در این مقاله، مسأله مسیریابی وسایل نقلیه با حمل برگشتی همراه با یکسری محدودیتهای عملیاتی بررسی می شود. مشتریان به دو گروه مشتریان خط رفت که تحویل کالا به آنها صورت میگیرد و مشتریان خط برگشت که کالا از آنها دریافت میشود، تقسیم میشوند. همچنین، اولویت خدمترسانی با مشتریان خط رفت است. نکته حائز اهمیت در این تحقیق آنکه، امکان تقسیم تقاضا برای مشتریانی که تقاضای آنها از بزرگترین وسیله نقلیه موجود بیشتر است و همچنین، محدودیت عملیاتی جدید عدم دسترسی به بعضی از وسایل نقلیه برای تعدادی از مشتریان، به صورت توأمان در نظر گرفته میشود. دپوی مرکزی شامل ناوگانی از وسایل نقلیه با ظرفیتهای مختلف و به تعداد نامحدود بوده و تقاضای مشتریان به صورت پویا است و در هر دوره قابل تغییر است. این مسأله از نوع چند جملهای نامعین سخت (NP-hard) است و با توجه به ساختار خاص آن و بررسی ادبیات موضوع، یک الگوریتم کلونی مورچه چندگانه جدید[i] (NM-ACO) برای حل آن پیشنهاد میشود. در این مقاله، پس از آشنایی با کلیات و بیشینه تحقیق، مدل ریاضی جدیدی برای مسأله مورد نظر ارایه میشود و در ادامه الگوریتم کلونی مورچه چندگانه پیشنهادی که شامل دو فاز تخصیص و مسیریابی است، تشریح میگردد. در پایان، به تحلیل نتایج عددی حاصل از این الگوریتم برای مسایل آزمون طراحی شده پرداخته میشود.
[i] New Multi-Ant Colony Optimization (NM-ACO)
This paper considers the vehicle routing problem with backhaul (VRPB) and some applicable constraints, in which a set of costumers are divided into two subsets of linehaul and backhaul costumers. Each linehaul costumer requires its demands to be delivered from the depot. In addition, a specified quantity of products should be picked up from the backhaul nodes to the depot. The main point in this study is that the customer demands, which are over than the maximum of available vehicles, can be divided to different customers. In addition, there is limited vehicle access availability for some costumers. The central depot includes a fleet of vehicles with different capacities, in which the number of vehicles of each type is not limited and customer demands are dynamic and can change in each period. This problem is a well-known NP-hard one; therefore, a new multi-ant colony optimization algorithm is proposed to solve the given problem. This proposed algorithm contains two phases, namely clustering and routing. Finally, the numerical results of designed test problems have been discussed and analyzed.