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A capacitated and temperature-dependent pickup-and-delivery problem for heavy-duty vehicles
Yuan Chen
Art der Arbeit
Masterarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Studiumsbezeichnung bzw. Universitätlehrgang (ULG)
Masterstudium Betriebswirtschaft
Betreuer*in
Karl Franz Dörner
DOI
10.25365/thesis.75760
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-22976.57980.800444-8
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(Print-Exemplar eventuell in Bibliothek verfügbar)
Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Diese Arbeit untersucht ein temperaturabhängiges und multikriterielles Capacitated Vehicle Routing Pickup and Delivery Problem, das den Titel TD-CVRPDP trägt und aus einer logistischen Stahlwerksanwendung hervorgeht. Bei diesem Problem müssen Rohmaterialien innerhalb eines Stahlwerks mit Schwerlastfahrzeugen transportiert werden. Diese Fahrzeuge sind den hohen Temperaturen und dem hohen Gewicht der Güter ausgesetzt. Das vorliegende Routenplanungsproblem ist das erste seiner Art, das die Temperaturen von Gütern und Fahrzeugen berücksichtigt. In dieser Arbeit wird unter anderem Grundlagenforschung betrieben, die sich mit der Bestimmung der Fahrzeugtemperatur im Rahmen von Routenplanungsproblemen befasst. Hierfür wurde eigens eine Methode namens Vehicle Temperature Prediction Method entwickelt, die auf dem Newton'schen Abkühlungsgesetz (NLC) basiert und die im Rahmen mehrerer Vor-Ort-Experimente im Partnerstahlwerk durch induktive Verfahren entwickelt und validiert wurde. Zudem wird ein metaheuristisches Lösungsverfahren präsentiert, das den Temperaturaspekt ganzheitlich behandelt. Hierbei wurde die etablierte Adaptive Large Neighbourhood Search (ALNS) Metaheuristik angewandt und problemspezifisch angepasst, sodass der Temperaturaspekt als Teil der Zielfunktion und während der Evaluierung der metaheuristischen Nachbarschaft einbezogen wird. Die Berücksichtigung der Temperatur der Flotte ist mit Schwierigkeiten hinsichtlich unerwarteter Nebeneffekte in der Lösungsstruktur verbunden, was die praktische Anwendbarkeit der Lösung in Frage stellt. Daher wird die sogenannte Directional-Penalty eingeführt, eine Straffunktion, die auf eine Vielzahl von Routenplanungsproblemen anwendbar ist und kurz gesagt darauf abzielt, die Reisezeit der einzelnen Strecken, die die Güter zurücklegen, zu minimieren. Schließlich wird eine neue Heuristik, die Dynamic-5-Request-Look-Ahead-Tree-Search (D-5R-LA-TS) Heuristik, vorgestellt, die zur Lösung der dynamischen Version des TD-CVRPDP entwickelt wurde. Schließlich werden alle angewandten Lösungsansätze in ihrer herkömmlichen als auch adaptierten Form ausführlich dargelegt und mit bestehenden Methoden in der Literatur in Zusammenhang gebracht. Computergestützte Berechnungsergebnisse demonstrieren die Effektivität der vorgeschlagenen Lösungsmethoden und offenbaren wertvolle betriebswirtschaftliche Erkenntnisse durch die Analyse der ermittelten Lösungen und den Vergleich der Lösungsstrukturen, die sich beim TD-CVRPDP versus dem generalisierten CVRPDP ergeben.
Abstract
(Englisch)
This thesis studies a temperature-dependent and multi-objective Capacitated Vehicle Routing Pickup and Delivery Problem, titled the TD-CVRPDP, that stems from a logistic steel plant application. In this routing problem, crude items need to be transported within a steel plant by heavy-duty vehicles. These vehicles are subject to the items' high temperatures and heavy weights. The routing problem at hand is the first of its kind to consider item and vehicle temperatures and their interdependence. Hence, this thesis conducts fundamental research on both the determination of the vehicle temperature during route planning, i.e., by means of the so-called Vehicle Temperature Prediction Method based on Newton's Law of Cooling (NLC) that was developed through inductive reasoning in the course of multiple on-site experiments at the partnered steel plant, and the design of a solution framework capable of handling the temperature aspect in a holistic manner, i.e., by means of a customised Adaptive Large Neighborhood Search (ALNS) metaheuristic that incorporates the temperature aspect as part of the objective function and neighbourhood evaluation. The consideration of the fleet's temperature is accompanied by difficulties regarding unexpected side effects in the solution structure, challenging the solution's practical applicability. Hence, the so-called Directional-Penalty is introduced, a penalty function applicable to a wide range of routing problems that, briefly put, aims to minimise the travel time of the items' individual journeys. Additionally, a new heuristic, titled the Dynamic-5-Request-Look-Ahead-Tree-Search (D-5R-LA-TS), is presented, designed to solve the TD-CVRPDP as a dynamic problem. Finally, all applied solution methods, conventional and new, are explained in great detail and thoroughly related to existing methods in the literature. Computational experiments demonstrate the effectiveness of all proposed solution methods and reveal valuable managerial insights by analysing the solution structure of the TD-CVRPDP as opposed to the generalised CVRPDP.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Deutsch)
Mehrzieloptimierung Temperaturabhängigkeit Abhol- und Auslieferproblem Stahlindustrie Thermodynamik Routenplanungsproblem
Schlagwörter
(Englisch)
multi-objective temperature-dependent pickup-and-delivery problem vehicle routing problem steel industry thermodynamics
Autor*innen
Yuan Chen
Haupttitel (Englisch)
A capacitated and temperature-dependent pickup-and-delivery problem for heavy-duty vehicles
Paralleltitel (Deutsch)
Ein kapazitätsbezogenes und temperaturabhängiges Abhol- und Auslieferungsproblem für Schwerlastfahrzeuge
Publikationsjahr
2024
Umfangsangabe
viii, 107 Seiten : Illustrationen
Sprache
Englisch
Beurteiler*in
Karl Franz Dörner
Klassifikationen
33 Physik > 33.25 Thermodynamik. statistische Physik ,
85 Betriebswirtschaft > 85.15 Forschung und Entwicklung
AC Nummer
AC17180080
Utheses ID
71181
Studienkennzahl
UA | 066 | 915 | |