臺灣博碩士論文加值系統

近幾年來，由於受到資源經濟循環再利用下永續發展的觀念抬頭，興起有限資源對環境的保護意識及相關法規的落實，使回收循環再製造產業日趨受到重視，為了降低收取回收物在運送過程中，車輛所產生的廢氣造成環境汙染與油料及人事成本之支出，而需要規劃有效率的回收路徑。本研究主要以E公司之車輛派遣為基礎，考慮具有收送貨且滿足車容量之限制，達成總時間成本最小為目標。由於資訊與通訊技術的快速發展，解決回收途程具路線及裝載之議題，如今可透過地理資訊系統、全球定位系統及智慧型運輸系統快速處理資料，使得該車隊能做適量排程與時間上的控管。本研究運用地理資訊系統(Geographic Information System，簡稱GIS)，透過模擬退火法與基因演算法結合路線分析求解，求得解與原來配送路線進行比較，並加入時窗限制的考量讓該車能在一定時間範圍內到各處進行收送貨作業，其結果從總時間22,220分鐘、總距離24,432公里降至18,420分鐘、14,088公里，總時間節省3,800分鐘、總距離減少10,344公里，有效的改善總運輸距離及回收時間、減少油耗與空氣汙染。

In recent years, the concept of sustainable development has arised due to the idea of cyclic reuse of resource economics. To let the environmental protection and related regulations practicable, the recycle and remanufacturing industries are getting focused and more important. As environmental awareness keeps rising and the topics of circular economic have been discussed significantly. Major corporations, manufacturers, and logistic companies have been searching for more ways to reduce cost and to be more energy saving in their productions and transportations. In order to improve routing and be more efficient between transports; shipments planning, and routes designing have become two of the most important factors. This paper mainly focuses on one particular company, company E and how it uses GPS and intelligent data collecting to process and design its best route to shorten its delivery time. This study is based on geographic information systems(GIS), Simulated annealing method and gene algorithm combined with route analysis, the solution is compared with the original route and to join the window to limit the consideration of the car to a certain period of time to all parts of the delivery business. The result from the total time of 22,220 minutes the total distance of 24,432 km Down to 18,420 minutes, 14,088 km, the total time savings of 3,800 minutes the total distance reduced by 10,344 km, effectively improve the total transport distance and recovery time.

摘要 2
ABSTRACT 4
目錄 6
圖目錄 9
表目錄 11
謝誌 12
1. 緒論 13
1.1 問題描述 13
1.2 研究背景、方法及目的 14
1.3 案例公司-E公司簡介 16
1.4 研究限制與範圍 17
1.5 研究內容 19
2. 文獻探討 22
2.1 車輛途程問題 22
2.2 車輛途程問題求解方法 23
2.3 收送貨之車輛途程問題 25
2.4 模擬退火法 31
2.5 基因演算法 33
2.6 地理資訊系統 35
3. 研究方法 39
3.1 研究方法流程圖 39
3.2 模擬退火法求解步驟 40
3.3 基因演算法求解 42
3.4 GIS車輛派遣模組建立 44
3.5 案例說明 46
4.GIS實際案例分析 52
4.1 實際案例說明及基本資料建立 52
4.2 實際案例求解結果 54
4.3 個案分析及討論 61
5. 結論與建議 62
5.1 研究結論 62
5.2 未來研究方向及建議 63
參考文獻 64
中文文獻 64
西文文獻 68
附錄一各模式運算10次得其結果 69
作者簡介 95

中文文獻
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