Earticle

현재 위치 Home

Hybrid Particle Swarm Optimization for Two-stage Cross Docking Scheduling

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJHIT) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Hybrid Information Technology 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.11 (2015.11)바로가기
  • 페이지
    pp.249-266
  • 저자
    Hairu Zhao, Ling Chen
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A267974

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In order to improve supply chain’s operation efficiency, shorten delivery time and decrease distribution costs, two-stage cross docking scheduling problem under direct shipment mode was studied in this paper. Taking into consideration the influence of numbers of vehicles in distribution center on cross docking problem, three models were established based on different assumptions including only one vehicle in distribution center, many vehicles in distribution center and the location of distribution center to be determined, and the objective was to minimize transportation time. Hybrid particle swarm optimization was proposed to solve the model on the basis of PSO and GA. The algorithm introduced clone selection operator to make particles multiply and mutate by calculating the affinity between individuals so that the best individual can be reserved and the poor can be improved. Clone operator, crossover operator, antibody reorganization operator and mutation operator were designed to improve the performance of the algorithm. Computational experiments showed that the hybrid particle swarm optimization algorithm has faster convergence speed and better solution precision compared with other algorithms. The result of the present work implied that the model in this paper was accord with the reality, and it was effective and feasible.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Problem Description
 3. Models
  3.1. A Single Vehicle Scheduling Model
  3.2. Vehicles Scheduling Model
 4. Hybrid Particle Swarm Optimization
  4.1. Clone Operator
  4.2. Crossover Operator
  4.3. Antibody Reorganization Operator
  4.4. Mutation Operator
 5. Computational Experiments
  5.1. The Result of a Single Vehicle Scheduling Model
  5.2. The Result of Vehicles Scheduling Model
  5.3 The Result of Vehicles Scheduling Model with the Distribution Center to be Determined
 6. Conclusion
 References

키워드

cross docking vehicle scheduling hybrid particle swarm optimization

저자

  • Hairu Zhao [ College of Automation, Chongqing University, Chongqing, 400030, China ]
  • Ling Chen [ College of Automation, Chongqing University, Chongqing, 400030, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJHIT) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJHIT)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Hybrid Information Technology
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-9968
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Hybrid Information Technology Vol.8 No.11

    피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      출처 : 네이버학술정보

        0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.

        페이지 저장
        소속기관 조회
        이용자님의 소속기관(단체)이 서비스에 가입되어 있는지 확인해 보십시오.
        기관회원에 소속되어 있는 이용자는 원문을 무료로 이용할 수 있습니다.