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저자정보
Nanthasamroeng Natthapong (Aritifical Intelligence Optimization SMART Laboratory Department of Engineering Technology Faculty of Industrial Technology Ubon Ratchathani Rajabhat University Ubon Ratchathani 34000 Thailand) Khonjun Surajet (Aritifical Intelligence Optimization SMART Laboratory Department of Industrial Engineering Faculty of Engineering Ubon Ratchathani University Ubon Ratchathani 34190 Thailand) Srichok Thanatkij (Aritifical Intelligence Optimization SMART Laboratory Department of Industrial Engineering Faculty of Engineering Ubon Ratchathani University Ubon Ratchathani 34190 Thailand) Pitakaso Rapeepan (Department of Industrial Engineering Ubonratchathani University Ubon Ratchathani 34190 Thailand) Akkararungroeungkul Raknoi (Department of Industrial Engineering Faculty of Engineering Khon Kaen University Khon Kaen 40002 Thailand) Jirasirilerd Ganokgarn (Department of Industrial Management Technology Faculty of Liberal Arts and Sciences Sisaket Rajabhat University Sisaket 33000 Thailand) Sirisan Sarinya (Department of Industrial Management Technology Faculty of Liberal Arts and Sciences Sisaket Rajabhat University Sisaket 33000 Thailand)
저널정보
한국해운물류학회 The Asian Journal of Shipping and Logistics The Asian Journal of Shipping and Logistics Vol.38 No.4
발행연도
2022.12
수록면
245 - 262 (18page)
DOI
10.1016/j.ajsl.2022.10.001

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This research aimed to design a transportation model for the international trade of agricultural products between Thailand, Laos, and Cambodia, known as the Great Mekong Subregion (GMS). Agricultural products are transported from a farmers’ cooperative to a foreign end market. The mathematical models GA, DE, and VaNSAS were developed to determine the optimal mode of transportation. The objectives of the proposed methods are to (1) maximize the total profit for the entire agricultural chain and (2) minimize the makespan or the arrival time of the containers to the end market in order to maintain the freshness of the agricultural product. The computational result shows that VaNSAS produces a 100 % optimal solution for small-size problem instances, while DE and GA produce a 63.63 % and 72.72 % optimal solution, respectively. For large-size problem instances, VaNSAS shows a profit that is higher than that of DE and GA by 10.53 % and 8.96 %, respectively, while it shows a makespan that is lower by 9.57 % and 7.20 %, respectively. © 2022 The Authors. Production and hosting by Elsevier B.V. on behalf of The Korean Association of Shipping and Logistics, Inc. This is an open access article under the CC BY-NC-ND license (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).
#Logistics network design #Transborder logistics #Variable neighborhood strategy adaptive search #Multilevel location-allocation problem

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