Luận án Các phương pháp Heuristics giải bài toán định vị và hướng lộ trong hậu cần đô thị

Vận tải hàng hóa là một trong những hoạt động chính của nền kinh tế. Hệ thống vận tải hàng hóa tạo mối liên kết cấp thiết giữa nhà cung cấp, nhà phân phối và khách hàng. Theo báo cáo của Ủy ban châu Âu [1], vận tải hàng hóa thu hút 5% tổng số lao động và đóng góp 5% tổng GDP của liên minh châu Âu. Tuy ảnh hưởng bởi đại dịch Covid-19 nhưng vận tải hàng hóa nói chung và vận tải hàng hóa đường bộ nói riêng vẫn có xu hướng tăng trưởng trong các năm gần đây. Theo thống kê trong năm 2019 của Diễn đàn Giao thông Vận tải quốc tế (ITF), vận tải hàng hóa đường bộ tại các nước thuộc liên minh châu Âu tiếp tục tăng 3,3% và mức tăng trưởng ở Nga là 2,3% so với cùng kỳ. Ủy ban châu Âu dự đoán đến năm 2050 mức tăng trưởng của vận tải hàng khách đạt 42% và của vận tải hàng hóa đạt 60% [1].

Đối với Việt Nam, theo “Báo cáo Logistics Việt Nam 2020” của Bộ Công Thương, tốc độ tăng trưởng của vận tải hàng hóa đạt trung bình 14-16%/năm. Trong đó, vận tải hàng hóa đường bộ vẫn chiếm tỷ lệ cao nhất trong các loại hình vận tải với 76,8%. Chiến lược phát triển dịch vụ vận tải định hướng đến năm 2030 được thể hiện tại Quyết định số 318/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ. Trong giai đoạn 2021-2030, tốc độ tăng trưởng bình quân hàng năm về vận tải hàng hóa dự định là 6,7% (tương đương 4,3 tỷ tấn hàng hoá) và vận tải hành khách là 8,2% (tương đương 14 tỷ lượt khách).

Để nâng cao hiệu quả của hệ thống vận tải, cộng đồng khoa học thực hiện nhiều khảo sát và đề xuất các mô hình vận tải khác nhau. Hầu hết các nghiên cứu về vận tải đều được thực hiện trong mô hình hậu cần đô thị (City Logistics). Mô hình hậu cần đô thị bao gồm hai chiến lược phân phối hàng hóa chính: phân phối trực tiếp và phân phối thông qua hệ thống đa mức [2]. Trong chiến lược phân phối trực tiếp, phương tiện vận tải sẽ vận tải hàng hóa trực tiếp từ kho hàng đến khách hàng. Thông thường, mô hình hậu cần đô thị một mức được đề cập khi chiến lược phân phối hàng hóa là trực tiếp. Đối với chiến lược phân phối thông qua hệ thống đa mức, hàng hóa sẽ được vận tải từ trung tâm phân phối CDC (Central Distribution Center) đến khách hàng thông qua các điểm trung chuyển thuộc các mức trung gian khác nhau [3]. Với tính đặc thù của luồng vận tải hàng hóa, tình trạng giao thông và quy mô của đô thị, chiến lược phân phối qua hệ thống đa mức nói chung và phân phối qua hệ thống hai mức nói riêng được cộng đồng khoa học tập trung nghiên cứu chuyên sâu hơn so với chiến lược phân phối trực tiếp [4]. Chiến lược phân phối thông qua hệ thống hai mức được nghiên cứu trong mô hình hậu cần đô thị hai mức.

Trong mô hình hậu cần đô thị hai mức, hàng hóa sẽ được phân phối giữa trung tâm phân phối CDC và khách hàng thông qua các điểm trung chuyển. Quá trình phân phối hàng hóa giữa trung tâm phân phối CDC và các điểm trung chuyển được gọi là quá trình phân phối hàng hóa mức 1. Quá trình phân phối hàng hóa giữa các điểm trung chuyển và khách hàng được gọi là quá trình phân phối hàng hóa mức 2. Chính vì vậy, các vấn đề nghiên cứu chính của mô hình hậu cần đô thị gồm: định vị các điểm trung chuyển, định tuyến phương tiện vận tải trong từng mức phục vụ các yêu cầu vận tải và cơ chế đồng bộ hàng hóa giữa các mức nhằm tối ưu hóa một số mục tiêu về chi phí, thời gian, giảm thiểu khí thải [3] [5]. Vấn đề định vị và định tuyến trên chính là các quyết định của bài toán định vị và định tuyến trong mô hình hậu cần đô thị hai mức [6].

Ngoài ra, khi nghiên cứu mô hình hậu cần đô thị, cộng đồng khoa học còn quan tâm các yếu tố chính tác động đến tính thực tiễn của mô hình bao gồm: loại hàng hóa vận tải, luồng vận tải của hàng hóa. Mô hình hậu cần đô thị một mức thông thường chỉ xem xét một loại hàng hóa đại diện. Đối với mô hình hậu cần đô thị hai mức, hầu hết các mô hình đề xuất chỉ nghiên cứu hai loại hàng hóa đặc trưng: hàng hóa chuyển vào thành phố (viết tắt: hàng hóa e2c (external to customer)), hàng hóa chuyển ra ngoài thành phố (viết tắt: hàng hóa c2e (customer to external)). Tuy nhiên, nhu cầu vận tải hàng hóa trong nội bộ thành phố (viết tắt: hàng hóa c2c (customer to customer)) như: vận tải hành khách, hàng hóa nhỏ cũng chiếm tỷ trọng lớn. Do đó, các kết quả nghiên cứu đồng thời ba loại hàng hóa trong mô hình hậu cần đô thị hai mức sẽ góp phần tổng quát hóa và nâng cao tính ứng dụng của mô hình khi áp dụng vào thực tế.

Tác động của mô hình hậu cần đô thị đối với kinh tế thành phố, môi trường và xã hội được khảo sát tại nghiên cứu [7] [8]. Do đó, việc nghiên cứu và giải quyết các vấn đề định vị và định tuyến của mô hình hậu cần đô thị thông qua bài toán định vị và định tuyến sẽ giúp tiết kiệm thời gian vận tải, tối ưu chi phí vận tải, giảm ùn tắc giao thông, tối ưu việc sử dụng cơ sở vận tải, tác động tích cực đến kinh tế . Luận án thực hiện nghiên cứu giải quyết bài toán định vị và định tuyến trong mô hình hậu cần đô thị.

 

docx 118 trang chauphong 16/08/2022 340
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Luận án Các phương pháp Heuristics giải bài toán định vị và hướng lộ trong hậu cần đô thị", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

Tóm tắt nội dung tài liệu: Luận án Các phương pháp Heuristics giải bài toán định vị và hướng lộ trong hậu cần đô thị

Luận án Các phương pháp Heuristics giải bài toán định vị và hướng lộ trong hậu cần đô thị
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu, kết quả nghiên cứu được trình bày trong luận án là hoàn toàn trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác.
	 GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN	 NGHIÊN CỨU SINH
	 PGS.TS Đỗ Phan Thuận	 Nguyễn Ngọc Quang
LỜI CẢM ƠN
Tôi xin trân trọng cảm ơn PGS.TS Nguyễn Đức Nghĩa đã tin tưởng, tâm huyết và tận tình dạy, định hướng, hướng dẫn tôi trong học tập và quá trình thực hiện nghiên cứu sinh.
Tôi xin trân trọng cảm ơn PGS.TS Đỗ Phan Thuận đã nhiệt tình hướng dẫn tôi học tập, nghiên cứu và thực hiện luận án này.
Tôi xin trân trọng cảm ơn TS. Nguyễn Khánh Phương đã nhiệt tình tạo điều kiện và hỗ trợ hướng dẫn tôi trong công tác nghiên cứu.
Tôi xin trân trọng cảm ơn lãnh đạo và các chuyên viên Viện Công nghệ thông tin và Truyền thông, phòng Đào tạo - trường Đại học Bách khoa Hà Nội đã quan tâm, hỗ trợ tôi trong quá trình tôi làm nghiên cứu sinh tại Trường.
Tôi xin trân trọng cảm ơn các thầy cô ở Bộ môn Khoa học máy tính Viện Công nghệ thông tin và Truyền thông trường Đại học Bách khoa Hà Nội đã giúp đỡ tôi trong 7 năm làm nghiên cứu sinh tại Bộ môn. Các thầy cô đã nhiệt tình hướng dẫn tôi thực hiện các học phần tiến sĩ, các chuyên đề tiến sĩ, tiểu luận tổng quan và có những góp ý quý báu để tôi hoàn thiện luận án này.
Trân trọng cảm ơn ban lãnh đạo công ty Cổ phần giải pháp ETC và gia đình đã tạo điều kiện trong thời gian tôi làm nghiên cứu sinh.
 Hà Nội, ngày 11 tháng 10 năm 2021
Tác giả luận án 
 	 Nguyễn Ngọc Quang
MỤC LỤC
DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT
Từ viết tắt
Tiếng Anh
Tiếng Việt
CDC
Central Distribution Center
Trung tâm phân phối hàng hóa
SARP
Share-A-Ride Problem
Bài toán chia sẻ phương tiện
c2e
Customer-to-external
Hàng hóa nhận từ khách hàng và chuyển ra ngoại thành
e2c
External-to-customer
Hàng hóa nhận từ ngoại thành và chuyển đến khách hàng trong nội thành
c2c
Customer-to-customer
Hàng hóa nhận từ khách hàng và chuyển đến khách hàng trong nội thành
MTT-PDTWS
Multi-trip Multi-traffic Pickup and Delivery with Time Windows and Synchronization
Bài toán giao và nhận đa loại hàng hóa, đa tuyến với khung thời gian và đồng bộ
2E-MTT-PDTWS
The two-echelon Multi-trip Multi-traffic Pickup and Delivery with Time Windows and Synchronization
Bài toán giao và nhận đa loại hàng hóa, đa tuyến ở hai mức với khung thời gian và đồng bộ
ALNS
Adaptive Large Neighborhood Search
Thuật toán tìm kiếm lân cận lớn thích nghi
DANH MỤC CÁC BẢNG 
Bảng 2.1. Bảng thống kê tốc độ trung bình của taxi Tokyo-Musen theo giờ	41
Bảng 2.2. Các mức tắc nghẽn giao thông và khung giờ theo Tokyo-Musen Taxi	41
Bảng 2.3. Các khung tốc độ theo từng vùng và mức tắc nghẽn giao thông theo Tokyo-Musen Taxi	42
Bảng 2.4. Thông tin các bộ dữ liệu thực nghiệm	42
Bảng 2.5. Cước phí vận tải hành khách của taxi ở Nhật Bản 2009 (nguồn [74])	43
Bảng 2.6. Cước phí vận tải hàng hóa của taxi ở Nhật Bản 2009 (nguồn [75])	43
Bảng 2.7. Thông số thực nghiệm	43
Bảng 2.8. Kết quả thực nghiệm bộ dữ liệu 1	44
Bảng 2.9. Kết quả thực nghiệm bộ dữ liệu 2	45
Bảng 2.10. Kết quả thực nghiệm bộ dữ liệu 3	45
Bảng 2.11. Kết quả thực nghiệm bộ dữ liệu 4	46
Bảng 3.1. Thời điểm rời điểm trung chuyển và tình trạng kho trung gian	71
Bảng 3.2. Thời điểm rời điểm trung chuyển và trạng thái kho trung gian	73
Bảng 3.1. Thông số các bộ dữ liệu	92
Bảng 3.2. Tỷ lệ % các thao tác hủy được sử dụng trong thuật toán	93
Bảng 3.3. Tác động của số lượng hàng hóa loại bỏ	94
Bảng 3.4. Hiệu năng của thủ tục nâng cao chất lượng lời giải	95
Bảng 3.5. So sánh kết quả bài toán sử dụng thuật toán ALNS và thuật toán tìm kiếm Tabu	96
Bảng 3.6. Kết quả thực nghiệm	96
Bảng 3.7. Tỷ lệ xe tải lớn và xe tải nhỏ chuyển hàng trực tiếp	97
DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
Hình 1.1. Mạng lưới các quốc gia hợp tác nghiên cứu hậu cần đô thị [9]	7
Hình 1.2. Minh họa phân phối hàng hóa trong mô hình hậu cần đô thị một mức	11
Hình 1.3. Minh họa phân phối hàng hóa trong mô hình hậu cần đô thị hai mức	13
Hình 2.1. Minh họa hành trình của các xe taxi	26
Hình 2.2. Minh họa đồ thị thành phần 3-core	33
Hình 2.3. Số lượng taxi bổ sung theo khung thời gian để thực hiện vận tải	48
Hình 2.4. Biểu đồ thời gian vận tải tích lũy theo từng khoảng thời gian 2h của bộ dữ liệu 1	49
Hình 2.5. Biểu đồ thời gian vận tải tích lũy theo từng khoảng thời gian 2h của bộ dữ liệu 2	49
Hình 2.6. Biểu đồ thời gian vận tải tích lũy theo từng khoảng thời gian 2h của bộ dữ liệu 3	50
Hình 2.7. Biểu đồ thời gian vận tải tích lũy theo từng khoảng thời gian 2h của bộ dữ liệu 4	50
Hình 2.8. Biểu đồ lợi nhuận tích lũy theo từng khoảng thời gian 2h của bộ dữ liệu 1	51
Hình 2.9. Biểu đồ lợi nhuận tích lũy theo từng khoảng thời gian 2h của bộ dữ liệu 2	51
Hình 2.10. Biểu đồ lợi nhuận tích lũy theo từng khoảng thời gian 2h của bộ dữ liệu 3	52
Hình 2.11. Biểu đồ lợi nhuận tích lũy theo từng khoảng thời gian 2h của bộ dữ liệu 4	52
Hình 2.12. Biểu đồ lợi nhuận theo từng khoảng thời gian 2h của bộ dữ liệu 1	53
Hình 2.13. Biểu đồ lợi nhuận theo từng khoảng thời gian 2h của bộ dữ liệu 2	53
Hình 2.14. Biểu đồ lợi nhuận theo từng khoảng thời gian 2h của bộ dữ liệu 3	54
Hình 2.15. Biểu đồ lợi nhuận theo từng khoảng thời gian 2h của bộ dữ liệu 4	54
Hình 3.1. Minh họa các hoạt động của xe tải nhỏ tại điểm trung chuyển	59
Hình 3.2. Minh họa một hành trình của xe tải nhỏ	60
Hình 3.3. Minh họa các lộ trình của một xe tải lớn	65
Hình 3.4. Hoạt động của xe tải lớn tại điểm trung chuyển	67
Hình.3.5. Hoạt động của xe tải nhỏ tại điểm trung chuyển	67
Hình 3.6. Sự cần thiết của kho trung gian tại điểm trung chuyển	69
Hình 3.7. Minh họa trường hợp đồng bộ tại điểm trung chuyển s	71
Hình 3.8. Minh họa đồng bộ hàng đồng thời hai chiều	73
Hình 3.9. Minh họa lời giải của bài toán 2E-MTT-PDTWS	75
MỞ ĐẦU
Vận tải hàng hóa là một trong những hoạt động chính của nền kinh tế. Hệ thống vận tải hàng hóa tạo mối liên kết cấp thiết giữa nhà cung cấp, nhà phân phối và khách hàng. Theo báo cáo của Ủy ban châu Âu [1], vận tải hàng hóa thu hút 5% tổng số lao động và đóng góp 5% tổng GDP của liên minh châu Âu. Tuy ảnh hưởng bởi đại dịch Covid-19 nhưng vận tải hàng hóa nói chung và vận tải hàng hóa đường bộ nói riêng vẫn có xu hướng tăng trưởng trong các năm gần đây. Theo thống kê trong năm 2019 của Diễn đàn Giao thông Vận tải quốc tế (ITF), vận tải hàng hóa đường bộ tại các nước thuộc liên minh châu Âu tiếp tục tăng 3,3% và mức tăng trưởng ở Nga là 2,3% so với cùng kỳ. Ủy ban châu Âu dự đoán đến năm 2050 mức tăng trưởng của vận tải hàng khách đạt 42% và của vận tải hàng hóa đạt 60% [1]. 
Đối với Việt Nam, theo “Báo cáo Logistics Việt Nam 2020” của Bộ Công Thương, tốc độ tăng trưởng của vận tải hàng hóa đạt trung bình 14-16%/năm. Trong đó, vận tải hàng hóa đường bộ vẫn chiếm tỷ lệ cao nhất trong các loại hình vận tải với 76,8%. Chiến lược phát triển dịch vụ vận tải định hướng đến năm 2030 được thể hiện tại Quyết định số 318/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ. Trong giai đoạn 2021-2030, tốc độ tăng trưởng bình quân hàng năm về vận tải hàng hóa dự định là 6,7% (tương đương 4,3 tỷ tấn hàng hoá) và vận tải hành khách là 8,2% (tương đương 14 tỷ lượt khách).
Để nâng cao hiệu quả của hệ thống vận tải, cộng đồng khoa học thực hiện nhiều khảo sát và đề xuất các mô hình vận tải khác nhau. Hầu hết các nghiên cứu về vận tải đều được thực hiện trong mô hình hậu cần đô thị (City Logistics). Mô hình hậu cần đô thị bao gồm hai chiến lược phân phối hàng hóa chính: phân phối trực tiếp và phân phối thông qua hệ thống đa mức [2]. Trong chiến lược phân phối trực tiếp, phương tiện vận tải sẽ vận tải hàng hóa trực tiếp từ kho hàng đến khách hàng. Thông thường, mô hình hậu cần đô thị một mức được đề cập khi chiến lược phân phối hàng hóa là trực tiếp. Đối với chiến lược phân phối thông qua hệ thống đa mức, hàng hóa sẽ được vận tải từ trung tâm phân phối CDC (Central Distribution Center) đến khách hàng thông qua các điểm trung chuyển thuộc các mức trung gian khác nhau [3]. Với tính đặc thù của luồng vận tải hàng hóa, tình trạng giao thông và quy mô của đô thị, chiến lược phân phối qua hệ thống đa mức nói chung và phân phối qua hệ thống hai mức nói riêng được cộng đồng khoa học tập trung nghiên cứu chuyên sâu hơn so với chiến lược phân phối trực tiếp [4]. Chiến lược phân phối thông qua hệ thống hai mức được nghiên cứu trong mô hình hậu cần đô thị hai mức. 
Trong mô hình hậu cần đô thị hai mức, hàng hóa sẽ được phân phối giữa trung tâm phân phối CDC và khách hàng thông qua các điểm trung chuyển. Quá trình phân phối hàng hóa giữa trung tâm phân phối CDC và các điểm trung chuyển được gọi là quá trình phân phối hàng hóa mức 1. Quá trình phân phối hàng hóa giữa các điểm trung chuyển và khách hàng được gọi là quá trình phân phối hàng hóa mức 2. Chính vì vậy, các vấn đề nghiên cứu chính của mô hình hậu cần đô thị gồm: định vị các điểm trung chuyển, định tuyến phương tiện vận tải trong từng mức phục vụ các yêu cầu vận tải và cơ chế đồng bộ hàng hóa giữa các mức nhằm tối ưu hóa một số mục tiêu về chi phí, thời gian, giảm thiểu khí thải [3] [5]. Vấn đề định vị và định tuyến trên chính là các quyết định của bài toán định vị và định tuyến trong mô hình hậu cần đô thị hai mức [6]. 
Ngoài ra, khi nghiên cứu mô hình hậu cần đô thị, cộng đồng khoa học còn quan tâm các yếu tố chính tác động đến tính thực tiễn của mô hình bao gồm: loại hàng hóa vận tải, luồng vận tải của hàng hóa. Mô hình hậu cần đô thị một mức thông thường chỉ xem xét một loại hàng hóa đại diện. Đối với mô hình hậu cần đô thị hai mức, hầu hết các mô hình đề xuất chỉ nghiên cứu hai loại hàng hóa đặc trưng: hàng hóa chuyển vào thành phố (viết tắt: hàng hóa e2c (external to customer)), hàng hóa chuyển ra ngoài thành phố (viết tắt: hàng hóa c2e (customer to external)). Tuy nhiên, nhu cầu vận tải hàng hóa trong nội bộ thành phố (viết tắt: hàng hóa c2c (customer to customer)) như: vận tải hành khách, hàng hóa nhỏ cũng chiếm tỷ trọng lớn. Do đó, các kết quả nghiên cứu đồng thời ba loại hàng hóa trong mô hình hậu cần đô thị hai mức sẽ góp phần tổng quát hóa và nâng cao tính ứng dụng của mô hình khi áp dụng vào thực tế.
Tác động của mô hình hậu cần đô thị đối với kinh tế thành phố, môi trường và xã hội được khảo sát tại nghiên cứu [7] [8]. Do đó, việc nghiên cứu và giải quyết các vấn đề định vị và định tuyến của mô hình hậu cần đô thị thông qua bài toán định vị và định tuyến sẽ giúp tiết kiệm thời gian vận tải, tối ưu chi phí vận tải, giảm ùn tắc giao thông, tối ưu việc sử dụng cơ sở vận tải, tác động tích cực đến kinh tế. Luận án thực hiện nghiên cứu giải quyết bài toán định vị và định tuyến trong mô hình hậu cần đô thị.
Phương pháp nghiên cứu
Thu thập các tài liệu, các công trình công bố của các tác giả trong và ngoài nước có liên quan đến hướng nghiên cứu của luận án;
Nghiên cứu theo mức của mô hình hậu cần đô thị: Đầu tiên, luận án nghiên cứu vấn đề định tuyến trong hậu cần đô thị một mức (vận tải hàng hóa trong thành phố) thông qua bài toán chia sẻ phương tiện SA ... nd Network Models. the 10th International Conference on Travel Behaviour Research, Lucerne, 2003. 
[29] 
J. Boerkamps, A.V. Binsbergen (1999) GoodTrip - A New Approach for Modelling and Evaluating Urban Goods Distributrion. City Logistics I, 1st International Conference on City Logistics, Kyoto. 
[30] 
E. Taniguchi, T. Noritake, T. Yamada, T. Izumitani (1999) Optimal Size and Location Planning of Public Logistics Terminals. Transportation Research E, vol. 35, no. 3, pp. 207-222. 
[31] 
T.G. Crainic, N. Ricciardi, G. Storchi (2004) Advanced Freight Transportation Systems for Congested Urban Areas. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, vol. 12, no. 2, pp. 119-137. 
[32] 
J. Barcel´o, H. Grzybowska, S. Pardo (2007) Vehicle Routing and Scheduling Models, Simulation and City Logistics. Dynamic Fleet Management Concepts - Systems, Algorithms & Case Studies, pp. 163–195. 
[33] 
M. Mahut, M. Florian, P. Tremblay, M. Campbell, D. Patman, Z.K. McDaniel (2004) Calibration and Application of a Simulation Based Dynamic Traffic Assignment Model. Transportation Research Record, vol. 1876, pp. 101-111. 
[34] 
J. Gonzalez-Feliu (2013) Vehicle Routing in Multi-Echelon Distribution Systems with Cross-Docking: A Systematic Lexical-Metanarrative Analysis. Computer and Information Science, vol. 6, no. 3, pp. 28-47. 
[35] 
J. Duin (1997) Evaluation And Evolution Of The City Distribution Concept. WIT Transactions on the Built Environment, vol. 33, pp. 327-337. 
[36] 
B.J.P. Janssen, A.H. Oldenburger (1991) Product Channel Logistics and City Distribution Centers; The case of the Netherlands. Expert meeting and symposium on the seminar on future road transport systems and infrastructures in urban areas, Chiba. 
[37] 
M. Ruske (1994) City Logistics - Solutions for Urban Commercial Transport by Cooperative Operations Management. OECD Seminar on Advanced Road Transport Technologies, Omiya. 
[38] 
L. Dablanc (2007) Goods Transport in Large European Cities: Difficult to Organize, Difficult to Modernize. Transportation Research Part A: Policy and Practice, vol. 41, no. 3, pp. 280-285. 
[39] 
T.G. Crainic, F. Errico, W. Rei, N. Ricciardi (2012) Integrating c2e and c2c Traffic into City Logistics Planning. Procedia - Social and Behavioral Sciences, vol. 39, pp. 47-60. 
[40] 
T.G. Crainic, N.K. Phuong , M. Toulouse (2016) Synchronized Multi-trip Multi-traffic Pickup & Delivery in City Logistics. Transportation Research Procedia, vol. 12, pp. 26-39. 
[41] 
S. Gragnani, G. Valenti, M.P. Valentini (2004) City Logistics in Italy: A National Project. Logistics Systems for Sustainable Cities, Amsterdam, Elsevier, pp. 279-293.
[42] 
J.F. Cordeau, G. Laporte (2007) The dial-a-ride problem: models and algorithms. Annals of Operations Research, vol. 153, no. 1, pp. 29-46. 
[43] 
G.B. Dantzig, J.H. Ramser (1959) The truck dispatching problem. Management Science, vol. 6, pp. 80-91. 
[44] 
G. Clarke, J.W. Wright (1964) Scheduling of vehicles from a central depot to a number of delivery points. Operations Research, vol. 12, no. 4, pp. 568-581. 
[45] 
V. Pillac, M. Gendreau, C. Guret, A.L. Medaglia (2013) A review of dynamic vehicle routing problems. European Journal of Operational Research, vol. 225, no. 1, pp. 1-11. 
[46] 
O. Br¨aysy, M. Gendreau (2005) Vehicle routing problem with time windows, part i: Route construction and local search algorithms. Transportation Science, vol. 39, no. 1, pp. 104-118. 
[47] 
J. Lysgaard (2010) The pyramidal capacitated vehicle routing problem. European Journal of Operational Research, vol. 205, no. 1, pp. 59-64. 
[48] 
R. Baldacci, A. Mingozzi, R. Roberti (2012) Recent exact algorithms for solving the vehicle routing problem under capacity and time window constraints. European Journal of Operational Research, vol. 218, no. 1, pp. 1-6. 
[49] 
A. Trentini, N. Mahln (2011) Toward a shared urban transport system ensuring passengers & goods cohabitation. Journal of Land Use, Mobility and Environment, vol. 3, no. 2. 
[50] 
M. Furuhata, M. Dessouky, F. Ordez, M.E. Brunet, X. Wang, S. Koenig (2013) Ridesharing: The state-of-the-art and future directions. Transportation Research Part B: Methodological, vol. 57, pp. 28-46. 
[51] 
E. Ferguson (1997) The rise and fall of the american carpool: 1970-1990. Transportation, vol. 24, no. 4, pp. 349-376. 
[52] 
K. Kelley (2007) Casual carpooling enhanced. Journal of Public Transportation, vol. 10, no. 4, pp. 119-130. 
[53] 
C. Morency (2007) The ambivalence of ridesharing. Transportation, vol. 34, no. 2, pp. 239-253. 
[54] 
N.D. Chan, S.A. Shaheen (2012) Ridesharing in north america: Past, present, and future. Transport Reviews, vol. 32, no. 1, pp. 93-112. 
[55] 
B. Li, D. Krushinsky, H.A. Reijers, T.V. Woensel (2014) The Share-a-Ride Problem: People and parcels sharing taxis. European Journal of Operational Research, vol. 238, no. 1, pp. 31-40. 
[56] 
N. Agatz, A. Erera, M. Savelsbergh, X. Wang (2012) Optimization for dynamic ride-sharing: A review. European Journal of Operational Research, vol. 223, no. 2, pp. 295-303. 
[57] 
N.K. Phuong, T.G. Crainic, M. Toulouse (2013) A Tabu Search for Time-dependent Multi-zone Multi-trip Vehicle Routing Problem with Time Windows. European Journal of Operational Research, vol. 231, pp. 43-56. 
[58] 
P.K. Nguyen, T.G. Crainic, M.Toulouse (2017) Multi-trip pickup and delivery problem with time windows and synchronization. Annals of Operations Research, vol. 253, no. 2, pp. 899-934. 
[59] 
D. Pisinger, S. Ropke (2007) A general heuristic for vehicle routing problems. Computers & Operations Research, vol. 34, no. 8, pp. 2403-2435. 
[60] 
.G. Crainic, S. Mancini, G. Perboli, R. Tadei (2008) Clustering-Based Heuristics for the Two-Echelon Vehicle Routing Problem. CIRRELT, vol. 46, pp. 1-28. 
[61] 
E. Taniguchi, R. G. Thompson, T. Yamada (2014) Recent Trends and Innovations in Modelling City Logistics. Procedia - Social and Behavioral Sciences, vol. 125, pp. 4-14. 
[62] 
G. Perboli, R. Tadei, E. Fadda (2018) New Valid Inequalities for the Two-Echelon Capacitated Vehicle Routing Problem. Electronic Notes in Discrete Mathematics, vol. 64, pp. 75-84. 
[63] 
S.K. Jacobsen, O.B.G. Madsen (1980) A comparative study of heuristics for a two-level routing-location problem. European Journal of Operational Research, vol. 5, no. 6, p. 378–387. 
[64] 
S. Alumur, B.Y. Kara (2007) A new model for the hazardous waste location-routing problem. Computers & Operations Research, vol. 34, no. 5, pp. 1406-1423. 
[65] 
C. Sterle (2010) Location-Routing models and methods for Freight Distribution and Infomobility in City Logistics. CIRRELT. 
[66] 
M. Boccia, T.G. Crainic, A. Sforza, C. Sterle (2010) A metaheuristic for a two echelon location-routing problem. Lecture Notes in Computer Science, vol. 6049, p. 288–301. 
[67] 
V.P. Nguyen, C. Prins, C. Prodhon (2012) Solving the twoechelon location routing problem by a GRASP reinforced by a learning process and path relinking. European Journal of Operational Research, vol. 216, no. 1, pp. 113-126. 
[68] 
V.P. Nguyen, C. Prins, C. Prodhon (2012) A multi-start iterated local search with tabu list and path relinking for the two-echelon location-routing problem. Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol. 25, no. 1, pp. 56-71. 
[69] 
C. Contardo, V. Hemmelmayr, T.G. Crainic (2012) Lower and upper bounds for the two-echelon capacitated location-routing problem. Computers & Operations Research, vol. 39, no. 12, pp. 3185-3199. 
[70] 
R. Cuda, G. Guastaroba, M.G. Speranza (2015) A survey on two-echelon routing problems. Computers & Operations Research, vol. 55, pp. 185-199. 
[71] 
S.M. Mirhedayatian, T.G. Crainic, M. Guajardo, S.W. Wallace (2019) A two-echelon location-routing problem with synchronisation. Journal of the Operational Research Society, vol. 72, no. 1, pp. 145-160. 
[72] 
Grangier, Philippe and Gendreau, Michel and Lehuédé, Fabien and Rousseau, Louis-Martin (2016) An adaptive large neighborhood search for the two-echelon multiple-trip vehicle routing problem with satellite synchronization. European Journal of Operational Research, vol. 254, pp. 80-91. 
[73] 
Q.W. Contardo, W. Wang, R.D. Souza (2018) A heterogeneous fleet two-echelon capacitated location-routing model for joint delivery arising in city logistics. International Journal of Production Research, vol. 56, no. 15, pp. 5062-5080. 
[74] 
Dinesh P. Mehta, Sartaj Sahni (2018) Handbook of Data Structures and Applications. Second Edition, 2nd Edition, Chapman and Hall/CRC. 
[75] 
G.V. Batz, R. Geisberger, P. Sanders, C. Vetter (2013) Minimum time-dependent travel times with contraction hierarchies. ACM J. Exp. Algorithmics, vol. 18, no. Association for Computing Machinery, pp. 1-43. 
[76] 
G. Brummelen (2013) Heavenly mathematics: The forgotten art of spherical trigonometry. Princeton University Press. 
[77] 
M. T. Company (2009). "". Musen Taxi Company. 
[78] 
L. J. P. Co., (2009) "https://www.post.japanpost.jp/fee/in".
[79] 
T.G. Crainic, Y. Gajpal, M. Gendreau (2015) Multi-Zone Multi-Trip Vehicle Routing Problem with Time Windows. INFOR: Information Systems and Operational Research, vol. 53, pp. 49-67. 
[80] 
I. Osman (1993) Metastrategy simulated annealing and tabu search algorithms for the vehicle routing problem. Annals of Operations Research, vol. 41, no. 4, pp. 421-451. 
[81] 
S. Ropke, D. Pisinger (2006) An Adaptive Large Neighborhood Search Heuristic for the Pickup and Delivery Problem. Transportation Science, vol. 40, no. 4, pp. 455-472. 
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ CỦA LUẬN ÁN
[1]. Nguyen, Ngoc-Quang and Nghiem, Nguyen-Viet-Dung and DO, Phan-Thuan and LE, Khac-Tuan and Nguyen, Minh-Son and MUKAI, Naoto (2015) People and Parcels Sharing a Taxi for Tokyo City. Proceedings of the Sixth International Symposium on Information and Communication Technology, pp.90-97.
[2]. P. Do, N. Nghiem, N. Nguyen and D. Nguyen (2016) A practical dynamic share-a-ride problem with speed windows for Tokyo city. 2016 Eighth International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE), pp.55-60.
[3]. Phan-Thuan Do, Nguyen-Viet-Dung Nghiem, Ngoc-Quang Nguyen, Quang-Dung Pham (2018) A time-dependent model with speed windows for share-a-ride problems: A case study for Tokyo transportation. Data & Knowledge Engineering, vol. 114, pp. 67-85.
[4]. Nguyen, Quang Ngoc and Duc, Nghia Nguyen and Nguyen, Phuong Khanh (2017) An Adaptive Large Neighborhood Search for Multi-trip Multi-traffic Pickup and Delivery problem with Time Windows and Synchronization. Proceedings of the Eighth International Symposium on Information and Communication Technology, pp.439-446. 
[5]. Quang Ngoc Nguyen, Nghia Nguyen Duc, Phuong Khanh Nguyen (2021) Two-echelon Multi-trip Multi-traffic Pickup and Delivery with Time Windows and Synchronization. Journal of Science and Technology Technical Universities: Smart Systems and Devices, vol. 1.1, pp. 25-32.

File đính kèm:

  • docxluan_an_cac_phuong_phap_heuristics_giai_bai_toan_dinh_vi_va.docx
  • docx1_Bia LuanAn.docx
  • pdf1_Bia LuanAn.pdf
  • pdfLuanAn.pdf
  • docThongTinDuaLenWeb_en.doc
  • pdfThongTinDuaLenWeb_en.pdf
  • docThongTinDuaLenWeb_vn.doc
  • pdfThongTinDuaLenWeb_vn.pdf
  • docx1_BiaTomTatLuanAn.docx
  • pdf1_BiaTomTatLuanAn.pdf
  • docx2_TomTatLuanAn.docx
  • pdf2_TomTatLuanAn.pdf
  • docTrichYeuLuanAn.doc
  • pdfTrichYeuLuanAn.pdf