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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
한용호 (부산외국어대학교)
저널정보
한국SCM학회 한국 SCM 학회지 한국SCM학회지 제18권 제2호
발행연도
2018.10
수록면
173 - 182 (10page)
DOI
10.25052/KSCM.2018.10.18.2.173

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Cross-docking is one of the effective ways applied in supply chain management in order to minimize total transportation cost while satisfying the customer demands. This paper addresses the transportation problem of cross-docking network design where products are transferred from suppliers to customers through distribution center without storing them for long. The objective of the problem is to find vehicle routings that minimize total transportation cost with heterogeneous vehicles of different capacities. Evolutionary algorithms (EA) are designed to solve the problem. The EA needs three types of chromosomes. The first is employed for representing the assignment of vehicles to travel to suppliers or customers, the second for representing suppliers to be assigned to a vehicle, and the third for representing customers to be assigned to a vehicle. Permutation representation is used for encoding the individuals of all the three types. Depending on how to evaluate the individuals of different types, EAs can be implemented in different forms: genetic algorithm (GA), cooperative coevolutionary algorithm with two populations (CCEA-2p), or CCEA with three populations (CCEA-3P). A computational study is carried out to compare the performances of these approaches. Numerical experiments show that both CCEA-2P and CCEA-3P tend to outperform GA in terms of the quality of the best solutions generated, while the performance difference between CCEA-2P and CCEA-3P looks insignificant.
#evolutionary algorithm #genetic algorithm #cooperative coevolutionary algorithm #vehicle routing problem #cross-docking #heterogeneous vehicles

목차

1. 서론
2. 선행 연구
3. 문제 정의 및 수리 모형
4. 진화 알고리즘 설계
5. 해법의 성능 실험 및 분석
6. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
Han, Y. (2013), Design of Closed-Loop Supply Chain Network with Multi- Populations-Based Cooperative Coevolutionary Algorithm, J. of KSCM, v.13, no.1, pp.55- 66. Han, Y. (2017), Evolutionary algorithms for the heterogeneous fleet green vehicle routing problem with reverse logistics characteristics, J. of KSCM, v.17, no.2, pp.133-143. Ahmadizar, F., Zeynivand, M., & Arkat, J. (2015), Twolevel vehicle routing with cross-docking in a three-echelon supply chain: A genetic algorithm approach, Applied Mathematical Modelling, 39(22), pp.7065?7081. Belle, J.V., Valckenaers, P., & Cattrysse, D. (2012), Crossdocking: State of the art, Omega, 40(6), pp.827-846. Birim, Sule, (2016), Vehicle routing problem with cross docking: A simulated annealing approach, Procedia - Social and Behavioral Sciences, 235, pp.149-158.

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