Tối ưu hóa tuyến giao hàng một nghiên cứu áp dụng cho công ty dược tại thành phố hồ chí minh

I.: Nghiên cứu ứng dụng bài toán quy hoạch tuyến tính cho việc tối ưu định tuyến giao hàng thông qua mô hình tối ưu hoá. Tiến hành thu thập dữ liệu thực tế của công ty đang vận hành, hoạt động tại thành phố Hồ Chí Minh để phân tích, xây dựng mô hình toán học, đánh giá sự phù hợp của bài toán và đề xuất áp dụng cho công ty dược.

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA MÃ TRƯỜNG CHU TỐI ƯU HÓA TUYẾN GIAO HÀNG: MỘT NGHIÊN CỨU ÁP DỤNG CHO CÔNG TY DƯỢC TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Chuyên ngành : Hệ Thống Thông Tin Quản Lý Mã số: 60340405 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH, tháng năm 2019 CƠNG TRÌNH ĐƯỢC HỒN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA -ĐHQG -HCM Cán hướng dẫn khoa học: TS Lê Hồng Trang Cán chấm nhận xét 1: PGS.TS Trần Văn Hoài Cán chấm nhận xét 2: PGS.TS Vũ Thanh Nguyên Luận văn thạc sĩ bảo vệ Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp HCM ngày 03 tháng 07 năm 2019 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) PGS.TS Nguyễn Thanh Bình PGS.TS Trần Văn Hoài PGS.TS Vũ Thanh Nguyên PGS.TS Huỳnh Trung Hiếu TS Phan Trọng Nhân Xác nhận Chủ tịch Hội đồng đánh giá Luận Văn Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau luận văn sửa chữa (nếu có) CHỦ TỊCH HỘI ĐỊNG TRƯỞNG KHOA CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐỘC lập - Tự - Hạnh phúc NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Mã Trường Chu MSHV: 1670923 Ngày, tháng, năm sinh: 17/08/1984 Nơi sinh: Ninh Thuận Chuyên ngành: Hệ Thống Thông Tin Quản Lý Mã số : 60340405 I TÊN ĐỀ TÀI: TỐI ƯU HÓA TUYẾN GIAO HÀNG: MỘT NGHIÊN CỨU ÁP DỤNG CHO CƠNG TY DƯỢC TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Nghiên cứu ứng dụng tốn quy hoạch tuyến tính cho việc tối ưu định tuyến giao hàng thơng qua mơ hình tối ưu hố Tiến hành thu thập liệu thực tế công ty vận hành, hoạt động thành phố Hồ Chí Minh để phân tích, xây dựng mơ hình tốn học, đánh giá phù hợp toán đề xuất áp dụng cho công ty dược III NGÀY GIAO NHIỆM VỤ : 11/02/2019 IV NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 02/06/2019 V CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS Lề Hồng Trang Tp HCM, ngày tháng năm 2019 CÁN BỘ HƯỚNG DẪN (Họ tên chữ ký) CHỦ NHIỆM BỘ MÔN ĐÀO TẠO (Họ tên chữ ký) TS Lê Hồng Trang TRƯỞNG KHOA (Họ tên chữ ký) LỜI CÁM ƠN Lời xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn gửi đến thầy Tiến Sĩ Lê Hồng Trang, thầy bỏ thời gian quý báu, tận tình bảo hướng dẫn cho tơi có hội học hỏi kiến thức, kinh nghiệm trình thực đề tài luận văn hồn thiện Tơi chân thành cảm ơn quý thầy cô khoa Khoa Học Kỹ Thuật Máy Tính, giảng viên hết lòng truyền đạt cho tơi kiến thức, kỹ chuyên môn kỹ quản lý suốt thời gian học tập nghiên cứu trường Bách Khoa Tp HCM Tôi áp dụng kiến thức, kỹ vào cơng việc hiệu quả, giúp giảm tải thời gian công việc nhiều chuyên môn, giải vấn đề q trình làm việc cơng ty Tơi xin gửi lời cảm ơn đến gia đình tạo điều kiện, thời gian cho tơi có hội đến với mái trường người thầy, người cô nhân tài tri thức để học tập Cảm ơn bạn bè, người động viên, khuyến khích tơi tồn q trình học thực nghiên cứu đề tài Tp HCM, ngày 02 tháng 06 năm 2019 Mã Trường Chu TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ Nghiên cứu điểm đặc trưng tốn giao hàng cho ngành dược, phân tích u cầu toán thực trạng diễn hàng ngày, từ đưa mơ hình đề xuất thực Phương pháp nghiên cứu xây dựng tảng tốn quy hoạch tuyến tính, ứng dụng cho vấn đề tối ưu tuyến giao hàng công ty dược phẩm ZPV, mục đích để tiết kiệm chi phí q trình quản lý giao hàng nguồn nhân lực xe Dữ liệu thu thập từ công ty chọn lọc khách hàng hoạt động Tp HCM Dựa vào liệu thực tế, nghiên cứu tiến hành chạy thử nghiệm tồn tối ưu theo mơ hình quy hoạch tuyến tính Kết nghiên cứu hỗ trợ cho nhà quản lý giao hàng tiết kiệm thời gian công sức lên kế hoạch thực phân tuyến giao hàng cho khách hàng Tp HCM Từ khóa: Tối ưu hoả tuyến giao hàng: nghiên cứu áp dụng cho công ty dược tạỉ Tp HCM ABSTRACT This thesis aims to research the characteristics of the delivery problem for the pharmaceutical industry, analyzing the requirements for the problem of the current situation daily, thereby giving a model of proposing and implementing The purpose is to optimize the delivery route effectively and to save costs, for effective logistics management The methodology is built on the basis of linear programming problem, and data is collected from ZPV company with selected customers operating in Ho Chi Minh City Based on the actual data, the study conducted a test run of a full of an optimal problem according to the linear programming model The result of this research is to support high-level logistics management on making the decision to optimize the delivery route in general and to save costs in particular Keywords: Optimal delivery routing: a case study for a pharmaceutical company in Ho Chi Minh city LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu khoa học tự thực Dữ liệu lấy từ công ty cam kết bảo mật thông tin liệu, không chia liệu cho đối thủ cảnh tranh, thông tin liệu dùng cho mục đích nghiên cứu thực cho tốn tối ưu tối thiểu hoá tổng khoảng cách tuyến giao hàng qua mơ hình quy hoạch tuyến tính ngun nhị phân Dữ liệu sử dụng trình phân tích luận văn có nguồn gốc rõ ràng minh bạch, công bố theo quy định đạo đức nghiên cứu khoa học Các kết đạt luận văn này, tự thực cách trung thực khách quan Kết luận văn công bố lần báo cáo chưa cơng bố trước Học viên Mã Trường Chu MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH .i DANH MỤC BẢNG BIÊU ii DANH TỪ VIẾT TẮT ii LỜI MỞĐẰU CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý chọn đề tài .2 1.2 Mục đích nghiên cứu .3 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.4 Ý nghĩa đề tài 1.5 Cấu trúc báo cáo .5 CHƯƠNG 2: SỞ LÝ THUYẾT .6 2.1 B ài toán tối ưu toán học 2.2 Giới thiệu quy hoạch tuyến tính .7 2.3 Một ví dụ mẫu cho tốn quy hoạch tuyến tính .10 2.4 Mơ hình quy hoạch tuyến tính có biến nguyên .13 2.5 Bài toán định tuyến phương tiện 15 CHƯƠNG 3: BÀI TOÁN ĐỊNH TUYẾN GIAO HÀNG CỦA CƠNG TY DƯỢC VÀ MƠ HÌNH ĐÈ XUẤT 19 3.1 Các điểm đặc trưng toán giao hàng công ty dược 19 3.2 Yêu cầu toán cho vấn đề hạng 20 3.3 Giới thiệu phân tích tốn cơng ty dược ZPV 20 3.4 Định dạng mơ hình định tuyến tối ưu cho công ty dược .22 3.5 Hiện thực mơ hình Cplex cơng cụ Jupyter notebook cho toán.24 3.6 Định hướng giải toán 25 CHƯƠNG 4: HIỆN THựC VÀ ĐÁNH GIÁ GIẢI PHÁP BÀI TOÁN _27 4.1 Trường hợp khách hàng 468 tổng trọng tải đơn hàng 28 4.2 Trường hợp 15 khách hàng 1,408 tổng trọng tải đơn hàng .31 4.3 Trường hợp 50 khách hàng 4,750 tổng trọng tải đơn hàng .34 4.4 Trường hợp 30 khách hàng 465 tổng trọng tải đơn hàng 35 4.5 Trường hợp 100 khách hàng 1,680 tổng trọng tải đơn hàng .37 4.6 Đánh giá kết thực toán .40 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 42 5.1 Kết luận thực toán tối ưu cho định tuyến giao hàng 42 5.2 Hướng mở rộng đề tài 43 TÀI LIỆU THAM KHẢO 44 DANH MỤC HÌNH Hình 1: VRP minh hoạ 20 khách hàng xe 17 Hình 2: CVRP minh hoạ 20 khách hàng xe .18 Hình 3: Mơ hình vận chuyển hàng hố cơng ty dược .19 Hình 4: Kho dược cơng ty ZPV Tp HCM 21 Hình 5: Mơ hình tổng quan hệ thống phân phối 21 Hình 6: Đội ngũ xe giao hàng công ty dược 27 Hình 7: Khách hàng thiết lập để giao hàng 28 Hình 8: Khoảng cách điểm giao hàng 28 Hình 9: Khoảng cách điểm đồ Google map .29 Hình 10: Hàm tối ưu ràng buộc tuyến tính 29 Hình 11: Kết xử lý mơ hình docplex cho khách hàng 30 Hình 12: Một tuyến xe thiết lập phụ trách khách hàng .30 Hình 13: Một điểm kho điểm giao hàng thể đồ 31 Hình 14: 15 khách hàng thiết lập để giao hàng .31 Hình 15: Đo khoảng điểm 15 khách hàng 32 Hình 16: Kết thực tốn tối ưu cho 15 khách hàng 32 Hình 17: Ba tuyến xe thiết lập phụ trách 15 khách hàng .33 Hình 18: Một điểm kho 15 điểm giao hàng thể đồ 33 Hình 19: 10 tuyến xe thiết lập phụ trách 50 khách hàng .34 Hình 20: Một điểm kho 15 điểm giao hàng thể đồ 35 Hình 21: 30 khách hàng thiết lập để giao hàng 35 Hình 22: Kết thực mơ hình cplex cho 30 khách hàng .36 Hình 23: Một tuyến xe thiết lập phụ trách 30 khách hàng .36 Hình 24: Một điểm kho 30 điểm giao hàng thể đồ 37 Hình 25: 100 khách hàng thiết lập để giao hàng 37 Hình 26: Bốn tuyến xe thiết lập phụ trách 100 khách hàng 38 Hình 27: Một điểm kho 100 điểm giao hàng thể đồ 38 Hình 28: Kết xử lý Cplex Jupyter cho 100 khách hàng .39 Hình 29: Ket hàm mục tiêu áp dựng phưomg pháp 40 DANH MỤC BẢNG BIÊU Bảng 1: Một số ứng dụng LP [5] Bảng 2: Yêu cầu tài nguyên giá trị lợi nhuận Galaxy .10 Bảng 3: Một số chức công cụ Matlab Jupyter .26 Bảng 4: Dữ liệu mẫu đầu vào khách hàng trọng lượng đơn hàng 27 Bảng 5: Kết chạy thử nghiệm toán tối ưu hoá 40 DANH TỪ VIẾT TẮT Tp HCM: Thành phố Hồ Chí Minh 1-3, 20-21, 24, 27, 42 MIS: Management Information System .1 LP: Linear Programming 7-10, 14-15, 26 ILP: Integer Linear Programming 13 MIP: Mixed Integer Programming .15, 39 CVX: Software for Disciplined Convex Programming 15, 26-27, 42-43 TSP: Traveling Salesman Problem 16-17, 43 VRP: Vehicle Routing Problem 15-16, 18 CVRP: Capacity Vehicle Routing Problem 17-18, 42 DVRP: Distance Constrained Vehicle Routing Problem 18 VRPTW: Vehicle Routing Problem with Time-Windows 18 MILP: Mixed Integer Linear Programming 25 API: Application Programming Interface 24, 31 X-0-15 = X-1-Ỡ = x_2_0 = X-3-5 = x_4_ll = x_5_2 = X-6-1 = X-7-8 = x_8_6 = X-9-14 = X-1O-12 = x_ll_3 - X-12-0 = x_13_ie = X-14-13 - X-15-4 = CcbSolveStatus.FEASIBLE_50LƯTION: 1> 33 Điểm giao hàng cần giao thiết lập tuyến trọng tải kèm minh hoạ Hình 16, 17 cho thấy xe phụ trách đơn hàng phân chia tải khơng có chênh lệch nhiều với xe lại, giảm thiểu rủi ro tải đơn hàng lượng xe, có xe ban đầu xếp nhiều q, xe sau q Tuyến 1: 0^7^8^6^1^0 213 + 89 + 85 + 112 = 499 Tuyến 2: 0-=>9I=>14'=>13I=>10I=>12'=>0 12 + 203 + 106 + 15 + 98 = 434 Tuyến 3: 0-=>15-=>4'=>ll'=>3I=>5'=>2'=>0 16 + 83 + 188 + 11 + 132 + 45 = 475 Hình 17: Ba tuyến xe thiết lập phụ trách 15 khách hàng Hình 18: Một điểm kho 15 điểm giao hàng thể đồ Tiếp theo chạy kiểm thử toán ngàn biến, quản lý 15 khách hàng thẩm chí lên đến hàng trăm khách hàng thời điềm 34 4.3 Trường hợp 50 khách hàng 4,750 tầng trọng tải đom hàng Xét 50 khách hàng cần giao, khách hàng cố khối lượng đơn hàng khác nhau, tương tự xe chịu sức ừọng tải 500kg, ta có 2,500 biến cần phải xử lý tốn định tuyến thu kết Hình 19, 20 xe phụ trách cho 50 khách hàng cần giao Tuyến 1: 0«=>5«=>3'=>30'=>2=>24'=>28'=>3ố'=>41=>29'=>9'=>0 Tuyến 2:0-=>7'=>38'=>33'=>48'=>16'=>37'=>0 Tuyến 3: 0-=>llc>4'=>49'=>45'=>23'=>0 Tuyến 4: 0-=>12'=>47'=>6'=>8^22^39'=>46'=>0 Tuyến 5: 0'=>14'=>13'=>43'=>18'=>15'=>44'=>0 Tuyến 6:0^19^50^10^0 Tuyến 7: 0-=>20'=>32'=>31'=>26'=>17'=>0 Tuyến 8: 0«=>25«=>21«=>42=>0 Tuyến 9:0-=>34'=>35'=>0 Tuyến 10: 0'=>40'=>l'=>27'=>0 Hình 19:10 tuyến xe thiết lập phụ trách 50 khách hàng 35 Hình 20: Một điểm kho 15 điềm giao hàng thể đồ Thời gian xử lý biến định lớn thời gian 15.03 giây quãng đường thực hàm tối ưu 338.299km 4.4 Trường hợp 30 khách hàng 465 tổng trọng tải đơn hàng Tiếp tục chứng ta kiểm chứng lượng khách hàng nhiều tải trọng khách hàng hơn, mơ hình cho tuyến cho lần xuất phát Hình 21 36 Bài tốn càn xử lý 900 biến định để thực đưa giải pháp thời gian 15.03 giây, hàm mục tiêu tối ưu 90.679 tải trọng khả xe lớn tổng đơn hàng Cho nên cần xe đáp ứng cho chuyến hàng hợp lý thuận lợi cho việc định phân lượng xe clique cuts applied: 14 Cover cuts applied: Implied bound cuts applied: 178 Mixed integer rounding cuts applied: Zero-half cuts applied: Gomory fractional cuts applied: 20 Root node processing (before b&c): Real time = Parallel bSsC., threads: Real time Sync time Wait time = = = (average) (average) 0.3G sec (5-7.08ticks) 14.73 sec 1.97 sec 0.12 sec (5293.58 ticks) Total (root+branchâcut) = 15.03 sec (5350.67 ticks) solution for: Toi Uu Hoa Tuyen Giao Hang objective: 90.679 Hình 22: Kết thực mơ hình cplex cho 30 khách hàng Hình 23: Một tuyến xe thiết lập phụ trách 30 khách hàng Hình 24: Một điểm kho 30 điểm giao hàng thể trên/ /bản đồ Dãn g Hoã -DTTPPQ -Bỉ Binh Chiểu Thạnh Xù ân Tiệp Thinh ■ ' ĩhdnh Lie I Linhxiiĩn J ,Tarri Binh ••-i \ ĩ ■22, >A' * 23, 24 cho thấy đơn hàng Qua kết quảTẳntrong Hình 21, Linh Trung nhiều ChAjh Quân 12 Mỉ6*>lHS X Un Phu' Wisp \ J® Phugiao Đơng hàng cần tuyến xe đủ khả năng- đáp ứngẠnđể ' Hiệp Binh Phưủc -, T ' Phíuủng 13 pL Đửc F \ ji Trường Thú/ s Js V / GỊ Váp Long Thí Wỳ CH hợp 100 khách hàng 4.5 Trường 'í 'íX*và V 1,680 tồng trọng tải đơn hàng Cong Tỹ • Phương CP XNK ỮP Clho twp^inh tranh Phựừng’3z'_’ Phương' Thạnh LonHT e A,f ĩ/ỉ^ ì 'i usMhuận ^7 rđn Son Nhì 37 Ị Tắn Phú ỉ rớng ỉ Quận 9' Trướng Th Mtf&V-g 2t ih w]f ' ’ r Sũ Phưổrc Long - Thọnh ' 'Long Trướng ill Trống Phú Hữư Đống Thọ Hóa Bỉnh Khánh Fl i Minh lâu ủSg Phil Trung Lánh'- ■ Câỉ Lái Un Ufiu ĨL7M 37 Ta thấy cho kết nhanh khỉ tải liệu đầu vào cho mơ hình xử lý Tơi ưu hố tun giao hàng; nghiên cứu áp dụng cho công ty dược Tp Hơ Chí Minh 53400 O Õ 53350 C id 53325 53275 16050 16 £00 Ml 5-0 16200 - Vi Đo 16250 16350 Hình 26: Đốn tuyến xe thiết lập phụ trách 100 khách hàng Hình 27: Một điểm kho 100 điểm giao hàng thể đồ 16400 Qua Hình 25, 26 minh hoạ cho ta thấy mơ hình tuyến tính ngun hỗn hợp(MIP) có 10,100 biến định nhị phân cho 100 khách hàng điểm xuất phất từ kho Bài toán tối ưu tìm kiếm động minh hoạ Hình 28 Khỉ chung ta kiểm thử từ 100 khách hàng trở lên việc quản lý phân khúc xe khó khăn khỉ khơng có can thiệp hệ thống phần mềm Nếu cần áp dụng mơ hình thực thi với thời gian xử lý 15.06 giây, hàm mục tiêu 246.983 xe phụ trách Reduced HIP has 15100 binaries3 '3 generals, SOSs, and 9933 indicators Presolve time = 0.06 sec (24.60 ticks) Probing time = 0.05 sec (7.59 ticks ) clique table me mbers: 5150 HIP emphasis: balance optimality and feasibility MIP search method: dynamic search Parallel mode: deterministic, using up to threads Root relaxation solution time = 9.02 sec (12.93 ticks) Modes Node Lef * * '34 Ộ Ộ 0 0 e 0 Ộ Ộ e Ộ 0 e Elapsed time = 116 196 285 248 486 431 lie 606 721 8264 917 793 1129 992 Objective 112.6632 122.3630 125.1721 125.1721 125.1721 125.7817 125.3719 125.9082 125.9082 125.90S2 3.56 sec (1062.05 126.5063 132.9074 157.8729 134.3430 194.6989 246.7725 I Inf Best Integer Cuts/ Best Bound 2108.0961 ee-30 2198.0991 112.0632 2108.0061 Cuts: 120 2108.0901 Cuts: 61 2108.8961 Cuts: 36 2108.0901 Impl Bds: 164 176 2108.0981 Cuts: 194 194 2108,0901 Cuts: 237 174 2108.0981 Cuts: 152 196 2108.0961 Cuts: 19-5 138 2108.0901 126.0213 ti cks, tree = 0.Ỡ2 MB, solutions - 1) 65 2108.0981 126.0213 72 2108.0991 126.0213 52 2108.0981 126.0213 61 2108.0961 126.6213 246.9829 126.0213 246.9S29 126.0213 14 246.9829 126.0213 99 178 173 191 I tent 139 344 431 452 457 511 604 670 719 719 Gap 109.90% 94.68% 94.20% 94.06% 94.96% 94.Ỡ6% 94 >33% 94.03% 94.03% 94.03% 94.02% 2349 4492 94.02% 94.02% ■5836 94.02% 7131 94.Ũ2% 48.98% 8156 48,98% 9295 48.98% Hình 28: Kết xử lý Cplex Jupyter cho 100 khách hàng Quan sát kết ừong Hình 29 cho thấy tốn sử dụng nhiều phương pháp giải kết hợp với để thực phương pháp làm tròn, phương pháp cắt lát Gomory nhánh cận để tìm lời giải tối ưu cho hàm mục tiêu SUB cover cuts applied: Clique cuts applied: 37 Implied bound cuts applied: 47 Flow cuts applied: Mixed integer rounding cuts applied: 37 Zero-half cuts applied: Cãomory fractional cuts applied: 61 Rcct node processing (before bẴc): Real time Parallel bẵc, threads: Real time Sync time (average) Wait time (average) = 3.56 sec (1058.38 ticks) = = = 11.48 0.43 e.SG sec (4528.22 sec sec ticks) Total (root+branch-icut) = 15.05 sec (5586.6© ticks) solution for: Toi Uu Hoa Tuyen Giao Hang objective: 246.9S3 x_e_28 = x_e_44 = x_e_46 = X & 88 = Hình 29: Kết hàm mục tiêu áp dụng cảc phương pháp 4.6 Đánh giá kết thực toán Dựa vào danh sách khách hàng có sẵn file excel tải lên, gọi chương trình để chạy kiểm chửng chung ta lấy số lượng khách hàng tuỳ ý trọng tải xe Ở đây, ta ghi nhận trường hợp liệt kế Bảng Bảng 5: Kết chạy thử nghiệm toán tối ưu hoá SỐ lượng Biến Thời gian thực Khoảng cách tối SỐ Trọng tải tổng Khách Hàng đjnh thi(giây) ưu(km) tuyến(xe) đơn hàng 36 0.14 28.50 468 15 225 15.02 75.61 1,408 30 900 15.03 90.68 465 50 2,500 15.03 338.30 10 4,750 100 10,000 15.06 246.98 1,680 Thơng qua mơ hình cplex cho ta thấy hàm xử lý tối ưu thời gian ngắn cho kết mong muốn Bài toán giúp chứng ta định tuyến thuận lợi khách hàng có xe phục vụ tuyến, khơng có nhiều xe phục vụ cho khách hàng tuyến theo lịch giao hàng Thông qua Bảng thống kê cho ta thấy, việc định số xe phụ thuộc vào lượng khách hàng tổng trọng tải đơn hàng để định định tuyến số lượng xe cần phục vụ Q trình đóng vai trò quan trọng cho người quản lý phân số lượng xe xe phụ trách khách hàng cần phải xếp giao Khi lượng khách hàng trọng tải tăng số tuyến tăng theo tổng khoảng cách di chuyển tăng Tuy nhiên, qua kết cho ta thấy mơ hình docplex thực biến định X từ 225 đến 2,500 thời gian xử lý cho kết gần nhau, ảnh hưởng phù thuộc thời gian thực thi chương trình Bằng chứng Bảng cho ta biết từ 2,500 biến lên 10,000 biến gấp lần thời gian thực tăng 0.99% giây cho kết hàm tối ưu mục tiêu Các điểm nối liền với theo đường thẳng trực tiếp hiển thị đồ google map không thực tế đường đi, cho biết điểm giao hàng có nằm liệu thu thập hay không toán tối ưu định tuyến giao hàng chưa thể đường thực tế đồ Ngồi ra, chạy thử nghiệm nhiều trường hợp khác để kiểm chứng tính hiệu tốn áp dụng mơ hình CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN 5.1 Kết luận thực toán tối ưu cho định tuyến giao hàng ứng dụng phương pháp mơ hình docplex phần mềm cplex IBM, báo cáo tiến hành mô hình hố cho tốn định hướng giải toán Kết cụ thể đạt sau: > Phát biểu toán tối ưu việc định tuyến, tiến trình giao hàng ràng buộc kho bãi, vị trí, tải trọng, thời gian ngày, số tuyến giao hàng, quãng đường ngắn tất tuyến giao hàng công ty dược > Xây dựng tảng lý thuyết vấn đề tối ưu hoá để làm sở cho việc giải toán đưa > Mơ hình hố biểu thức tốn học mơ hình hố tốn tối ưu xác định vấn đề cần làm rõ: o Các biến ràng o Hàm mục tiêu minimize maximize o Các điều kiện ràng buộc > Định nghĩa biến yếu tố đầu vào cho việc giải tốn dựa vào cơng cụ cvx (dựa matlab dùng cơng cụ tính tốn mosek để giải) phần lý thuyết so sánh với công cụ Jupyter notebook sử dụng mơ hình docplex > Dữ liệu khách hàng đầu vào chấp thuận cơng ty dược với mục đích để nghiên cứu thử nghiệm áp dụng vào mô hình tốn ứng dụng cho ngành hệ thống thơng tin quản lý, khơng mang tính chất chia sẻ bên ngồi bán thơng tin khách hàng cho đối thủ cảnh tranh khác > Tất liệu lấy từ hệ thống công ty, chọn lọc mẫu liệu có thật thị trường khu vực Tp HCM, loại bỏ liệu khách hàng không hoạt động, khách thành phố, tỉnh thành khác toàn quốc > Khách hàng chủ yếu bệnh viện công ty phân phối dược phẩm > Xây dựng toán hàm tối ưu mục tiêu sở toán TSP CVRP từ báo liên quan > Thơng qua mơ hình (Bảng 3), cho có lựa chọn để giải vấn đề cần thực đạt kết mong muốn từ nguồn liệu đầu vào > Được hỗ trợ vào tài khoản email nhà trường cấp sử dụng phần mềm Cplex IBM tài trợ cho học viên, sinh viên có hội trải nghiệm chương trình ứng dụng tốn học liên quan đến ngành logistic > Cơng cụ Jupyter góp phần hỗ trợ miễn phí cho ngơn ngữ lập trình, thể nhiều kiểu văn bản, hình ảnh mơ đa dạng Tuy nhiên, ràng buộc thời gian phạm vi yêu cầu báo cáo, chúng tơi hạn chế cần phải khắc phục Nội dung cụ thể nhu > Chua kiểm nghiệm phuơng pháp giải tốn việc lập trình cvx với Mosek, thục đuợc toán hàm tuyến tính biến chuơng Ngồi thục tế có nhiều cơng cụ khác chua tìm hiểu thục tốn > Các vấn đề tính tốn tải trọng thục tế có sụ phức tạp sụ biến thiên biến liên quan đến phuơng tiện nhu: tải trọng, dung tích, thời gian di chuyển, số luợng tối đa đáp ứng đuợc ngày, thời gian trả hàng, quãng đuờng cấm, quãng đuờng di chuyển sau trả hết hàng, chi phí kèm với vận tải Do đó, tốn tổng qt cần có sụ xem xét kỹ luỡng phân tích chi tiết > Các điểm giao hàng đồ chua hiển thị đuợc đuờng đồ, nối liền điểm theo đuờng thẳng hàm tính khoảng cách điểm phụ thuộc vào hàm thu viện google map, mang tính tuơng đối 5.2 Hướng mở rộng đề tài Đối với đề xuất mở rộng cho đề tài, xác định vấn đề bao gồm: > Đánh giá hiệu phương pháp đề xuất > Mở rộng việc tính tốn điều kiện thực tế tải trọng, dung tích thùng hàng, thời gian di chuyển, số lượng tối đa đáp ứng ngày, thời gian trả hàng, quãng đường cấm, quãng đường di chuyển sau trả hết hàng, chi phí kèm với vận tải > Việc tính khoảng cách điểm dựa hàm thư viện geopy không kiểm chứng xác đường ngắn hay chưa đưa vào hàm tối ưu (minimize) để xử lý thực tế có đường cấm, đường chiều > Đề xuất hướng mở rộng ứng dụng thực tế toán > Xây dựng tốn thơng qua cơng cụ cho nhà quản lý dễ sử dụng, giảm thiểu số bước thao tác phức tạp thực tế TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Lecture 1, An optimization model www.maths.machester.ac.uk [2] John Laurence, Barry A PasterNack, “Applied Management Science”, second edition, 2002 Chương 2, trang 48 [3] John Laurence, Barry A PasterNack, “Applied Management Science”, second edition, 2002 Chương 2, trang 48 [4] John Laurence, Barry A PasterNack, “Applied Management Science”, second edition, 2002 Chương 2, trang 49 [5] John Laurence, Barry A PasterNack, “Applied Management Science”, second edition, 2002 Chương 2, trang 50 [6] http://vnr5QO.com.vn/Thong-tin-doanh-nghiep/CONG-TY-TNHH-ZUELLIG- PHARMA-VIET-NAM-Chart-122-2018.html [7] https://www.mathworks.com/products/matlab.html [8] https://www mathworks com/help/optim/ug/intlinprog html [9] http://cvxr.com/cvx/academic/ [10] https://ibm.onthehub.com/ [11] https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/en/SS9UKU 12.5.0/com.ibm.cplex zos.help/UsrMan/topics/preface z/whatis z.html [11] https://www.anaconda.com [12] John Laurence, Barry A PasterNack, “Applied Management Science”, second edition, 2002 Chương 2, trang 93 [13] https://vi.wikipedia.org/wiki/Python (ng%C3%B4n ng%El%BB%AF 1%E1% BA%ADp tr%C3%ACnh)#cite note-25 [14] https://www.mosek.com/ [15] http://ibmdecisionoptimization.github.io/docplex- doc/mp/docplex.mp.model.html [16] https://jupyter.org/ [17] Toth, p.; Vigo, D., eds (2002) The Vehicle Routing Problem Monographs on Discrete Mathematics and Applications [18] Christofides N, The vehicle routing problem, Numdam, trang 56 [19] https://geopy.readthedocs.io/en/stable/ [20] Daneshzand F, The Vehicle-Routing Problem, Elsevier, 2011, 127 [21] Mais H R, Wahiba R c, Bloch c, Classification de problemes de tournees de vehicules, 2008 [22] Báo cáo Optimal Fleet Configuration in San Miguel Bay, Philippines- A Simple Linear Programming Approach [23] https://www.texaco.com ebook Numerical Optimization 1984: SIAM, trang 45-48 [24] Applying Integer Linear Programming to the Fleet Assignment Problem, Jeph Abara [25] Tài liệu khoa học quản lý ứng dụng, tác giả John A.Lawrence, Jr.Barry A Pastemack, chương trang 92 [26] Tối ưu hố, giáo trình cho ngành tin học công nghệ thông tin, trường đại học Nông Nghiệp I, tác giả PGS TS Nguyễn Hải Thanh, Nhà xuất Bách Khoa Hà Nội, chương trang 81 [27] Phương pháp Compete Enumeration, https://www.sciencedữect.com/topics/mathematics/complete-enumeration [28] Phương pháp Branch and Bound quy hoạch nguyên, http://web.tecnico.ulisboa.pƯmcasquilho/compute/_linpro/TaylorB_module_c.pdf [29] Phương pháp Implicit Enumeration, https ://www sciencedữect.com/science/article/pii/0898122178900044 [30] Vehicle Routing Problem, https://en.wikipedia.org/wiki/Vehicle_routing_problem [31] G B Dantzig and J H Ramser, Management Science, Vol 6, No (Oct., 1959), trang 80-91 [32] Traveling Salesman Problem, https://en.wikipedia.org/wiki/Travelling_salesman_problem [33] Sahbi B I, Legras F, Coppin G, Synthèse du problem de routage de véhicule, telecom Bretagne, trang [34] Sử dụng hàm tuyến tính, https://www.mathworks.com/help/optim/ug/examplelinear-programming html [35] https://www.mathworks.com/help/optim/ug/mixed-integer-linear- programmingalgorithms.html [36] https://geopy.readthedocs.io/en/stable/ PHẰN LÝ LỊCH TRÍCH NGANG Họ tên: Mã Trường Chu Ngày, tháng, năm sinh: 17/08/1984 Nơi sinh: Ninh Thuận Địa liên lạc: Tân Bổn, Xã Phước Ninh, Huyện Thuận Nam, Tỉnh Ninh Thuận Điện thoại: +84934179196 Email: matruongchu @ gmail.com QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO Năm 2005 - 2010: Sinh viên khoa Công Nghệ Thông Tin, trường đại học Bách Khoa Tp HCM Năm 2016-2019: Học viên cao học khoa Khoa Học Kỹ Thuật Máy, trường đại học Bách Khoa Tp HCM QUÁ TRÌNH CƠNG TÁC Năm 2011 - 2019: Nhân viên văn phòng công ty TNHH dược phẩm ZPV Việt Nam, Quận 1, Tp HCM ... TÀI: TỐI ƯU HÓA TUYẾN GIAO HÀNG: MỘT NGHIÊN CỨU ÁP DỤNG CHO CƠNG TY DƯỢC TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH II NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: Nghiên cứu ứng dụng tốn quy hoạch tuyến tính cho việc tối ưu định tuyến. .. gian công sức lên kế hoạch thực phân tuyến giao hàng cho khách hàng Tp HCM Từ khóa: Tối ưu hoả tuyến giao hàng: nghiên cứu áp dụng cho công ty dược tạỉ Tp HCM ABSTRACT This thesis aims to research... quan trọng môn học khoa học quản lý ứng dụng, để làm tảng thực cho báo cáo luận văn Từ khóa: Tối ưu hoá tuyến giao hàng: nghiên cứu áp dụng cho công ty dược Tp HCM CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU 1.1 Lý