This paper addresses the operation problem of the cross docking system in a mail distribution center. Trucks from various regions arrive at the receiving door and unload palettes that are full of postal parcels of various destinations. Each palette is identifiable by its destination tag. Each shipping door in the center is designated by a destination name and certain destination needs more than one shipping door. To enhance the operating efficiency of the center, destinations are clustered into six groups currently. The arriving palettes of the same group are lined up in queue at the receiving door area to be whisked away to the shipping area by electric tractor which carries approximately seven palettes at a time. At the shipping area the palettes are sorted and then loaded into the waiting outgoing trucks. The assignment of each destination to shipping door, the clustering of destinations to form groups as well as the deciding the number of groups are important managerial decisions for the manager. For the problems, a nonlinear programming model is developed with the objective of minimizing the travel distance of the palettes. Heuristic method and genetic algorithm are presented and tested on the real world data. The results show a substantial improvement compared with the current operating system.
22개의 우편집중국에서는 다른 우편집중국으로 가는 우편물 중에 한 트럭 이하가 되는 우편물들을 따로 분류하고 모은 다음에 대전 우편교환센터로 보낸다. 22개의 우편집중국에서 도착한 우편물들은 대전 우편교환센터에서 다시 정렬되고 난 후에 도착지로 보내지게 된다. 대전 우편교환센터가 있음으로써, 불필요한 트럭의 이용을 줄일 수 있는 것이다. 대전 교환센터에는 우편집중국으로부터 도착한 트럭들이 들어오는 3개의 receiving door, 도착지로 떠나는 트럭들이 대기하고 있는 44개의 shipping door가 존재한다. 또한 교환센터 내의 효율성을 위해 22개의 도착지를 6개의 그룹으로 나눠서 운영하고 있다.
본 논문에서는 현재 단순히 지역상 가깝다는 이유로 나눈 6개의 그룹의 도착지들을 각각의 도착지의 물량을 기준으로 하여 다시 나눠보자는 것에 중점을 두고 있다. 새로운 6개의 그룹을 만들고, 각각의 그룹의 교환센터 내의 위치 및 그룹에 속하는 도착지들의 shipping door의 위치 또한 결정하게 된다. 이 문제를 풀기 위해 휴리스틱과 유전자 알고리즘을 제시하였다. 실제 대전 우편교환센터의 데이터를 통해서, 휴리스틱과 유전자 알고리즘을 통해 구한 해를 이용해 우편교환센터 내의 총 운송거리를 구하고 현재 우편교환센터 내의 총 운송거리 값과 비교한다. 비교 결과, 휴리스틱과 유전자 알고리즘을 통해 나온 해를 현 시스템에 적용시 더 효율적으로 우편교환센터를 운영할 수 있음을 보여 주었다.
