납품시간창을 고려한 동적 로트크기 결정문제를 위한 유전알고리즘

A Genetic Algorithm for a Dynamic Lot-Sizing Problem with Delivery Time Windows

본 연구는 제3자 물류창고를 대상으로 동적 수요 하에서의 단일 제품에 대한 인바운드 주문계획, 운송계획, 그리고 아웃바운드 디스패칭 문제를 고려하고자 한다. 각 수요는 계획기간동안 동적으로 발생되며 가장 이른 납품시간과 가장 늦은 납품시간으로 구성된 납품시간창 내에 만족되어야 한다. 주문된 제품들은 한 종류의 컨테이너에 의해 운송되고 운송비용은 사용된 컨테이너 수에 비례한다. 또한, 관련 비용함수는 오목함수이고 추후주달(backlogging)은 허용되지 않는다. 본 연구에서는 규모가 큰 문제를 효과적으로 해결하기 위해 유전알고리즘을 제안한다. 제안된 유전알고리즘의 성능을 평가하기 위해 컴퓨터 실험을 통해 1,000,000 탐색 노드제약 하에 CPLEX에 의해 얻어진 Best solution을 휴리스틱 해와 비교.분석한다. 본 논문의 목적은 주문, 운송, 재고 비용을 포함하는 총비용을 최소화하는 효율적인 주문 및 운송, 그리고 디스패칭 계획을 동시에 결정하는 것이다.

This paper considers a single-product problem for inbound ordering and shipping, and outbound dispatching at a third-party warehouse, where the demand is dynamic over the discrete time horizon. Each demand must be delivered into the corresponding delivery time window which is the time interval characterized by the earliest and latest delivery dates of the demand. Ordered products are shipped by a container and the freight cost is proportional to the number of containers used. Also it is assumed that related cost functions are concave and backlogging is not allowed. We propose a genetic algorithm(GA) for efficiently solving the large-sized real problems. we conduct some computational experiments to evaluate the performance of the proposed GA with the best solution solved by CPLEX package running within 1,000,000 node-limits. The paper determines simultaneously for effective ordering, shipping, and dispatching plan to minimize total costs which include ordering, shipping, and inventory holding costs.