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應用粒子群演算法求解多艙種車輛途程問題

為了解決cpu i5推薦的問題，作者楊忠岳 這樣論述：

如何有效且充分地利用現有的資源一直都是企業內重要的課題，在物流作業上使用多艙種車種就是一個例子，當現代社會消費者購買意願越來越高、需求種類越來越多時，多艙種物流車的空間分隔能讓物流業者將過去不能夠混送，需分車運送的貨物僅使用一台多艙種物流車就能夠運送，有效地利用物流車的空間，且降低運送成本，因此也衍生出了多艙種的車輛途程問題(Multi-Compartment Vehicle Routing Problem, MC-VRP)。本研究使用粒子群演算法(Particle Swarm Optimization, PSO)來求解MC-VRP問題，並參考了Ai and Kachitvichyanuku

l (2009a)文獻裡的編碼方式(SR-2)來建構起始路線，路徑改善方法使用2-Opt及3-Opt路線交換法來改善路線，以降低運輸成本。本研究使用的粒子數為50，運算的迭代數為750。 最後，本研究以El Fallahi et al. (2008)所發表的題庫做為參考，取出其中不受車輛運送距離限制影響的題目來進行測試，共14題，其中又可以分為可分送及不可分送的特性，所以實際測試題數為28題。本研究使用C#程式語言撰寫，編譯環境為Microsoft Visual Studio 2015，並在Intel(R) Core(TM) i5-2430M CPU @240GHz的電腦上進行測試，整體

得到的解與已知最佳解誤差約為4.81%。

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