scholarly journals An Enhanced Ant Colony System for Solving Vehicle Routing Problem with Time Window

2013 ◽  
Vol 73 (12) ◽  
pp. 27-31 ◽  
Author(s):  
Sandhya Sandhya ◽  
Vijay Katiyar
2020 ◽  
Vol 3 (2) ◽  
pp. 85-102
Author(s):  
Sonna Kristina ◽  
Ricky Sianturi ◽  
Valian Janelven Wijaya

Setiap perusahaan umumnya memiliki sistem distribusi dan transportasi dalam menunjang pengiriman barang kepada customer. Diperlukan sistem distribusi yang efektif dan efisien sehingga biaya dari transportasi dalam perusahaan dapat diminimasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan algoritma Ant Colony System (ACS) untuk model matematis Heterogeneous VehicleRouting Problem with Soft Time Window (HVRPSTW) pada penentuan rute transportasi yang dapat meminimasi biaya pada perusahaan PT XYZ. HVRPSTW merupakan VRP yang mempertimbangkan kendaraan yang beragam dan jendela waktu dengan adanya biaya penalti yang dibebankan apabila kendaraan tiba di luar waktu yang telah ditentukan. Salah satu cara yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan VRP adalah metode metaheuristic ACS. Metode ACS diimplementasikan untuk menemukan rute kendaraan terbaik sesuai dengan kendala-kendala yang sudah ditentukan. Tahapan awal adalah mencari solusi awal menggunakan metode Nearest Neighbour yang akan digunakan sebagai pheromone awal. Proses pencarian rute pada ACS menggunakan tahapan tour construction lalu dilakukan update pheromone. Pemecahan masalah akan dilakukan dengan bantuan aplikasi Python. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa dihasilkan total jarak sebesar 1448,98 km dan total cost sebesar Rp. 3.582.367,86, di mana terjadi selisih jarak dengan penelitian sebelumnya menggunakan metode eksak sebesar 6,48 km (0,45%) dan selisih total biaya sebesar Rp. 42.248,86 (1,19%). Kata kunci: ant colony optimization, vehicle routing problem, kapasitas kendaraan yang beragam, jendela waktu, biaya transportasi.


Author(s):  
Hongguang Wu ◽  
Yuelin Gao ◽  
Wanting Wang ◽  
Ziyu Zhang

AbstractIn this paper, we propose a vehicle routing problem with time windows (TWVRP). In this problem, we consider a hard time constraint that the fleet can only serve customers within a specific time window. To solve this problem, a hybrid ant colony (HACO) algorithm is proposed based on ant colony algorithm and mutation operation. The HACO algorithm proposed has three innovations: the first is to update pheromones with a new method; the second is the introduction of adaptive parameters; and the third is to add the mutation operation. A famous Solomon instance is used to evaluate the performance of the proposed algorithm. Experimental results show that HACO algorithm is effective against solving the problem of vehicle routing with time windows. Besides, the proposed algorithm also has practical implications for vehicle routing problem and the results show that it is applicable and effective in practical problems.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document