In modern logistics, the effective use of the vehicle volume and loading capacity will reduce the logistic cost. Many heuristic algorithms can solve this knapsack problem, but lots of these algorithms have a drawback, that is, they often fall into locally optimal solutions. A fusion optimization method based on simulated annealing algorithm (SA) and binary particle swarm optimization algorithm (BPSO) is proposed in the paper. We establish a logistics knapsack model of the fusion optimization algorithm. Then, a new model of express logistics simulation system is used for comparing three algorithms. The experiment verifies the effectiveness of the algorithm proposed in this paper. The experimental results show that the use of BPSO-SA algorithm can improve the utilization rate and the load rate of logistics distribution vehicles. So, the number of vehicles used for distribution and the average driving distance will be reduced. The purposes of the logistics knapsack problem optimization are achieved.
Purpose: This literature review investigates the interplay between Environmental Management Accounting (EMA), distribution innovation, and logistics optimization in supply chain management, examining their combined impact on environmental and financial performance. Specifically, this study aims to explore the integration of EMA practices into financial performance analysis, focusing on distribution innovation, logistics optimization, and supply chain sustainability. Research design, data and methodology: A comprehensive literature review approach was employed, analyzing existing research from diverse sources, including peer-reviewed journals, books, and academic libraries. This methodology identified key themes, challenges, and best practices in EMA, distribution innovation, logistics management, and supply chain sustainability. Results: The study revealed significant improvements in organizations adopting EMA practices, enhanced by distribution innovation and logistics optimization. Key findings include enhanced environmental sustainability performance, improved financial performance, better alignment of environmental and financial goals, increased transparency and reporting, and improved supply chain sustainability. Conclusion: Integrating EMA practices into financial performance analysis, focusing on distribution innovation and logistics optimization, is crucial for achieving balanced environmental and financial goals. A strategic approach prioritizing accurate measurement, strategic alignment, and transparent reporting is essential for logistics operations. By adopting EMA practices, organizations can enhance sustainability performance, financial performance, and supply chain resilience.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1708-1734
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2022
In the development of logistics system, the breakthrough of important technologies such as technology platform for logistics information management and control is the key content of the study. Based on Javascript and JQuery, the logistics system realizes real-time monitoring, collection of historical status data, statistical analysis and display, intelligent recommendation and other functions. In order to strengthen the cooperation of warehouse storage, enhance the utilization rate of resources, and achieve the purpose of real-time and visual supervision of transportation equipment and cargo tracking, this paper studies the VNF dynamic deployment and SFC routing problem in the network load change scenario based on the logistics system. The BIP model is used to model the VNF dynamic deployment and routing problem. The optimization objective is to minimize the total cost overhead generated by each SFCR. Furthermore, the application of the SFC mapping algorithm in the routing topology solving problem is proposed. Based on the concept of relative cost and the idea of topology transformation, the SFC-map algorithm can efficiently complete the dynamic deployment of VNF and the routing calculation of SFC by using multi-layer graph. In the simulation platform based on the logistics system, the proposed algorithm is compared with VNF-DRA algorithm and Provision Traffic algorithm in the network receiving rate, throughput, path end-to-end delay, deployment number, running time and utilization rate. According to the test results, it is verified that the test results of the optimization algorithm in this paper are obviously improved compared with the comparison method, and it has higher practical application and promotion value.
This study aimed to focus on the optimization of the external dimension sizes in the corrugated fiberboard cartons (CFCs) for exporting agricultural products. The commercial CFCs of current fresh produces such as paprika, Asian pear, melon, sweet potato, and oriental melon for export were used for this study. The guidelines of the minimum internal dimensions of the refrigerated reefer container, the dimensions of pallets, and the maximum load height of a stack were referred to KS T ISO 668, KS T 1372, and the Container Handbook by the German Insurance Association, respectively. These principles were selected as a ground rule for the external dimensions of CFCs. Package layout design programs of ArtiosCAD and Cape Pack software were used to confirm the box stacking patterns and revise the external dimension of CFCs. The final external dimensions of each CFC were revised from 5 to 30 mm compared to its original dimensions. The maximum load of each stacking box per pallet has been increased from 0.0 to 12.5% compared to its original load.
본 논문은 선박을 이용한 화물의 운송에 있어서 선박과 화물의 중개 최적화에 대하여 기술한다. 중개를 위한 시간 제약, 중량 제한, 선호도 등 여러 기준들을 정의하여 정형화하고 이를 이용하여 최적화 문제 모형을 수립하였다는 것이 연구의 주요 핵심이고, 실험을 통하여 문제의 복잡도와 최적해 탐색 비용의 적정한 한계치를 파악하였을 뿐 아니라 그 과정으로서 성능평가 방법을 제시한 점도 중요한 연구 결과라고 하겠다. 제시된 최적 중개 방안은 화물과 선박의 시간적 제약 조건과 선박의 중량 제약 조건을 이용하여 화물의 선박에 대한 선호도와 선박의 화물에 대한 선호도를 유도하고, 최적화 문제의 목적 함수에서 이틀 선호도를 이진 결정변수의 계수로 활용하여 제약 조건을 만족함과 동시에 전체적인 선호도 값의 합이 큰 선박과 화물의 쌍이 중개하도록 하였다. Davis-Putnam 기반의 최적화 프로그램을 이용한 실험에서 결정변수의 개수가 90 여개 이하의 문제 크기에 대하여 적정한 시간 내에 최적해를 구하는 것을 확인하였다.
본 연구에서는 재사용 가능한 제품을 대상으로 순방향물류(Forward logistics)에서 부터 역방향물류(Reverse logistics)에 이르기까지 전체 물류비용과 수요와 회수에 따른 제조업자에서의 재고관리, 재사용을 위한 과정에서 발생하는 청소공정비용 및 폐기비용을 고려한 재사용 네트워크 모델(Reusable network model)을 제안한다. 제안 모델의 유효성을 검증하기 위하여 최적화 기법 중 하나인 유전자 알고리즘(Genetic algorithm: GA)을 이용한다. 파라미터가 해(Solution)에 미치는 영향을 알아보기 위해서 세 가지 파라미터 조건에서 우선 순위형 GA(Priority-based GA: priGA)와, 각 세대(Generation)마다 파라미터가 조정되는 개량형 하이브리드 GA(Modified hybrid genetic algorithm: mhGA)를 사이즈가 다른 4가지 예제에 적용하여 시뮬레이션을 실시한다.
최근 열차 운행에 있어 경쟁 체제 도입에 관한 논의가 활발하다. 유럽의 경우 20 여년간 경쟁 체제 도입과 관련한 여러 강령들을 발표해 왔고, 화물 열차 중심으로 경쟁 체제가 점차 확대되고 있다. 이러한 경쟁 체제 도입은, 다수의 운송사업자가 제안하는 열차 스케줄을, 공정하고, 비차별적인 방식으로 각 운송사업자의 요청 스케줄을 조정해야 하는 기술적인 문제를 야기한다. 이와 관련하여 경매방식을 비롯한 다양한 연구와 실험이 진행되고 있는 유럽과 달리, 이러한 조정 과정에 대한 국내 연구는 전무하다. 본 연구는 경매 방식을 비롯한 기존의 철도 슬롯 할당 메커니즘을 분석하고, 스케줄 조정 허용치 범위 내에서 스케줄 변화를 통해 열차 운행횟수를 최대화하며, 운송사업자간의 운영상의 정책을 고려할 수 있는 슬롯 할당 메커니즘 및 최적화 모형을 제안하고자 한다.
본 연구는 폐쇄루프 공급망을 최적화하기 위한 녹색 폐쇄루프 공급망 네트워크(GCSN)를 제안한다. GCSN은 물류 유통과정에 투입되는 익스프레스 박스의 재활용에 중점을 두고 연구하였다. 이를 통해 물류공급망 작업의 표준화와 전자상거래 업체의 증가에 따른 익스프레스 박스의 사용의 가속화와 전자상거래 업계의 익스프레스 상자의 재활용을 통한 자원 낭비를 최소화하는 녹색공급망을 추진한다. GCSN은 유통흐름과 자원의 투입요소는 수학식으로 표현하며 LINGO를 사용하여 구현된다. 녹생 즉, 환경 보호의 관점에서 전자상거래 산업의 지속가능한 발전을 견인하는 유통의 과정이다. 또한 자원 부족에 따른 원자재 가격 상승에 대응하고 전자상거래 업체들의 친환경적으로 익스프레스 상자를 투입하는 전략의 필요성을 부각시켰다. 이와 같은 이유로 본 연구는 전자상거래 업체에서 사용하는 재활용이 가능한 익스프레스상자를 연구대상으로 하며, 공급망 네트워크에서 시설 위치와 할당문제도 통합적으로 고찰한다. 마지막으로 본 연구의 결론과 시사점을 도출하였다.
본 논문에서는 저탄소 경제로의 패러다임 변화에 따른 중국 물류정책의 변화와 정책적 대응방향에 대해 살펴보았다. 우선 중국 물류산업의 에너지 소비 및 탄소 배출관련 수치가 높게 나타나 중국 물류산업이 직면하고 있는 저탄소 물류방식의 개발 수요가 매우 크다고 평가된다. 그러나 중국의 저탄소경제 정책 추진 방식은 자발적 시장원리에 따르기보다는 목표 달성을 위한 하향식 강제 집행에 더 의존하고 있으며, 이에 따라 향후 저탄소 경제에 대응하는 중국 물류정책의 방향은 다음과 같이 전개될 것으로 예상된다. 첫 번째로 물류 네트워크의 최적화를 통해 물류 에너지 낭비를 줄이는 저탄소 개발을 추진할 것으로 판단된다. 두 번째로 물류 기기 및 장비의 저탄소화를 통해 물류관리 저탄소화를 실현할 것으로 예상된다. 세 번째로 친환경 회수물류 등 저탄소 경제성장 수요에 적합한 물류모드를 적극 개발할 것으로 예상된다. 저탄소경제와 신에너지 산업 발전의 3대 요인은 정책, 기술과 자금이며, 그 중 정부의 정책이 가장 결정적인 역할을 하고 있다. 중국 경제의 특성상, 정부의 정책의 산업발전에 미치는 영향은 매우 중요하며, 중국의 산업 구조 조정을 위해서도 정부의 물류산업 분야에 있어서 녹색경제 성장정책 지원은 그 역할이 매우 클 것으로 예상된다.
최근 국가의 향후 국방 계획이 첨단 무기체계로 향하는 만큼, 이를 위한 군 정비시설도 점점 중요해지고 있다. 하지만 현재 군 정비시설은 관리자의 경험적인 방법과 단순 수리적 계산으로 운용되고 있다. 그래서 본 연구에서는 좀 더 과학적이고 논리적인 방법을 이용하여 군 정비시설 운용 최적화 방법을 제시한다. 연구는 다음과 같은 절차를 따른다. 첫째, 군 정비시설 운용을 분석하여 시뮬레이션을 설계한다. 둘째, 최적화를 위해 독립변수와 종속변수를 정의한다. 독립변수는 군 정비시설 운용 세부사항으로 볼 수 있는 정비장비, 운반장비, 그리고 작업자 수이고, 종속변수는 독립변수에 영향을 받는 총 정비시간으로 결정한다. 셋째, 설계된 시뮬레이션 모델을 기준으로 Warmup 기간을 얻기 위해 Warmup 분석 한다. 넷째, 군 정비시설 운용 최적화를 위해 독립변수의 최적 조합을 메타휴리스틱인 진화전략을 이용하여 산출한다. 이 최적 조합을 통해 군 정비시설 운용은 제한된 비용 내 최대 효과를 얻을 수 있다. 향후 복수의 무기체계 장비를 정비하는 군 정비시설의 다목적 분석 연구를 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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