교통상황과 확률적 수요를 고려한 차량경로문제의 Hybrid 유전자 알고리즘

서지정보

ㆍ발행기관 : 대한교통학회 ㆍ수록지정보 : 대한교통학회지 / 28권 / 5호
ㆍ저자명 : 김기태, 전건욱

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 수리모형 구축
Ⅲ. Hybrid 유전자 알고리즘
Ⅳ. 수리모형 검증 및 알고리즘 실험결과
Ⅴ. 결론
참고문헌

한국어 초록

도심지에서 수요지간의 이동시간은 복잡한 도로사정과 외부환경으로 인하여 실시간 변화하는 교통상황에 큰 영향을
받고 있으며, 수요는 시기나 성향에 따라 확률적으로 변화하고 있다. 대부분의 차량경로문제 연구는 차량경로를 선정
함에 있어 수요지간의 이동거리와 평균속력, 확정된 수요를 고려하여 경로를 구성하고 있으며, 교통상황과 확률적인
수요의 동적인 외부환경 반영이 미흡하였다. 본 연구에서는 원활ㆍ지체ㆍ정체의 교통상황과 확률적인 수요를 고려한
현실적인 차량경로문제를 제안하였다. 수리모형을 구축하고, CPLEX 11.1을 이용하여 검증하였으며, 총 소요시간을
최소화하는 Hybrid 유전자 알고리즘을 제안하였다. 교통상황과 확률적 수요를 고려한 차량경로문제의 결과를 기존의
휴리스틱 알고리즘과 비교하였으며, 본 연구에서 제안한 알고리즘이 가장 우수한 해를 제공하였다.

영어 초록

The vehicle travel time between locations in a downtown is greatly influenced by both complex
road conditions and traffic situation that changes real time according to various external variables.
The customer's demands also stochastically change by time period. Most vehicle routing problems
suggest a vehicle route considering travel distance, average vehicle speed, and deterministic demand;
however, they do not consider the dynamic external environment, including items such as traffic
conditions and stochastic demand. A realistic vehicle routing problem which considers traffic
(smooth, delaying, and stagnating) and stochastic demands is suggested in this study. A
mathematical programming model and hybrid genetic algorithm are suggested to minimize the total
travel time. By comparing the results considering traffic and stochastic demands, the suggested
algorithm gives a better solution than existing algorithms.

참고 자료

없음