Many research articles in the literature have dealt with the problem of finding an optimal tour such as the traveling salesman problem (TSP) and vehicle routing problem (VRP) and they have been applicable to various distribution systems according as gradual increase of the importance of logistics for customer satisfaction. This paper addresses a vehicle routing problem in a military service.
The main objective is to minimize the total dissatisfaction of customers (maximize the total satisfaction of customers). To solve this problem, we developed the mathematical model and proposed a one-step genetic algorithm and a heuristic algorithm. Genetic algorithms are proposed as a new learning paradigm for combinational optimization that models a natural evolution mechanism. We attempt applying genetic algorithms to the vehicle routing problem.
As a result, it is found that one-step genetic algorithm is able to effectively find optimum tours. Though the total the objective value of heuristic algorithm is a little worse than that of the established genetic algorithm method, since the computation time of the heuristic algorithm is very short, it can be well used for the commander's decision in the military situation.
최근 물류 측면에서, 고객 만족도의 중요성이 상당히 대두 되고 있다. 이러한 상황을 군에 적용시킴으로써 병사들의 사기를 고양시킬 수 있다.
병사들은 K2사격장, 유격 교장, 수류탄 교장 등 서로 다른 훈련장(node)에서 군사 훈련을 받고 있을 때 중식시간이 되면 취사부대로부터 식사를 배식 받게 된다. 이때 배식되는 음식의 온도는 차량이 이동 하면서, 즉 시간이 지남에 따라 식게 된다. 훈련병들은 식은 음식을 먹을 경우 불만족을 느끼게 될 것이고, 따뜻한 음식을 먹을 경우 만족을 느끼게 될 것이다. 이 논문에서는 병사들이 가장 불평을 많이 느끼는 국의 온도에 초점을 맞추었다. 결국 이러한 목적을 달성하기 위해 최적의 차량경로를 구하는 것이 결정변수가 된다.
본 논문에서는 이 문제를 풀기 위해 새로운 one-step유전자 알고리즘과 휴리스틱 알고리즘을 제시하였다. 실제 상황에 맞는 데이터를 통해서, one-step유전자 알고리즘과 휴리스틱 알고리즘을 통해 구한 경로를 이용해 훈련병이 느낄 수 있는 불만족(만족)도를 구하고 기존의 two-step 유전자 알고리즘을 통해 구한 값과 비교한다. 비교 결과, one-step유전자 알고리즘을 통해 나온 해를 군 시스템에 적용 할 경우 더욱 더 효율적으로 운영할 수 있음을 보여 주었다. 또한 휴리스틱 알고리즘의 해는 우수하지 않지만 빠른 시간 내에 지휘관의 결정이 필요한 경우 상당히 효율적이다.
