Please use this identifier to cite or link to this item:
http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/73912
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | คมกฤต เล็กสกุล | - |
dc.contributor.author | ศิริมา สวัสดี | en_US |
dc.date.accessioned | 2022-08-16T16:18:11Z | - |
dc.date.available | 2022-08-16T16:18:11Z | - |
dc.date.issued | 2564 | - |
dc.identifier.uri | http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/73912 | - |
dc.description.abstract | This rescarch introduces an alternative approach for solving the Capacitated Vehicle Routing Problem (VRP) which takes pollutant cmission into account by considering vehicle weight and loading weight and velocity factors. The objective is to minimize pollutant emission from fuel consumption and applies Cuckoo Search Optimization (CSO) to solve this problem. The pollutants which are considered are carbon monoxide (CO), carbon dioxide (CO2), oxides of nitrogen (NOx) and particulate matter (PM). Then the computation results were compared with the results from using The Particle Swarm Optimization (PSO). This study was divided into 6 cases classified by type of data sets and each case consisted of 3 levels by problem size such as small size (5 stations), medium size (50 stations) and large size (100 stations). The number of vehicles was fixed. The computational results were analyzed as total travel time, total distance, the number of total pollutant emission and computation time. The comparisons shown that the results solved by CSO were better than PSO. The number of pollutant emission and total distance were 35.62% and 36.25% for all problems size. Moreover, fuel consumption was 12.00% lower for small problem size. The computation time was 55.56% lower. The propose algorithm can be solve local minimum problem and get global minimum value by using Levy flights. | en_US |
dc.language.iso | other | en_US |
dc.publisher | เชียงใหม่ : บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ | en_US |
dc.title | การลดก๊าซเรือนกระจกในปัญหาการจัดเส้นทางการขนส่งที่มีความไม่แน่นอนของความเร็วยานพาหนะ | en_US |
dc.title.alternative | Mitigation of greenhouse gas in capacitated vehicle routing problem under inconstant velocity | en_US |
dc.type | Thesis | |
thailis.controlvocab.thash | ก๊าซเรือนกระจก | - |
thailis.controlvocab.thash | ยานพาหนะ | - |
thailis.controlvocab.thash | การขนส่ง | - |
thesis.degree | master | en_US |
thesis.description.thaiAbstract | งานวิจัยนี้นำเสนอวิธีแก้ไขปัญหาการกำหนดเส้นทางการขนส่งของปัญหาการจัดเส้นทาง ของยานพาหนะที่คำนึงถึงน้ำหนักบรรทุก (Capacitated VRP) โดยนำปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการปล่อย ก๊าซเรือนกระจกระหว่างการขนส่งมาร่วมพิจารณาได้แก่ น้ำหนักยานพาหนะและความเร็ว ยานพาหนะที่มีลักษณะไม่คงที่ จากนั้นประยุกต์ใช้วิธีค้นหาคำตอบแบบนกดูเหว่า (Cuckoo Search Optimization) แก้ไขปัญหาเพื่อให้ได้เส้นทางที่มีการปลดปล่อยก๊าซเรือนกระจกต่ำที่สุด (Minimize Pollutants) โดยก๊าซเรือนกระจกที่พิจารณาได้แก่ ก๊าซคาร์บอนมอนนอกไซด์ (CO), ก๊าซ คาร์บอนไดออกไซค์ (CO2), ออกไซค์ของไนโตรเจน (NOx) และอนุภาคขนาดเล็ก (Particulate matter: PM) นอกจากนี้มีการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของคำตอบที่ได้กับคำตอบที่ได้จากการใช้วิธีการ ค้นหาแบบกลุ่มอนุภาค (Particle Swarm Optimization) การศึกษาแบ่งกรณีศึกษาออกเป็น 6 กรณี โดยแบ่งตามชุดข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาจำนวน 6 ชุด ข้อมูลซึ่งแต่ละชุดข้อมูลจะแบ่งปัญหาออกเป็น 3 ขนาดได้แก่ปัญหาขนาคเล็ก ปัญหาขนาดกลาง และ ปัญหาขนาดใหญ่โดยใช้ยานพาหนะชนิดเดียวและไม่มีการจำกัดจำนวนที่ใช้ โดยผลจากการทดลอง ที่นำมาวิเคราะห์ได้แก่ระยะเวลาที่ใช้ในการเดินทาง ระยะทางรวม มลภาวะรวม ค่าเชื้อเพลิงที่ใช้ และระยะเวลาที่ใช้ในการหาคำตอบ ผลจากการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของคำตอบพบว่าคำตอบที่ได้จากวิธีการค้นหาแบบนกดู เหว่าให้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพมากกว่าคำตอบที่ได้จากวิธีการค้นหาแบบกลุ่มอนุภาค พบว่าผลจาก การลำดับเส้นทางที่ได้จากวิธีการค้นหาแบบนกดูเหว่ามีประสิทธิภาพมากกว่าสำหรับปัญหาทุกขนาด โดยพิจารณาค่ามลภาวะที่เกิดขึ้นพบว่ามีประสิทธิภาพมากกว่าร้อยละ 35.62 ค่าระยะทางรวมมี ประสิทธิมากกว่าร้อยละ 36.25 ค่าเชื้อเพลิงที่ใช้พบว่ามีประสิทธิภาพดีกว่าในปัญหาขนาดเล็ก มากกว่าร้อยละ 12.00 ในส่วนของระยะเวลาที่ใช้ในการหาคำตอบพบว่าวิธีค้นหาคำตอบแบบนกดูเห ว่าใช้เวลาในการหาคำตอบน้อยกว่าในปัญหาทุกขนาด โดยใช้เวลาน้อยกว่าร้อยละ 55.56 อย่างไรก็ ตามวิธีการค้นหาแบบนกดูเหว่าให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าโดยอาศัยการเคลื่อนที่แบบสุ่ม (Levy-flights) ซึ่งทำ ให้สามารถค้นหาคำตอบค่าต่ำสุดครอบคลุม (Global Minimum) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ | en_US |
Appears in Collections: | ENG: Theses |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
590631048 ศิริมา สวัสดี.pdf | 3.5 MB | Adobe PDF | View/Open Request a copy |
Items in CMUIR are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.