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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:郭弘毅
論文名稱:即時補貨路徑規劃系統之發展與建置
論文名稱(外文):Develope and Establish a Path Planning System of Real Time Replenishment
指導教授:莊文傑莊文傑引用關係
口試委員:王逸琦林棋瑋
口試日期:2016-06-08
學位類別:碩士
校院名稱:逢甲大學
系所名稱:工業工程與系統管理學系
學門:工程學門
學類:工業工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2016
畢業學年度:104
語文別:中文
論文頁數:88
中文關鍵詞:螞蟻演演算法TSP問題路徑規劃
外文關鍵詞:Ant AlgorithmTravelling Salesman ProblemPath Planning
相關次數:
  • 被引用被引用:3
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大型的連鎖商店為了促使商品流通過程更加的合理、快速和簡單化,紛紛地投入物流中心之設立,這些物流中心典型的補貨方式會先區分幾個時段,並在到達預設的時間點後,再將這段時間內下訂單的點做補貨路經的規劃。在這種作業的流程下,物流中心每次出車要進行補貨的點都不盡相同,因此該如何在最短的時間內完成所有訂單的路徑規劃成為物流中心重要的議題之一,而以往補貨路徑的選擇是以區域去區分或者是依資深規劃人員的經驗,但往往規劃得來的路徑不一定較好且較主觀。然而現在網路資訊的快速發展,我們可以利用Google Map API和地理資訊系統來協助規劃最佳的補貨路徑,這種路徑規劃的問題是屬於TSP的問題,而螞蟻演算法為解決TSP問題一種有效率的方法。
本研究的目的是根據前後端互動的機制,利用網頁前端開發平台與工具,結合後台螞蟻演算法的運算設計一套能夠讓運送人員在出發前或者是短時間之內快速地規劃出最佳路徑的系統。本研究已將系統建置出來並實驗成功。
Logistics centers have been widely used for many chain stores in their replenishment operations. Orders from stores are collected periodically, and a replenishment route is planned based on the replenishment requirements in that period. While the replenishment requirements and the real time traffic are different from period to period, the calculation of the “best” route, in terms of completing the replenishment with minimum efforts (distance or time), can be important for the operation. The development of geographic information systems (or GIS) provides a direction to facilitate this operation. This study applies GIS API from Google Map and develops a replenishment route planning system. The travel time from each pair of the stores is first obtained from google map in real time. The Ant Algorithm is then used to find the best sequence, in terms of travelling time, to connect these stores. Finally the sequence is assigned to the google map system to present the best route for the replenishment purposes. This system has been built and tested successfully.
摘要 II
Abstract III
致謝 IV
目錄 V
表目錄 VII
圖目錄 VIII
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與目的 1
1.2 論文架構 1
第二章 文獻探討 3
2.1 地理資訊系統(Geographic Information Systems, GIS) 3
2.1.1 GIS系統應用 4
2.1.2 GIS整合應用 5
2.2 旅行者推銷員問題(Traveling Salesman Problem) 5
2.2.1 TSP數學模型 6
2.2.2 TSP問題求解方法 7
2.3 螞蟻演算法(Ant Algorithm) 15
2.3.1 運算方法介紹 16
2.3.2 演算法步驟 18
第三章 研究方法 21
3.1 研究流程與步驟 21
3.2系統運作概念分析 22
3.3 開發工具選擇 23
3.4 系統需求分析 23
第四章 系統建置與操作 26
4.1 系統設計 26
4.2 系統實際操作 33
第五章 結論與建議 40
5.1 結論 40
5.2 未來研究方向與建議 40
參考文獻 42
附錄A 螞蟻演算法之C++程式碼 44
附錄B 網頁前端程式碼 55
主頁面設計 55
主頁面程式碼 57
新增站別頁面設計 62
新增站別頁面程式碼 63
距離矩陣頁面設計 66
距離矩陣頁面程式碼 70
最佳路徑頁面設計 71
最佳路徑頁面程式碼 76
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[19] Microsoft:https://msdn.microsoft.com/zh-tw
[20] Google Developers:https://developers.google.com/
[21] JavaScript Tutorial:http://www.w3schools.com/js/
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