• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.673-678
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• 2007

본 연구는 지리학적으로 산재해 있는 다양한 수요지점을 서비스할 수 있는 차량경로모델을 개발한다. 즉 다양한 수요지점을 구역으로 분할하여 각 수요지점의 수요량과 서비스 레벨을 고려하여 최적차량 운송계획 모형을 개발하는 데 있다. 본 연구 방법에서 사용된 접근 방법으로 먼저 단일 출발점에서 각 수요지점의 수요조건을 만족하는 범위 내에서 최소의 운반 거리 및 수요 조건을 만족하도록 각 서비스 지역을 할당하는 Clustering Algorithm을 개발하여 단일 구역별 최적의 이동 경로를 개발하였다. 그리고 각 수요지점별 수요량의 평균과 표준편차를 고려하여 새로운 Saving Algorithm을 기반으로 하여 운송 가능한 차량별 수요지점을 할당하였다. 또한 각 차량경로 구역별 서비스 레벨을 고려한 개선된 알고리즘을 사용하여 차량경로 문제의 근본적인 목적인 이동 거리(비용, 시간)의 최소화와 고객서비스 극대화를 동시에 달성하기 위한 최적 차량 운송 계획 모델을 개발하였다. 마지막으로 수치적 예제를 통해 본 연구에서 사용된 모델들과 기존 모델들과의 비교를 수행하였다.

• Spatial Information Research
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• v.18 no.3
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• pp.63-72
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• 2010

The vehicle routing problem with simultaneous pick-up and delivery (VRPSPD) is a variant of the vehicle routing problem (VRP) that customers require simultaneously a pick-up and delivery service. The main objective of VRPSPD is to minimize a cost of routes satisfying many constraints. Traditional VRPSPD have been dealt with a static environment. The static environment means that a routing data and plan cannot be changed. For example, it is difficult to change a vehicle's routing plan so that a vehicle serves the pick-up demands of new customers during the delivery service. Therefore, traditional approach is not suitable for dynamic environments. To solve this problem, we propose a novel approach for finding efficient routes using a real-time re-routing heuristics based on the Location Based Service (LBS). Our re-routing heuristics can generate a new route for vehicle that satisfies a new customer's demand considering the current geographic location of a vehicle. Experimental results show that our methodology can reduce the traveling cost of vehicles comparing with other previous methods.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.522-525
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• 2000

본 연구에서는 고객의 재고 수준을 고려하면서 동시에 연간 수송비용을 최소로 하는 차량 경로결정문제 IRP(Inventory Routing Problem)에 새로운 위성창고 (Satellite facility)개념을 도입한 수리모델과 알고리즘을 개발하였다. 위성창고는 수송 가능 용량을 초과하는 수요가 발생했을 때 수송 도중에 물량을 보충하여 재고 보충 일정 시간 내에 운반을 할 수 있도록 하는 장치이며 여기서는 용량의 한계를 고려한 위성창고 개념을 도입하였다. 또한 재고 보충 일정 관리 문제와 차량 경로 결정 문제를 분리하여 순차적으로 발견적 기법을 이용하는 기존의 방법을 통합 최적화 알고리즘으로 구현하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.28 no.5
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• pp.107-116
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• 2010

The vehicle travel time between locations in a downtown is greatly influenced by both complex road conditions and traffic situation that changes real time according to various external variables. The customer's demands also stochastically change by time period. Most vehicle routing problems suggest a vehicle route considering travel distance, average vehicle speed, and deterministic demand; however, they do not consider the dynamic external environment, including items such as traffic conditions and stochastic demand. A realistic vehicle routing problem which considers traffic (smooth, delaying, and stagnating) and stochastic demands is suggested in this study. A mathematical programming model and hybrid genetic algorithm are suggested to minimize the total travel time. By comparing the results considering traffic and stochastic demands, the suggested algorithm gives a better solution than existing algorithms.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.16 no.3
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• pp.1-9
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• 2007

Travel time between two points depends upon whether it is a rush hour or not in metropolitan area. It is true that there is big differences on the time required to get through the area whether going in busy morning or near noon. Another issue is that there exist many delivery points which closely located each other; so no need to consider traveling hours among these points. We designed an efficient procedure to reduce the complexity by considering closely located delivery points as one big delivery point. A computer simulation model is constructed for comparison purposes of the developed heuristic with the optimum solution.

• Journal of the military operations research society of Korea
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• v.33 no.2
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• pp.31-47
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• 2007

The main purpose of this study is to find out the best solution of the vehicle routing problem with hard time window by using both genetic algorithm and heuristic. A mathematical programming model was also suggested in the study. The suggested mathematical programming model gives an optimal solution by using ILOG-CPLEX. This study also suggests a hybrid genetic algorithm which considers the improvement of generation for an initial solution by savings heuristic and two heuristic processes. Two heuristic processes consists of 2-opt and Or-opt. Hybrid genetic algorithm is also compared with existing problems suggested by Solomon. We found better solutions rather than the existing genetic algorithm.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.315-318
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• 2004

지금까지 대부분의 물류시스템은 생산자에서 최종 소비자에 이르는 생산물품의 수${\cdot}$배송에만 집중되어 왔으나, 최근 산업계에서는 기존의 수송시스템에 역방향 물류시스템을 통합하려는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 배달화물과 수거화물이 혼합 적재되는 차량경로문제를 제안하고 이를 해결하기 위한 방안으로 유전알고리듬을 적용한 해법을 제시한다. 배달과 수거의 혼합적재를 허용함에 따라 고객지점에서는 적재된 혼합화물을 재배치하는 문제가 발생할 수 있다. 이 때 소요되는 적재화물의 재배치시간은 직관적인 수식으로 표현하였다. 유전알고리듬 개발과정에서 여러 가지 교차 연산자와 돌연변이 연산자들을 새롭게 고안하였다. 제안된 유전알고리듬 해법의 성능평가를 위하여 유사한 차량경로문제를 다루는 최신 알고리듬과 비교 계산실험을 수행하였다. 다양한 문제를 구성하여 실험한 결과, 제안된 유전알고리듬해법의 효과성이 입증되었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2013.06a
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• pp.83-85
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• 2013

무인 자가 운반 차량은 컨테이너 터미널 내 선박과 장치장 사이를 오가며 컨테이너를 운반하는 무인 장비로 컨테이너를 집고 내리는 하역 능력을 갖고 있다. 터미널에서 컨테이너의 처리량을 극대화하기 위해서는 컨테이너 운송 시간을 최소화하여야 하는데, 이를 위해서는 차량의 효율적인 주행 경로 설정이 필요하다. 최적의 주행경로를 설정하기 위한 방법으로 A*, ant colony optimization과 같은 탐색알고리즘을 이용해서 주행경로를 찾는 방안이 연구된바 있다. 하지만 교통 상황에 따라 최적의 주행 경로는 바뀌게 되는데 기존의 연구에서는 결정된 주행 경로에 대한 수정이 없기 때문에 이러한 변화를 반영하지 못하는 문제가 있었다. 이에 본 논문에서는 주행 중인 차량이 다른 차량의 간섭에 의하여 대기하는 경우 대기 시간을 이용하여 새로운 주행 경로를 탐색 하여 현재 교통 상황에 맞는 최적의 경로를 찾는 방안을 제안하였으며 실험을 통해 기존 방안보다 더 효율적임을 확인하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.18 no.6
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• pp.111-124
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• 2000

본 연구에서 다루고자 하는 문제는 서비스시간 제약을 갖는 도시부 복합교통망에서의 기종점을 잇는 합리적인 최단경로를 탐색하고자 하는 것이다. 서비스시간 제약은 도시부 복합교통망에서의 현실성을 보다 더 사실적으로 표현하지만 기존의 알고리즘들은 이를 고려하지 않고 있다. 서비스시간 제약은 환승역에서 여행자가 환승차량을 이용해서 다른 지점으로 여행할 수 있는 출발시간이 미리 계획된 차량운행시간들에 의해 제한되어지는 것이다. 환승역에 도착한 여행자는 환승차량의 정해진 운행시간에서만 환승차량을 이용해서 다른 지점으로 여행할 수 있다. 따라서 서비스시간 제약이 고려되어지는 경우 총소요시간에는 여행시간과 환승대기시간이 포함되어지고, 환승대기시간은 여행자가 환승역에 도착한 시간과 환승차량의 출발이 허용되어지는 시간에 의존해서 변한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결할 수 있는 링크기반의 최단경로탐색 알고리즘을 개발하였다. Dijkstra 알고리즘과 같은 전통적인 탐색법에서는 각 노드까지의 최단도착시간을 계산하여 각 노드에 표지로 설정하지만 제안된 알고리즘에서는 각 링크가지의 최단도착시간과 각 링크에서의 가장 빠른 출발시간을 계산하여 각 링크의 표지로 설정한다. 제안된 알고리즘의 자세한 탐색과정이 간단한 복합교통망에 대하여 예시되어진다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.03a
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• pp.65-69
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• 1998

차량주행안내 시스템에서 경로 안내 기능은 사용자에게 출발지와 목적지간의 최단의 경로를 찾아 주는 역할을 수행한다. 그런데 최단경로를 찾는 문제도 중요하지만, 다음과 같이 최단 경로 이외에 대체경로가 필요한 경우가 자주 발생한다. 첫째, 목적지나 출발지가 유사한 차량에 대해서 복수개의 경로를 제시함으로써, 교통량을 분산시킬수 있어, 전체 도로망의 효율을 높일 수 있다. 둘째, 운전자의 선호도가 각기 다르기 때문에 이를 만족시키기 위해서는 복수개의 경로 제시가 필요하다. 본 연구에서는 대체경로의 적합성을 평가할수 있는 지표와 유전 알고리즘 기반의 효율적인 대체경로를 탐색 기법을 제시한다.