An automated material handling system (AMHS) has been emerging as an important factor in the semiconductor wafer manufacturing industry. In general, an automated guided vehicle (AGV) in the Fab's AMHS travels hundreds of miles on guided paths to transport a lot through hundreds of operations. The AMHS aims to transfer wafers while ensuring a short delivery time and high operational reliability. Many linear and analytic approaches have evaluated and improved the performance of the AMHS under a deterministic environment. However, the analytic approaches cannot consider a non-linear, non-convex, and black-box performance measurement of the AMHS owing to the AMHS's complexity and uncertainty. Unexpected vehicle congestion increases the delivery time and deteriorates the Fab's production efficiency. In this study, we propose a Q-Learning based dynamic routing algorithm considering vehicle congestion to reduce the delivery time. The proposed algorithm captures time-variant vehicle traffic and decreases vehicle congestion. Through simulation experiments, we confirm that the proposed algorithm finds an efficient path for the vehicles compared to benchmark algorithms with a reduced mean and decreased standard deviation of the delivery time in the Fab's AMHS.
Logistics systems can be evaluated by how productively distribution center operates, how promptly transportation vehicle dispatches, how efficiently facility layout is, and so on. In this paper, a practical vehicle routing scheme with fixed delivery time and fixed vehicle routes is introduced. The method helps the distribution center reduce logistics cost with respect to dispatching vehicles, and satisfy the customer with pre-determined delivery time window constraints. A case study has shown that the proposed scheme not only generates a feasible schedule with time windows, but also balances material flow in warehouse.
특송 소화물 수송은 상품의 생산과 소비에 직결되어 있으며 소비자에 대한 원활한 소화물 수송이 경제에 미치는 영향이 지대하므로 그 중요성은 날로 증대하고 있다. 특히, 소비자 중심의 다 빈도 소량 운송시대로의 전환과 택배 등 특송 소화물 운송 산업의 활성화에 대한 화물수송 증가추세에 비해 적절한 계획 및 정책이 결여되어 있는 실정이다. 본 논문에서는 물류센터(단지)에서 모든 고객에게 수 배송을 가장 빠른 시간 내에 완료하여 고객이 서비스를 받기 위해 대기하는 시간을 최소화하는 차량경로를 결정하는 배송완료시간 최소화를 위한 차량경로모형을 제시한다. 본 연구에서는 마지막으로 방문을 받는 수요자의 대기시간을 최소화하는 개념으로서 생산문제와 비교하면 단위시간당 동일한 비용이 지출된다고 가정 할 때 모든 제품의 생산 및 판매까지의 총 비용을 최소화하는 것이 고전적인 차량경로문제라고 본다면 모든 제품의 생산완료 시점을 최소화하여 납기일을 단축시키는 것이 특징으로 볼 수 있다. 본 수리모형이 고전적인 차량경로문제와 구별되는 개념 중 하나는 각 차량의 마지막 방문수요지에서 물류센터로 복귀하는 시간은 고려하지 않으며 이에 따라 동일한 수요자를 방문하더라도 방문순서에 따라서 이동시간이 상이한 것과 또한 차량들이 방문하는 총 이동시간이 동일하더라도 경로 변경에 따라 모든 수요자 중 가장 마지막에 방문을 받는 수요자의 대기시간을 단축할 수 있다. 일반적으로 이러한 모형은 배송을 완료하는 시점이 중요시 되는 특송 소화물, 신문배송 문제, 신선함을 요하는 상품 또는 퀵 서비스 등 다양한 서비스 문제에 확대 적용할 수 있다. 제시된 모형은 ILOG Cplex 및 Solver를 활용하여 기존 차량경로문제와 비교하여 다양한 고객 및 차량 수에 대하여 최적해에 근접한 해를 쉽게 구할 수 있다.
VANET에서는 차량 안전 관련 정보가 차량들 간에 안정적으로 전달될 수 있도록 해주는 라우팅 프로토콜이 요구된다. 본 논문에서는 도시기반의 VANET 환경에서 차량 간의 빠르고 안정적인 통신을 위하여 차량 밀도 정보를 이용한 라우팅 기법을 제안한다. 제안 기법에서 각 차량은 비콘 메시지와 도로 정보을 이용해서 도로의 차량 밀도를 계산한다. 차량들은 이 정보를 이용해서 패킷을 전송할 안정적인 경로를 설정한다. NS-2 시뮬레이션을 통해 제안 기법과 GPSR의 성능을 비교했으며, 그 결과 제안 기법이 패킷 전송 성공률 측면에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
Parcel delivery services are a bit different from general vehicle routing problems since the services require a deliver's walking time to give the parcel to the customer. This time takes more than 1/4 of total delivery time, but it is ignored for the convenience of algorithm design in general. The walking time is too big to be ignored if we need to estimate necessary delivery time precisely as much as possible, or to design a heuristic with varying vehicle moving speeds in metropolitan area. For these reasons, the walking times are surveyed and analyzed to use on the design of VRP heuristic for parcel delivery services in this research.
The fundamental design issues that arise in the pickup and delivery system planning are optimizing the system with minimum cost and maximum throughput and service level. This study is concerned with the development of pickup and delivery system with customer responsive service level, DCM(Demand Chain Management). The distribution process and service map are consisted of manufacturing, warehousing, and pickup and delivery. First we formulated the vehicle pickup and delivery problem using GIS-VRP method so as to satisfy the customer service requests. Second, we developed a GUI-type computer program using AVL, automated vehicle location system. The computational results show that the proposed method is very effective on a set of test problems.
This paper considers an inbound lot-sizing and outbound dispatching problem for a single product in a thirdparty logistics (3PL) distribution center. Demands are dynamic and finite over the discrete time horizon, and moreover, each demand has a delivery time window which is the time interval with the dates between the earliest and the latest delivery dates All the product amounts must be delivered to the customer in the time window. Ordered products are shipped by multiple vehicle types and the freight cost is proportional to the vehicle-types and the number of vehicles used. First, we formulate a mixed integer programming model. Since it is difficult to solve the model as the size of real problem being very large, we design a conventional genetic algorithm with a local search heuristic (HGA) and an improved genetic algorithm called adaptive genetic algorithm (AGA). AGA spontaneously adjusts crossover and mutation rate depending upon the status of current population. Finally, we conduct some computational experiments to evaluate the performance of AGA with HGA.
The purpose of Vehicle Routing Problem (VRP) is to design the least costly (distance, time) routes for a fleet of identically capacitated vehicles to serve geographically scattered customers. There may be some restrictions such as the maximal capacity for each vehicle, maximal distance for each vehicle, time window to visit the specific customers, and so forth. This paper is concerned with VRP to minimize the sum of elapsed time from departure, where the elapsed time is defined as the time taken in a moving vehicle from the depot to each customer. It is important to control the time taken from departure in the delivery of perishable products or foods, whose freshness may deteriorate during the delivery time. An integer linear programming formulation is suggested and a heuristic for practical use is constructed. The heuristic is based on the set partitioning problem whose performances are compared with those of ILOG dispatcher. It is shown that the suggested heuristic gave good solutions within a short computation time by computational experiments.
This paper considers the vehicle routing problem taking account of not only delivery but pick-up at the same time. A mathematical formulation is presented for finding the route which satisfies all the demands of customers and enables picking up most containers without exceeding the capacity of the vehicle. A table comparing traveling distance and the pick-up amount is provided by using heuristic method, which will be of help to the decision makers.
Vaccines based on single-cycle viruses that are replication-incompetent due to knockout of replication-related structural gene(s) are more immunogenic than inactivated or subunit vaccines and can be used as delivery vehicles for foreign antigens without concerns on the reverting to virulent forms. The aim of this study was to develop a delivery vehicle for nervous necrosis virus (NNV)-like particles (VLPs) using G gene deleted single-cycle VHSV (rVHSV-𝚫G). Recombinant single-cycle VHSVs carrying NNV capsid protein gene between N and P gene of rVHSV-𝚫G genome (rVHSV-𝚫G-NNVCap) were rescued by reverse genetic technology. The successful expression of NNV capsid protein in cells infected with rVHSV-𝚫G-NNVCap was demonstrated by Western blot analysis, and the production of NNV VLPs in infected cells was confirmed using an electron microscopy. The results suggest that single-cycle VHSVs can be used as a safe delivery vehicle for NNV VLPs, and can be extended to other pathogens for the development of prophylactic vaccines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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