This paper presents a network capacity model that can be used as an analytical tool for strategic planning and resource allocation for multimodal transportation systems. In the context of freight transportation, the multimodal network capacity problem (MNCP) is formulated as a mathematical model of nonlinear bi-level optimization problem. Given network configuration and freight demand for multiple origin-destination pairs, the MNCP model is designed to determine the maximum flow that the network can accommodate. To solve the MNCP, a heuristic solution algorithm is developed on the basis of a linear approximation method. A hypothetical exercise shows that the MNCP model and solution algorithm can be successfully implemented and applied to not only estimate the capacity of multimodal network, but also to identify the capacity gaps over all individual facilities in the network, including intermodal facilities. Transportation agencies and planners would benefit from the MNCP model in identifying investment priorities and thus developing sustainable transportation systems in a manner that considers all feasible modes as well as low-cost capacity improvements.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.16
no.4
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pp.225-237
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2016
In conventional transportation problem (TP), all the parameters are always certain. But, many of the real life situations in industry or organization, the parameters (supply, demand and cost) of the TP are not precise which are imprecise in nature in different factors like the market condition, variations in rates of diesel, traffic jams, weather in hilly areas, capacity of men and machine, long power cut, labourer's over time work, unexpected failures in machine, seasonal changes and many more. To counter these problems, depending on the nature of the parameters, the TP is classified into two categories namely type-2 and type-4 fuzzy transportation problems (FTPs) under uncertain environment and formulates the problem and utilizes the trapezoidal fuzzy number (TrFN) to solve the TP. The existing ranking procedure of Liou and Wang (1992) is used to transform the type-2 and type-4 FTPs into a crisp one so that the conventional method may be applied to solve the TP. Moreover, the solution procedure differs from TP to type-2 and type-4 FTPs in allocation step only. Therefore a simple and efficient method denoted by PSK (P. Senthil Kumar) method is proposed to obtain an optimal solution in terms of TrFNs. From this fuzzy solution, the decision maker (DM) can decide the level of acceptance for the transportation cost or profit. Thus, the major applications of fuzzy set theory are widely used in areas such as inventory control, communication network, aggregate planning, employment scheduling, and personnel assignment and so on.
In this paper hi-criterion quadratic fractional generalized solid transportation problem is studied. An algorithm is developed to obtain the time-cost trade-off pairs and hence identifies the optimum trade-off pairs giving the equal priority to both time and cost. A numerical example is illustrated to support the algorithm.
In the present paper, we present method to solve a Fractional Bulk Transportation Problem(FBTP) in which the numerator is quadratic in nature and the denominator is linear. A related (FBTP) is formed whose feasible solutions are ranked to reach an optimal solution of the given problem. The method to find these feasible solutions makes use of parametric programming wherein a series of Ordinary Bulk Transportation Problems are solved by the usual methods.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.05a
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pp.1-8
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2006
This paper considers an interesting transportation problem where trailers and tractors are involved in moving material. We identified a class of combinatorial optimization problems for minimizing the number of tractors and trailers required to accommodate the transportation needs. Then, we show that the fundamental problem is NP-hard and analyze its properties to develop efficient heuristic to handle the problem effectively.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.35
no.1
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pp.1-14
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2009
The efficiency of transportation requests fulfillment can be increased through extending the problem of vehicle routing and scheduling by the possibility of subcontracting a part of the requests to external carriers. This problem extension transforms the usual vehicle routing and scheduling problems to the more general integrated operational transportation problems. In this contribution, we analyze the motivation, the chances, the realization, and the challenges of the integrated operational planning and report on experiments for extending the plain Vehicle Routing Problem to a corresponding problem combining vehicle routing and request forwarding by means of different sub-contraction types. The extended problem is formalized as a mixed integer linear programming model and solved by a commercial mathematical programming solver. The computational results show tremendous costs savings even for small problem instances by allowing subcontracting. Additionally, the performed experiments for the operational transportation planning are used for an analysis of the decision on the optimal fleet size for own vehicles and regularly hired vehicles.
The rapid increase in the freight movement in Korea demands the improvement of the freight transportation system both in quantity and in quality. In recent studies integrated freight terminals have been suggested as the most relevant physical facility that solves this problem. This paper is aiming at the efficiency of the freight transportation system in Korea via integrated freight terminals. We develop a mixed integer programming model to determine simultaneously the most efficient freight flow patterns as well as the optimal locations and sizes of the integrated freight terminal facilities. The results of the model implication is also presented.
The purpose of this study is to extend the current sensitivity analysis of the transportation problem. In this paper we present a systematic method to obtain the variation range of supplies or demands by introducing a dummy column or dummy row. By using this approach we can deal with the case of fixed demands, and the unbalanced problem that the total demand is greater than the total supply.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.9
no.1
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pp.42-46
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2009
Das et al. [EJOR 117(1999) 100-112] discussed the real valued solution procedure of the multiobjective transportation problem(MOTP) where the cost coefficients of the objective functions, and the source and destination parameters have been expressed as interval values by the decision maker. In this note, we consider the interval valued solution procedure of the same problem. This problem has been transformed into a classical multiobjective transportation problem where the constraints with interval source and destination parameters have been converted into deterministic ones. Numerical examples have been provided to illustrate the solution procedure for this case.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.9
no.4
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pp.13-34
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2002
This paper considers a postal transportation planning problem in the transportation network of the form of hub and spoke Given mail sorting centers and an exchange center, available vehicles and amount of mails to be transported between mail sorting centers, postal transportation planning is to make a transportation plan without violating various restrictions. The objective is to minimize the total transportation cost. To solve the problem, a tabu search algorithm is proposed. The algorithm is composed of a route construction procedure and a route improvement procedure to improve a solution obtained by the route construction procedure using a tabu search. The tabu search uses the best-admissible strategy, BA, and the first-best-admissible strategy, FBA. The algorithm was tested on problems consisting of 11, 16 and 21 mail sorting centers including one exchange center. Solutions of the problems consisting of 11 mail sorting centers including one exchange center were compared with optimal solutions On average, solutions using BA strategy were within 0.287% of the optimum and solutions using FBA strategy were within 0.508% of the optimum. Computational results show that the proposed algorithm can solve practically sized problems within a reasonable time and the quality of the solution is very good.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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