고객의 재고수준을 낮추고 또한 서비스 수준의 향상에 매우 중요한 제약조건이다. 최근에 소개된 메타휴리스틱인 개미해법(Ant Colony Optimization: ACO)은 NP-hard 문제의 해공간 탐색에 있어서 상당한 장점을 가지고 있으나, 시간대 제약이 있는 차량경로문제(Vehicle Routing Problems with Time Windows: VRPTW)에 대한 적용은 아주 미비한 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 ACO 를 VRPTW에 적용하여 최선의 차량경로 해를 구하기 위한 여러 변형을 제시하고, 이들의 영향을 다양한 실험문제를 이용하여 분석하고자 한다. 계산실험 결과, 기본 ACO 에 여러 설계 요소들을 추가함에 따라 계산시간이 다소 증가하지만 보다 우수한 차량경로 해를 구할 수 있었다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.22 no.7 s.78
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• pp.107-117
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• 2004

The growing demand for customer-response, made-to-order manufacturing and satisfactory delivery are stimulating the importance of commercial fleet management problem. Moreover, the rapid transformation to the customer-oriented multi-frequency, relatively small fleet, such as home delivery and Perishable goods, requiring prompt delivery and advanced real-time operation of vehicle fleets. In this paper we consider the vehicle routing problem(VRP) to minimize delivery completion time which is equal to the time that last customer wait for the vehicle in fleet operation. The mathematical formulation is different from those for the classical VRP which is minimizing cost/distance/time by running vehicles in manager's point of view. The key aspect of this model is not considering the return time from the last customer to depot in every vehicle path. Thereby, the vehicle dispatcher can afford to dynamically respond to customer demand and vehicle availability. The customer's position concerned with minimizing waiting time that may be applied for the delivery of product required freshness or delivery time. Extensive experiments are carried out to compare the performance of minimizing delivery completion time by using the ILOG Solver which has the advantage of solving quickly an interim solution very near an optimal solution. The experimental results show that the suggested model can easily find near optimal solution in a reasonable computational time under the various combination of customers and vehicles.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.33 no.8
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• pp.583-588
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• 2009

Generally, the container road transportation can be divided into three types; short distance, long distance and shuttle transportation. Specially, the shuttle service occurs several amounts of container which is same as O/D pairs. Also container vehicle can be divided into three types according to the chassis types of vehicle; only 20-feet container, only 40-feet container and combined chassis trailer. Combined chassis trailers can load two 20-feet containers or one 40-feet container. This paper deals with Vehicle Routing Problem (VRP) for delivering containers considering shuttle service. This problem is similar to the previously studied Shin and Oh (2008), but the characteristics of shuttle service must be considered additionally. We formulate the container shuttle transportation planning problem using combined chassis trailers based on VRP with pick-up and delivery which can visit each node more than one time, and propose an efficient solution procedure.

• Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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• 2000.11a
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• pp.91-94
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• 2000

본 연구에서는 차량용량이 같지 않은 복수의 다른 종류의 차량을 고려하여, 차량이 이동하면서 배달과 수거를 동시에 수행하고 수거지점으로부터 화물을 수거하여 차고지로 운송하는 귀로 화물(Backhauls)을 갖는 PDP(Pickup and Delivery Problem)문제를 그 연구 대상으로 한다. 동시에 차량을 통해 이동되는 품목이 단일 품목이 아니고, 배달 및 수거시간제약조건을 갖는 다품목 시간제약 수송차량 배차문제를 Time-space network를 이용하여 정수선형계획문제로 정식화한다. 이를 최적화 S/W LINGO를 이용하여 위의 모든 제약조건을 만족하면서 운용되는 차량수와 차량의 이동경로를 최소화하는 해를 구하고, 분석한 내용을 보여주고자 한다. 덧붙여 위 문제의 입·출력자료를 데이터베이스화하여 지리정보시스템(Geographic Information System : GIS)과 통합한 차량운행경로결정 지원시스템을 구축하기 위한 방법을 제시하고자 한다.