Các phương pháp heuristics giải bài toán định vị và hướng lộ trong hậu cần đô thị

LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan công trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nghiên cứu trình bày luận án hồn tồn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN NGHIÊN CỨU SINH PGS.TS Đỗ Phan Thuận Nguyễn Ngọc Quang i LỜI CẢM ƠN Tôi xin trân trọng cảm ơn PGS.TS Nguyễn Đức Nghĩa tin tưởng, tâm huyết tận tình dạy, định hướng, hướng dẫn tơi học tập trình thực nghiên cứu sinh Tôi xin trân trọng cảm ơn PGS.TS Đỗ Phan Thuận nhiệt tình hướng dẫn tơi học tập, nghiên cứu thực luận án Tôi xin trân trọng cảm ơn TS Nguyễn Khánh Phương nhiệt tình tạo điều kiện hỗ trợ hướng dẫn công tác nghiên cứu Tôi xin trân trọng cảm ơn lãnh đạo chuyên viên Viện Công nghệ thông tin Truyền thơng, phịng Đào tạo - trường Đại học Bách khoa Hà Nội quan tâm, hỗ trợ tơi q trình tơi làm nghiên cứu sinh Trường Tôi xin trân trọng cảm ơn thầy cô Bộ mơn Khoa học máy tính Viện Cơng nghệ thông tin Truyền thông trường Đại học Bách khoa Hà Nội giúp đỡ năm làm nghiên cứu sinh Bộ môn Các thầy cô nhiệt tình hướng dẫn tơi thực học phần tiến sĩ, chuyên đề tiến sĩ, tiểu luận tổng quan có góp ý q báu để tơi hoàn thiện luận án Trân trọng cảm ơn ban lãnh đạo công ty Cổ phần giải pháp ETC gia đình tạo điều kiện thời gian tơi làm nghiên cứu sinh Hà Nội, ngày 11 tháng 10 năm 2021 Tác giả luận án Nguyễn Ngọc Quang ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT vi DANH MỤC CÁC BẢNG vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ viii MỞ ĐẦU CHƯƠNG TỔNG QUAN VẤN ĐỀ ĐỊNH VỊ VÀ ĐỊNH TUYẾN CỦA HẬU CẦN ĐÔ THỊ TRONG BÀI TOÁN CHIA SẺ PHƯƠNG TIỆN VÀ BÀI TOÁN GIAO VÀ NHẬN ĐA LOẠI HÀNG HÓA, ĐA TUYẾN 1.1 HẬU CẦN ĐÔ THỊ 1.2 VẤN ĐỀ QUY HOẠCH TRONG HẬU CẦN ĐÔ THỊ 1.3 CÁC MƠ HÌNH HẬU CẦN ĐƠ THỊ ĐIỂN HÌNH 10 1.3.1 Mơ hình hậu cần thị mức 11 1.3.2 Mô hình hậu cầu thị hai mức 13 1.4 VẤN ĐỀ ĐỊNH VỊ VÀ ĐỊNH TUYẾN TRONG HẬU CẦN ĐÔ THỊ 14 1.4.1 Định tuyến toán chia sẻ phương tiện 15 1.4.2 Định vị định tuyến toán giao nhận đa loại hàng hóa, đa tuyến 17 1.5 KẾT LUẬN CHƯƠNG 23 CHƯƠNG VẤN ĐỀ ĐỊNH TUYẾN TRONG BÀI TOÁN CHIA SẺ PHƯƠNG TIỆN 24 2.1 PHÁT BIỂU BÀI TOÁN 24 2.2 MƠ HÌNH TỐN HỌC 27 2.2.1 Định nghĩa đầu vào 27 2.2.2 Định nghĩa biến 28 2.2.3 Các hàm mục tiêu 29 2.2.4 Các ràng buộc 30 2.3 THUẬT TOÁN GIẢI BÀI TOÁN CHIA SẺ PHƯƠNG TIỆN 31 2.3.1 Kỹ thuật định tuyến đồ thị động 31 2.3.1.1 Kỹ thuật phân cấp đỉnh giản lược CH 32 2.3.1.2 Độ phức tạp 32 2.3.2 Thuật tốn heuristic cho mơ hình vận tải trực tiếp 33 iii 2.3.3 Thuật tốn cho mơ hình chia sẻ phương tiện 35 2.3.3.1 Cấu trúc chung 35 2.3.3.2 Thuật toán tham lam 35 2.3.3.3 Thuật tốn tìm kiếm địa phương 37 2.4 THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 38 2.4.1 Dữ liệu thực nghiệm 39 2.4.1.1 Xử lý mạng lưới đường giao thông Tokyo 39 2.4.1.2 Chuyển đổi yêu cầu vận tải 40 2.4.1.3 Xử lý khung tốc độ 40 2.4.1.4 Định vị kho bến đỗ xe taxi 42 2.4.1.5 Bộ liệu thực nghiệm tham số thực nghiệm 42 2.4.2 Kết thực nghiệm 43 2.5 KẾT LUẬN CHƯƠNG 55 CHƯƠNG VẤN ĐỀ ĐỊNH VỊ VÀ ĐỊNH TUYẾN TRONG BÀI TOÁN GIAO VÀ NHẬN ĐA LOẠI HÀNG HÓA, ĐA TUYẾN 56 3.1 TỔNG QUAN BÀI TỐN GIAO VÀ NHẬN ĐA LOẠI HÀNG HĨA, ĐA TUYẾN ……………………………………………………………………………….56 3.2 BÀI TOÁN GIAO VÀ NHẬN ĐA LOẠI HÀNG HÓA, ĐA TUYẾN VỚI KHUNG THỜI GIAN VÀ ĐỒNG BỘ 57 3.2.1 Phát biểu toán 57 3.2.2 Mơ hình tốn 61 3.3 BÀI TỐN GIAO VÀ NHẬN ĐA LOẠI HÀNG HĨA, ĐA TUYẾN Ở HAI MỨC VỚI KHUNG THỜI GIAN VÀ ĐỒNG BỘ 63 3.3.1 Đồng hàng hóa điểm trung chuyển 68 3.3.2 Mô hình tốn 75 3.4 THUẬT TOÁN GIẢI BÀI TOÁN MTT-PDTWS VÀ BÀI TOÁN 2E-MTT-PDTWS ……………………………………………………………………………….79 3.4.1 Cấu trúc chung thuật toán 79 3.4.1.1 Thuật toán ALNS giải toán MTT-PDTWS 80 3.4.1.2 Thuật toán ALNS giải toán 2E-MTT-PDTWS 81 3.4.1.3 Thuật toán heuristic lập lịch vận tải mức cho toán 2E-MTT-PDTWS 83 3.4.2 Các cấu phần thuật toán ALNS 84 iv 3.4.2.1 Khởi tạo lời giải ban đầu 84 3.4.2.1.1 Khởi tạo lời giải ban đầu cho toán MTT-PDTWS 84 3.4.2.1.2 Khởi tạo lời giải ban đầu cho toán 2E-MTT-PDTWS 84 3.4.2.2 Thao tác hủy 85 3.4.2.3 Thao tác chỉnh sửa 87 3.4.2.4 Điều chỉnh trọng số thao tác 88 3.4.2.5 Tiêu chí chập nhận lời giải điều kiện dừng 89 3.5 THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 90 3.5.1 Dữ liệu thực nghiệm 90 3.5.1.1 Dữ liệu thực nghiệm cho toán MTT-PDTWS 90 3.5.1.2 Dữ liệu thực nghiệm cho toán 2E-MTT-PDTWS 92 3.5.2 Thực nghiệm đánh giá toán MTT-PDTWS 92 3.5.2.1 Hiệu chỉnh thông số kết thực nghiệm 92 3.5.2.2 Đánh giá hiệu thủ tục nâng cao chất lượng lời giải 94 3.5.2.3 Đánh giá kết thuật toán ALNS thuật tốn tìm kiếm Tabu 95 3.5.3 Thực nghiệm đánh giá toán 2E-MTT-PDTWS 96 3.6 KẾT LUẬN CHƯƠNG 97 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 99 KẾT LUẬN 99 HƯỚNG PHÁT TRIỂN 101 TÀI LIỆU THAM KHẢO 104 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN 110 v DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt CDC Central Distribution Center Trung tâm phân phối hàng hóa SARP Share-A-Ride Problem Bài toán chia sẻ phương tiện c2e Customer-to-external Hàng hóa nhận từ khách hàng chuyển ngoại thành e2c External-to-customer Hàng hóa nhận từ ngoại thành chuyển đến khách hàng nội thành c2c MTTPDTWS Customer-to-customer Hàng hóa nhận từ khách hàng chuyển đến khách hàng nội thành Multi-trip Multi-traffic Pickup and Delivery with Time Bài toán giao nhận đa loại hàng hóa, đa tuyến với khung thời gian đồng Windows and Synchronization 2E-MTTPDTWS The two-echelon Multi-trip Multi-traffic Pickup and Delivery with Time Windows and Bài toán giao nhận đa loại hàng hóa, đa tuyến hai mức với khung thời gian đồng Synchronization ALNS Adaptive Large Neighborhood Thuật tốn tìm kiếm lân cận lớn thích Search nghi vi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1 Bảng thống kê tốc độ trung bình taxi Tokyo-Musen theo 41 Bảng 2.2 Các mức tắc nghẽn giao thông khung theo Tokyo-Musen Taxi 41 Bảng 2.3 Các khung tốc độ theo vùng mức tắc nghẽn giao thông theo Tokyo-Musen Taxi 42 Bảng 2.4 Thông tin liệu thực nghiệm 42 Bảng 2.5 Cước phí vận tải hành khách taxi Nhật Bản 2009 (nguồn [74]) 43 Bảng 2.6 Cước phí vận tải hàng hóa taxi Nhật Bản 2009 (nguồn [75]) 43 Bảng 2.7 Thông số thực nghiệm 43 Bảng 2.8 Kết thực nghiệm liệu 44 Bảng 2.9 Kết thực nghiệm liệu 45 Bảng 2.10 Kết thực nghiệm liệu 45 Bảng 2.11 Kết thực nghiệm liệu 46 Bảng 3.1 Thời điểm rời điểm trung chuyển tình trạng kho trung gian 71 Bảng 3.2 Thời điểm rời điểm trung chuyển trạng thái kho trung gian 73 Bảng 3.1 Thông số liệu 92 Bảng 3.2 Tỷ lệ % thao tác hủy sử dụng thuật toán 93 Bảng 3.3 Tác động số lượng hàng hóa loại bỏ 94 Bảng 3.4 Hiệu thủ tục nâng cao chất lượng lời giải 95 Bảng 3.5 So sánh kết toán sử dụng thuật tốn ALNS thuật tốn tìm kiếm Tabu 96 Bảng 3.6 Kết thực nghiệm 96 Bảng 3.7 Tỷ lệ xe tải lớn xe tải nhỏ chuyển hàng trực tiếp 97 vii DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1.1 Mạng lưới quốc gia hợp tác nghiên cứu hậu cần đô thị [9] Hình 1.2 Minh họa phân phối hàng hóa mơ hình hậu cần thị mức 11 Hình 1.3 Minh họa phân phối hàng hóa mơ hình hậu cần thị hai mức 13 Hình 2.1 Minh họa hành trình xe taxi 26 Hình 2.2 Minh họa đồ thị thành phần 3-core 33 Hình 2.3 Số lượng taxi bổ sung theo khung thời gian để thực vận tải 48 Hình 2.4 Biểu đồ thời gian vận tải tích lũy theo khoảng thời gian 2h liệu 49 Hình 2.5 Biểu đồ thời gian vận tải tích lũy theo khoảng thời gian 2h liệu 49 Hình 2.6 Biểu đồ thời gian vận tải tích lũy theo khoảng thời gian 2h liệu 50 Hình 2.7 Biểu đồ thời gian vận tải tích lũy theo khoảng thời gian 2h liệu 50 Hình 2.8 Biểu đồ lợi nhuận tích lũy theo khoảng thời gian 2h liệu 51 Hình 2.9 Biểu đồ lợi nhuận tích lũy theo khoảng thời gian 2h liệu 51 Hình 2.10 Biểu đồ lợi nhuận tích lũy theo khoảng thời gian 2h liệu 52 Hình 2.11 Biểu đồ lợi nhuận tích lũy theo khoảng thời gian 2h liệu 52 Hình 2.12 Biểu đồ lợi nhuận theo khoảng thời gian 2h liệu 53 Hình 2.13 Biểu đồ lợi nhuận theo khoảng thời gian 2h liệu 53 Hình 2.14 Biểu đồ lợi nhuận theo khoảng thời gian 2h liệu 54 Hình 2.15 Biểu đồ lợi nhuận theo khoảng thời gian 2h liệu 54 Hình 3.1 Minh họa hoạt động xe tải nhỏ điểm trung chuyển 59 Hình 3.2 Minh họa hành trình xe tải nhỏ 60 Hình 3.3 Minh họa lộ trình xe tải lớn 65 Hình 3.4 Hoạt động xe tải lớn điểm trung chuyển 67 Hình.3.5 Hoạt động xe tải nhỏ điểm trung chuyển 67 Hình 3.6 Sự cần thiết kho trung gian điểm trung chuyển 69 Hình 3.7 Minh họa trường hợp đồng điểm trung chuyển s 71 Hình 3.8 Minh họa đồng hàng đồng thời hai chiều 73 Hình 3.9 Minh họa lời giải toán 2E-MTT-PDTWS 75 viii MỞ ĐẦU Vận tải hàng hóa hoạt động kinh tế Hệ thống vận tải hàng hóa tạo mối liên kết cấp thiết nhà cung cấp, nhà phân phối khách hàng Theo báo cáo Ủy ban châu Âu [1], vận tải hàng hóa thu hút 5% tổng số lao động đóng góp 5% tổng GDP liên minh châu Âu Tuy ảnh hưởng đại dịch Covid-19 vận tải hàng hóa nói chung vận tải hàng hóa đường nói riêng có xu hướng tăng trưởng năm gần Theo thống kê năm 2019 Diễn đàn Giao thông Vận tải quốc tế (ITF), vận tải hàng hóa đường nước thuộc liên minh châu Âu tiếp tục tăng 3,3% mức tăng trưởng Nga 2,3% so với kỳ Ủy ban châu Âu dự đoán đến năm 2050 mức tăng trưởng vận tải hàng khách đạt 42% vận tải hàng hóa đạt 60% [1] Đối với Việt Nam, theo “Báo cáo Logistics Việt Nam 2020” Bộ Công Thương, tốc độ tăng trưởng vận tải hàng hóa đạt trung bình 14-16%/năm Trong đó, vận tải hàng hóa đường chiếm tỷ lệ cao loại hình vận tải với 76,8% Chiến lược phát triển dịch vụ vận tải định hướng đến năm 2030 thể Quyết định số 318/QĐ-TTg Thủ tướng Chính phủ Trong giai đoạn 2021-2030, tốc độ tăng trưởng bình quân hàng năm vận tải hàng hóa dự định 6,7% (tương đương 4,3 tỷ hàng hoá) vận tải hành khách 8,2% (tương đương 14 tỷ lượt khách) Để nâng cao hiệu hệ thống vận tải, cộng đồng khoa học thực nhiều khảo sát đề xuất mơ hình vận tải khác Hầu hết nghiên cứu vận tải thực mơ hình hậu cần thị (City Logistics) Mơ hình hậu cần thị bao gồm hai chiến lược phân phối hàng hóa chính: phân phối trực tiếp phân phối thơng qua hệ thống đa mức [2] Trong chiến lược phân phối trực tiếp, phương tiện vận tải vận tải hàng hóa trực tiếp từ kho hàng đến khách hàng Thơng thường, mơ hình hậu cần thị mức đề cập chiến lược phân phối hàng hóa trực tiếp Đối với chiến lược phân phối thông qua hệ thống đa mức, hàng hóa vận tải từ trung tâm phân phối CDC (Central Distribution Center) đến khách hàng thông qua điểm trung chuyển thuộc mức trung gian khác [3] Với tính đặc thù luồng vận tải hàng hóa, tình trạng giao thơng quy mô đô thị, chiến lược phân phối qua hệ thống đa mức nói chung phân phối qua hệ thống hai mức nói riêng cộng đồng khoa học tập trung nghiên cứu chuyên sâu so với chiến lược phân phối trực tiếp [4] Chiến lược phân phối thông qua hệ thống hai mức nghiên cứu mơ hình hậu cần thị hai mức Trong mơ hình hậu cần thị hai mức, hàng hóa phân phối trung tâm phân phối CDC khách hàng thông qua điểm trung chuyển Q trình phân phối hàng hóa trung tâm phân phối CDC điểm trung chuyển gọi q trình phân phối hàng hóa mức Q trình phân phối hàng hóa điểm trung chuyển khách hàng gọi trình phân phối hàng hóa mức Chính vậy, vấn đề nghiên cứu mơ hình hậu cần thị gồm: định vị điểm trung chuyển, định tuyến phương tiện vận tải mức phục vụ yêu cầu vận tải chế đồng hàng hóa mức nhằm tối ưu hóa số mục tiêu chi phí, thời gian, giảm thiểu khí thải [3] [5] Vấn đề định vị định tuyến định tốn định vị định tuyến mơ hình hậu cần thị hai mức [6] Ngồi ra, nghiên cứu mơ hình hậu cần thị, cộng đồng khoa học cịn quan tâm yếu tố tác động đến tính thực tiễn mơ hình bao gồm: loại hàng hóa vận tải, luồng vận tải hàng hóa Mơ hình hậu cần đô thị mức thông thường xem xét loại hàng hóa đại diện Đối với mơ hình hậu cần đô thị hai mức, hầu hết mô hình đề xuất nghiên cứu hai loại hàng hóa đặc trưng: hàng hóa chuyển vào thành phố (viết tắt: hàng hóa e2c (external to customer)), hàng hóa chuyển ngồi thành phố (viết tắt: hàng hóa c2e (customer to external)) Tuy nhiên, nhu cầu vận tải hàng hóa nội thành phố (viết tắt: hàng hóa c2c (customer to customer)) như: vận tải hành khách, hàng hóa nhỏ… chiếm tỷ trọng lớn Do đó, kết nghiên cứu đồng thời ba loại hàng hóa mơ hình hậu cần thị hai mức góp phần tổng qt hóa nâng cao tính ứng dụng mơ hình áp dụng vào thực tế Tác động mơ hình hậu cần thị kinh tế thành phố, môi trường xã hội khảo sát nghiên cứu [7] [8] Do đó, việc nghiên cứu giải vấn đề định vị định tuyến mơ hình hậu cần thị thơng qua toán định vị định tuyến giúp tiết kiệm thời gian vận tải, tối ưu chi phí vận tải, giảm ùn tắc giao thông, tối ưu việc sử dụng sở vận tải, tác động tích cực đến kinh tế… Luận án thực nghiên cứu giải tốn định vị định tuyến mơ hình hậu cần thị Phương pháp nghiên cứu ● Thu thập tài liệu, cơng trình cơng bố tác giả ngồi nước có liên quan đến hướng nghiên cứu luận án; 18 Bảng 3.5 So sánh kết toán sử dụng thuật tốn ALNS thuật tốn tìm kiếm Tabu Bộ liệu Thuật toán Best10 Tabu 𝐵1 𝐵2 𝐵3 𝐵4 𝐵5 𝐵6 Trung bình #Veh DM (%) PD (%) c2cInter (%) 29.271,46 25 71,03 10,75 89,30 ALNS 29.246,86 25 70,43 10,75 91,30 Tabu 32.606,00 25 77,98 23,52 90,00 ALNS 32.650,00 25 76,93 23,52 91,08 Tabu 39.941,52 29 81,87 30,02 86,53 ALNS 39.903,64 29 81,87 30,02 86,66 Tabu 25.225,08 17 65,39 11,22 96,18 ALNS 25.211,96 17 65,57 11,22 96,18 Tabu 29.836,28 19 72,95 21,05 98,09 ALNS 29.825,56 19 72,86 21,05 98,05 Tabu 39.577,46 26 79,32 27,18 95,09 ALNS 39.567,36 26 79,20 27,18 95,09 Tabu 32.742,97 24 74,76 20,62 92,53 ALNS 32.734,23 24 74,48 20,62 93,06 3.5.3 Thực nghiệm và đánh giá bài tốn 2E-MTT-PDTWS Bảng 3.6 thống kê trung bình giá trị tốt thời gian thực trung bình sau 10 lần chạy thuật toán liệu thực nghiệm với giá trị 𝐼𝑇𝑚𝑎𝑥 = {100.000; 200.000; 500.000} [𝑛𝑙 , 𝑛𝑢 ] = [5; 30] Có thể thấy rằng, với 𝐼𝑇𝑚𝑎𝑥 = 500.000, giá trị trung bình giá trị tốt tăng 9,9% thời gian thực nghiệm tăng thêm 420% so sánh với kết thực nghiệm 𝐼𝑇𝑚𝑎𝑥 = 200.000 Điều cho thấy, 𝐼𝑇𝑚𝑎𝑥 = 200.000 cho kết cân chất lượng lời giải thời gian thực thuật toán 19 Bảng 3.6 Kết thực nghiệm 𝑰𝑻𝒎𝒂𝒙 100.000 200.000 Trung bình giá trị tốt Trung bình thời gian thực thi (phút) 𝐶1 22.487,95 6,95 𝐶2 24.433,64 9,26 𝐶3 34.784,23 19,85 Trung bình 27.235,27 12,02 𝐶1 19.769,70 10,73 𝐶2 23.501,81 11 𝐶3 32.851,82 22,64 Trung bình 25.374,44 14,79 Bộ liệu 96 500.000 𝐶1 18.930,78 76,33 𝐶2 21.266,02 65,23 𝐶3 28.382,08 89,19 Trung bình 22.859,63 76,92 Q trình đồng hàng hóa điểm trung chuyển phân tích hai tiêu chí: việc sử dụng kho trung gian việc chuyển hàng trực tiếp xe tải Việc sử dụng kho trung gian thể qua tỷ lệ trung bình số lượng hàng lưu kho trung gian tổng số lượng hàng vận tải thống kê theo liệu Kết thực nghiệm cho thấy 33,15% hàng hóa c2e hàng hóa e2c sử dụng kho trung gian đồng điểm trung chuyển Đối với 66,85% trường hợp cịn lại hàng chuyển hàng trực tiếp xe tải Điều thể mức độ ưu tiên việc chuyển hàng trực tiếp giới hạn sức chứa kho trung gian Ngoài ra, việc chuyển hàng trực tiếp xe tải thể qua thống kê số lượng xe tải lớn chuyển hàng sang xe tải nhỏ số lượng xe tải nhỏ tham gia chuyển hàng sang xe tải lớn Bảng 3.7 cho thấy trung bình từ xe tải lớn chuyển hàng trực tiếp xe tải nhỏ từ xe tải nhỏ chuyển hàng trực tiếp với xe tải lớn trình đồng hàng điểm trung chuyển 20 Bảng 3.7 Tỷ lệ xe tải lớn xe tải nhỏ chuyển hàng trực tiếp 𝑰𝑻𝒎𝒂𝒙 100.000 200.000 500.000 𝐶1 Số lượng trung bình xe tải nhỏ chuyển hàng vào xe tải lớn 3,32 Số lượng trung bình xe tải lớn chuyển hàng vào xe tải nhỏ 2,45 𝐶2 4,58 3,06 𝐶3 5,33 3,59 Trung bình 4,41 3,03 𝐶1 3,18 2,23 𝐶2 4,68 3,12 𝐶3 4,96 2,96 Trung bình 4,27 2,77 𝐶1 3,11 2,25 𝐶2 4,45 3,07 𝐶3 4,77 2,84 Trung bình 4,11 2,72 Bộ liệu 3.6 KẾT LUẬN CHƯƠNG Chương trình bày nghiên cứu vấn đề định vị định tuyến hậu cần đô thị thơng qua tốn giao nhận đa loại hàng hóa, đa tuyến Vấn đề định vị định tuyến hậu cần đô 97 thị mức nghiên cứu thơng qua tốn giao nhận đa loại hàng hóa, đa tuyến với khung thời gian đồng MTT-PDTWS Mở rộng toán MTT-PDTWS, vấn đề định vị định tuyến hậu cần đô thị hai mức nghiên cứu thơng qua tốn giao nhận đa loại hàng hóa, đa tuyến hai mức với khung thời gian đồng 2E-MTT-PDTWS Có thể thấy rằng, lời giải toán MTT-PDTWS tương ứng với lịch trình đội xe tải nhỏ vận tải mức tốn 2E-MTT-PDTWS Do đó, luận án xây dựng thuật tốn tìm kiếm lân cận lớn thích nghi ANLS với thao tác hủy thao tác chỉnh sửa để giải hai toán Trong toán 2E-MTT-PDTWS, luận án xây dựng bổ sung thuật tốn heuristic để xây dựng lịch trình đội xe vận tải lớn vận tải mức sau xây dựng lịch trình đội xe tải nhỏ vận tải mức Phần cuối chương trình bày cách xây dựng liệu thực nghiệm tiến hành thực nghiệm Đối với thực nghiệm toán MTT-PDTWS, kết thực nghiệm cho thấy thuật toán ALNS với thao tác hủy thao tác chỉnh sửa bước đầu cho kết tốt thuật toán tìm kiếm Tabu Việc xây dựng, bổ sung thao tác hủy, thao tác chỉnh sửa cho thuật toán ALNS có khả cho phép nâng cao chất lượng lời giải Kết thực nghiệm toán 2E-MTT-PDTWS cho thấy tính hợp lý mơ hình đề xuất, đặc biệt chế đồng hàng hóa điểm trung chuyển sử dụng kho trung gian Kết chương công bố hội thảo SOICT 2017 [4] tạp chí Khoa học Cơng nghệ [5] 98 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN KẾT LUẬN Vận tải hàng hóa hoạt động kinh tế Việc nghiên cứu vận tải hàng hóa nói chung vận tải hàng hóa mơ hình hậu cần thị nói riêng đóng góp thúc đẩy kinh tế Do tính chất hậu cần đô thị, nghiên cứu chủ yếu tập trung nghiên cứu vào mơ hình phân phối thơng qua hệ thống mức hệ thống hai mức từ trung tâm phân phối CDC Luận án vấn đề nghiên cứu mơ hình phân phối hậu cần đô thị: vấn đề định vị, vấn đề định tuyến, phương tiện vận tải đồng hàng hóa mức Luận án thực nghiên cứu vấn đề thông qua tốn định vị, định tuyến hậu cần thị Vấn đề định tuyến mơ hình hậu cần thị mức nghiên cứu thơng qua tốn chia sẻ phương tiện Vấn đề định vị định tuyến mơ hình hậu cần thị nghiên cứu thơng qua tốn giao nhận đa loại hàng hóa, đa tuyến Cụ thể, vấn đề định vị định tuyến mơ hình hậu cần thị mức luận án nghiên cứu thông qua tốn “Giao nhận đa loại hàng hóa, đa tuyến với khung thời gian đồng MTT-PDTWS” Trong mô hình hậu cần thị hai mức, vấn đề định vị định tuyến luận án nghiên cứu thông qua tốn “Giao nhận đa loại hàng hóa, đa tuyến hai mức với khung thời gian đồng 2E-MTT-PDTWS” Đi sâu vào vấn đề, Chương nghiên cứu vấn đề định tuyến mơ hình hậu cần thị mức thơng qua tốn chia sẻ phương tiện SARP Từ toán Li cộng đề xuất, luận án xây dựng mô hình chia sẻ phương tiện hành khách hàng hóa Ngồi ra, luận án bổ sung vào mơ hình ràng buộc, tiêu chí có tính thực tiễn cao Luận án xây dựng mơ hình tốn học biểu diễn toán thuật toán để giải toán trường hợp: vận tải trực tiếp, mơ hình chia sẻ động mơ hình chia sẻ tĩnh Để thực nghiệm, luận án đưa phương pháp xây dựng liệu thực nghiệm từ liệu hành trình thực tế cung cấp cơng ty taxi Tokyo-Musen Với liệu này, kết thực nghiệm chứng minh tính ứng dụng mơ hình chia sẻ phương tiện thực tiễn Vấn đề định vị định tuyến mơ hình hậu cần đô thị mức hai mức nghiên cứu thơng qua tốn giao nhận đa loại hàng hóa, đa tuyến trình bày Chương Bài tốn “Giao nhận đa loại hàng hóa, đa tuyến với khung thời gian đồng MTT-PDTWS” nghiên cứu đồng thời vấn đề định vị định tuyến hậu cần đô thị mức: 99 - Vấn đề định vị: định điểm trung chuyển thích hợp danh sách điểm trung chuyển đăng ký trước cho hàng hóa chuyển thành phố; - Vấn đề định tuyến: tìm hành trình xe tải nhỏ để giao nhận hàng hóa đáp ứng ràng buộc tốn Luận án sử dụng thuật tốn tìm kiếm lân cận lớn thích nghi ALNS xây dựng thao tác hủy, thao tác chỉnh sửa Ngoài ra, luận án đưa chế lựa chọn trọng số, thủ tục chấp nhận lời giải nhằm đảm bảo đồng thời đa dạng hóa lời giải tăng cường hóa lời giải Để thực nghiệm đánh giá thuật toán ALNS giải toán MTT-PDTWS, luận án sử dụng liệu thực nghiệm tác giả Crainic cộng cung cấp Tại bước thực nghiệm, luận án thực thực nghiệm xác định tham số thuật tốn ALNS Sau đó, thuật tốn ALNS thuật tốn tìm kiếm Tabu thực nghiệm so sánh kết Tuy kết thuật toán ALNS chưa tốt đáng kể so với thuật tốn tìm kiếm Tabu, thuật tốn ALNS cho phép bổ sung thêm thao tác hủy thao tác chỉnh sửa Từ đó, thuật tốn ALNS hồn tồn cải thiện chất lượng lời giải Kết nghiên cứu toán MTT-PDTWS tiền đề để luận án mở rộng nghiên cứu vấn đề định vị định tuyến hậu cần đô thị hai mức thơng qua xây dựng tốn “Giao nhận đa loại hàng hóa, đa tuyến hai mức với khung thời gian đồng 2E-MTT-PDTWS” Bài toán 2E-MTT-PDTWS nghiên cứu đồng thời vấn đề định vị định tuyến: - Vấn đề định vị: định điểm trung chuyển thích hợp danh sách điểm trung chuyển đăng ký trước cho hàng hóa chuyển ngồi thành phố hàng hóa chuyển vào thành phố; - Vấn đề định tuyến: tìm hành trình xe tải nhỏ (vận tải mức 2) xe tải lớn (vận tải mức 1) để giao nhận hàng hóa đáp ứng ràng buộc toán Để giải toán 2E-MTT-PDTWS, luận án sử dụng phương pháp tiếp cận từ lên Đầu tiên, luận án xây dựng hành trình xe tải nhỏ Sau từ hành trình xác định xe tải nhỏ, thực xây dựng hành trình xe tải lớn đáp ứng ràng buộc toán Luận án sử dụng thuật toán ALNS kết hợp với thuật toán heuristic để giải toán 2E-MTT-PDTWS Kế thừa liệu thực nghiệm toán MTT-PDTWS, luận án bổ sung thông số thực nghiệm mức tiến hành thực nghiệm Trong trình thực nghiệm, kết tốt theo liệu ghi nhận thực phân tích đồng hàng hóa xe tải điểm trung chuyển Kết thực nghiệm toán 2E-MTT-PDTWS cho thấy tính hợp lý mơ hình đề xuất, đặc biệt chế đồng hàng hóa điểm trung chuyển sử dụng kho trung gian tạm thời 100 HƯỚNG PHÁT TRIỂN Nghiên cứu sinh tiếp tục phát triển, mở rộng toán thuật toán đề xuất Thứ nhất, hướng mở rộng toán, nghiên cứu sinh tập trung vào hai hướng sau: • Đối với tốn giao nhận đa loại hàng hóa, nghiên cứu sinh nghiên cứu tách loại hàng hóa vận tải nội thành phố thành hai loại: vận tải hàng hóa thành phố vận tải hành khách thành phố Việc vận tải hàng hóa hàng khách thành phố thực theo mô hình chia sẻ phương tiện SARP Trong mơ hình tốn giao nhận đa loại hàng hóa cho phép sử dụng nhiều trung tâm phân phối CDC xe tải nhỏ xuất phát từ nhiều bãi đỗ xe khác • Đối với chế đồng hàng hóa điểm trung chuyển, nghiên cứu sinh nghiên cứu chế cross-docking khác với tiêu chí ràng buộc như: thời gian, sức chứa, cho phép chờ điểm trung chuyển… Thứ hai, hướng mở rộng thuật tốn đề xuất, nhận thấy rằng, toán MTT-PDTWS 2E-MTT-PDTW với nhiều ràng buộc phức tạp chạy liệu lớn việc phát triển thuật tốn metaheuristics/heuristic điều cần thiết Vì vậy, hướng nghiên cứu nghiên cứu sinh bước xây dựng mơ hình tốn học phù hợp cho hai tốn để chạy cơng cụ có sẵn CPLEX/GUROBI Kết thu dùng để kiểm chứng chất lượng lời giải cho thuật toán metaheuristics/heuristics phát triển sau liệu nhỏ Bước tiếp theo, dựa thuật tốn tìm kiếm lân cận lớn thích nghi ALNS xây dựng được, nghiên cứu sinh dự định mở rộng theo bước sau: • Với tốn MTT-PDTWS: o Ở bước đầu tiên, nghiên cứu sinh nghiên cứu phương pháp đa tìm kiếm hợp tác (cooperative multi-search method) sử dụng ALNS xây dựng nhớ trung tâm Một cách cụ thể là, nhiều phiên ALNS với thao tác hủy chỉnh sửa tham số thuật toán khác chạy cách song song độc lập Sau số bước lặp, phiên ALNS trao đổi thông tin với thông qua nhớ trung tâm lưu trữ lời giải tốt tìm ALNS Mỗi ALNS thực thao tác hủy/chỉnh sửa khác nhau, khám phá vùng không gian lời giải khác Việc trao đổi lời giải tìm ALNS sau số bước lặp không cải thiện lời giải tốt nhất, việc hỗ trợ cho khám phá cịn đẩy mạnh 101 đào sâu khơng gian tìm kiếm Với cách làm này, việc giảm thời gian tính tiến hành song song hóa, giảm bớt số bước lặp thuật tốn, việc trao đổi thông tin phiên ALNS cách định kỳ góp phần nâng cao chất lượng lời giải o Ở bước thứ hai, thay dùng ALNS dựa tìm kiếm lân cận, nghiên cứu sinh nghiên cứu đề xuất thuật toán metaheuristic dựa quần thể ví dụ thuật tốn di truyền, thuật tốn đàn kiến để giải tốn Sau mở rộng phương pháp đa tìm kiếm hợp tác trên, để áp dụng ALNS thuật toán metaheuristic dựa quần thể xây dựng Quần thể cách định kỳ bổ sung lời giải từ lời giải tốt thu phiên ALNS chạy song song o Ở bước thứ ba, nghiên cứu sinh có ý tưởng thực kĩ thuật giảm kích thước tốn cách xây dựng phân đoạn khách hàng Qua số bước lặp ALNS, thuật toán ghi nhận tồn số phân đoạn khách hàng, phân đoạn gồm khách hàng phục vụ theo thứ tự cố định khơng thay đổi với thứ tự đảm bảo giá trị tốt chi phí mà cịn thời gian đồng Ví dụ bốn khách hàng a, b, c, d, xuất lời giải tốt ALNS phục vụ theo thứ tự d, a, c, b, phân đoạn khách hàng d, a, c, b co cụm lại, coi khách hàng, kí hiệu A toán Với cách làm này, toán thu từ tốn đầu có kích thước giảm nhiều Thuật toán ALNS tiếp tục áp dụng tốn mới, khơng làm giảm thời gian tính kích thước tốn giảm, mà khơng gian tìm kiếm lúc đào sâu vào khơng gian lời giải tốt tốn ban đầu Để tránh rơi vào vùng cực trị địa phương, sau số bước lặp thực toán mới, ta lại tiến hành phân rã phân đoạn khách hàng, để thu toán ban đầu Thuật toán lặp số lần hai thao tác co cụm phân rã, với hi vọng cân hai thao tác khai phá đào sâu vùng khơng gian lời giải, nhờ mà cải thiện chất lượng lời giải đồng thời giữ thời gian tính khơng bị tăng • Với tốn 2E-MTT-PDTW: o Ở luận án xây dựng thuật tốn theo mức, hướng xây dựng ALNS cho toán 2E-MTT-PDTW dựa ALNS xây dựng cho toán MTT-PDTWS Lúc thao tác hủy/chỉnh sửa 102 thực đồng thời hai mức, kết nối hai mức, chắn thu lời giải tốt o Bước tiếp theo, áp dụng kỹ thuật trình bày để mở rộng cho tốn 2E-MTT-PDTW Cuối cùng, để tốn đưa vào ứng dụng thực tiễn, nghiên cứu sinh dự kiến xây liệu thực nghiệm cho toán giao nhận đa loại hàng hóa dựa liệu hành trình hãng xe vận tải logictics xe taxi Nghiên cứu sinh chạy chương trình so sánh kết có hãng xe tiến hành thu thập liệu 103 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] EU (2019) Transport in the European Union: Current Trends and Issues European Commision [2] T.G Crainic, N Ricciardi, G Storchi (2009) Models for Evaluating and Planning City Logistics Systems Transportation Science, vol 43, pp 432-454 [3] S Mancini (2013) Multi-echelon distribution systems in city logistics European Transport - Trasporti Europei, vol 54 [4] H Niwunhella, M Warnakulasuriya, W Madhavie, R Wickramarachchi, J Nanayakkara (2020) A Review on City Logistics and Two Echelon Freight Modelling International Conference on Industrial Engineering and Operations Management, Dubai [5] T Crainic (2008) City Logistics State-of-the-Art Decision-Making Tools in the Information-Intensive Age, pp 181-212 [6] M Schneider, M Drexl (2017) A survey of the standard location-routing problem Annals of Operations Research, vol 259, no 1, pp 389-414 [7] F F Russo, A Comi (2020) Investigating the Effects of City Logistics Measures on the Economy of the City Sustainability, vol 12, no [8] A J J.R Cieplińska (2020) Environmental Sustainability in City Logistics Measures Energies, vol 13, no [9] W Hu, J Dong, B Hwang, R Ren, Z Chen (2019) A Scientometrics Review on City Logistics Literature: Research Trends, Advanced Theory and Practice Sustainability, vol 11, no 10, pp 1-27 [10] A.G Morris, A.K Kornhauser, M.J Kay (1999) Getting the Goods Delivered in Dense Urban Areas: A Snapshot of the Last Link of the Supply Chain Transportation Research Record, vol 1653, pp 34-41 [11] C Ambrosini, J.L Routhier (2004) Objectives, Methods and Results of Surveys Carried out in the Field of Urban Freight Transport: An International Comparison Transport Reviews, vol 24, pp 55-77 [12] J v Duin (1998) Simulation of Underground Freight Transport Systems Urban Transport and the Environment for the 21st Century IV, WIT Press, Southampton, pp 149-158 [13] E T R Ooishi (1999) Effects and Profitability of Constructing the New Underground Freight Transport System International conference on City logisitics, Queensland, Australia 104 [14] M Bell (2021) Chapter 20 - City logistics and the urban environment Urban Form and Accessibility, Elsevier, pp 359-378 [15] CLM (2009) Definition for Logistic Council of Logistics Management Available: http://cscmp.org/aboutcscmp/definitions.asp [16] E Taniguchi, R.G Thompson , T Yamada, R.V Duin (2001) City Logistics: Network Modeling and Intelligent Transport Systems Pergamon [17] M Browne, S Allen, S Andersen, A Woodburn (2006) Urban Freight Consolidation Centres Recent Advances in City Logistics, pp 253-265 [18] J Gonzalez-Feliu (2008) Models and methods for city logistics planning and management LET Seminar, Lyon [19] A C F Russo (2018) From City Logistics Theories to City Logistics Planning City Logistics 3, Wiley Online Library, pp 329-347 [20] T Crainic (2003) Long-Haul Freight Transportation Handbook of Transportation Science, Boston, MA, Springer US, pp 451-516 [21] T Crainic (2000) Network Design in Freight Transportation European Journal of Operational Research, vol 122, no 2, pp 272-288 [22] E Taniguchi, T Yamada, T, M Tamaishi (2002) Modelling Dynamic Vehicle Routing and Scheduling with Real Time Information on Travel Times Modelling Dynamic Vehicle Routing and Scheduling with Real Time Information on Travel Times, pp 329347 [23] R Thompson (2004) Intelligent vehicle routing and scheduling Logistics Systems for Sustainable Cities, Emerald Group Publishing Limited, pp 97-101 [24] J Barcelo, A Orozco-Leyva, H Grzybowska (2018) City Logistics Systems: Models, Heuristic Solutions and Applications Handbook of Heuristics, Springer International Publishing, pp 887-930 [25] E Taniguchi, R.E.C.M Van Der Heijden (2000) An Evaluation Methodology for City Logistics Transport Reviews, vol 20, no 1, pp 65-90 [26] E Taniguchi, R.G Thompson (2002) Modeling City Logistics Transportation Research, vol 1790, pp 45-51 [27] G Gentile, D Vigo (2013) Movement generation and trip distribution for freight demand modelling applied to city logistics European Transport, vol 54, pp 1-27 [28] M Friedrich, T Haupt, K Năokel (2003) Freight Modelling: Data Issues, Survey Methods, Demand and Network Models the 10th International Conference on Travel Behaviour Research, Lucerne, 2003 105 [29] J Boerkamps, A.V Binsbergen (1999) GoodTrip - A New Approach for Modelling and Evaluating Urban Goods Distributrion City Logistics I, 1st International Conference on City Logistics, Kyoto [30] E Taniguchi, T Noritake, T Yamada, T Izumitani (1999) Optimal Size and Location Planning of Public Logistics Terminals Transportation Research E, vol 35, no 3, pp 207-222 [31] T.G Crainic, N Ricciardi, G Storchi (2004) Advanced Freight Transportation Systems for Congested Urban Areas Transportation Research Part C: Emerging Technologies, vol 12, no 2, pp 119-137 [32] J Barcel´o, H Grzybowska, S Pardo (2007) Vehicle Routing and Scheduling Models, Simulation and City Logistics Dynamic Fleet Management Concepts - Systems, Algorithms & Case Studies, pp 163–195 [33] M Mahut, M Florian, P Tremblay, M Campbell, D Patman, Z.K McDaniel (2004) Calibration and Application of a Simulation Based Dynamic Traffic Assignment Model Transportation Research Record, vol 1876, pp 101-111 [34] J Gonzalez-Feliu (2013) Vehicle Routing in Multi-Echelon Distribution Systems with Cross-Docking: A Systematic Lexical-Metanarrative Analysis Computer and Information Science, vol 6, no 3, pp 28-47 [35] J Duin (1997) Evaluation And Evolution Of The City Distribution Concept WIT Transactions on the Built Environment, vol 33, pp 327-337 [36] B.J.P Janssen, A.H Oldenburger (1991) Product Channel Logistics and City Distribution Centers; The case of the Netherlands Expert meeting and symposium on the seminar on future road transport systems and infrastructures in urban areas, Chiba [37] M Ruske (1994) City Logistics - Solutions for Urban Commercial Transport by Cooperative Operations Management OECD Seminar on Advanced Road Transport Technologies, Omiya [38] L Dablanc (2007) Goods Transport in Large European Cities: Difficult to Organize, Difficult to Modernize Transportation Research Part A: Policy and Practice, vol 41, no 3, pp 280-285 [39] T.G Crainic, F Errico, W Rei, N Ricciardi (2012) Integrating c2e and c2c Traffic into City Logistics Planning Procedia - Social and Behavioral Sciences, vol 39, pp 47-60 [40] T.G Crainic, N.K Phuong , M Toulouse (2016) Synchronized Multi-trip Multi-traffic Pickup & Delivery in City Logistics Transportation Research Procedia, vol 12, pp 2639 106 [41] S Gragnani, G Valenti, M.P Valentini (2004) City Logistics in Italy: A National Project Logistics Systems for Sustainable Cities, Amsterdam, Elsevier, pp 279-293 [42] J.F Cordeau, G Laporte (2007) The dial-a-ride problem: models and algorithms Annals of Operations Research, vol 153, no 1, pp 29-46 [43] G.B Dantzig, J.H Ramser (1959) The truck dispatching problem Management Science, vol 6, pp 80-91 [44] G Clarke, J.W Wright (1964) Scheduling of vehicles from a central depot to a number of delivery points Operations Research, vol 12, no 4, pp 568-581 [45] V Pillac, M Gendreau, C Guret, A.L Medaglia (2013) A review of dynamic vehicle routing problems European Journal of Operational Research, vol 225, no 1, pp 1-11 [46] O Brăaysy, M Gendreau (2005) Vehicle routing problem with time windows, part i: Route construction and local search algorithms Transportation Science, vol 39, no 1, pp 104-118 [47] J Lysgaard (2010) The pyramidal capacitated vehicle routing problem European Journal of Operational Research, vol 205, no 1, pp 59-64 [48] R Baldacci, A Mingozzi, R Roberti (2012) Recent exact algorithms for solving the vehicle routing problem under capacity and time window constraints European Journal of Operational Research, vol 218, no 1, pp 1-6 [49] A Trentini, N Mahln (2011) Toward a shared urban transport system ensuring passengers & goods cohabitation Journal of Land Use, Mobility and Environment, vol 3, no [50] M Furuhata, M Dessouky, F Ordez, M.E Brunet, X Wang, S Koenig (2013) Ridesharing: The state-of-the-art and future directions Transportation Research Part B: Methodological, vol 57, pp 28-46 [51] E Ferguson (1997) The rise and fall of the american carpool: 1970-1990 Transportation, vol 24, no 4, pp 349-376 [52] K Kelley (2007) Casual carpooling enhanced Journal of Public Transportation, vol 10, no 4, pp 119-130 [53] C Morency (2007) The ambivalence of ridesharing Transportation, vol 34, no 2, pp 239-253 [54] N.D Chan, S.A Shaheen (2012) Ridesharing in north america: Past, present, and future Transport Reviews, vol 32, no 1, pp 93-112 [55] B Li, D Krushinsky, H.A Reijers, T.V Woensel (2014) The Share-a-Ride Problem: People and parcels sharing taxis European Journal of Operational Research, vol 238, no 1, pp 31-40 107 [56] N Agatz, A Erera, M Savelsbergh, X Wang (2012) Optimization for dynamic ridesharing: A review European Journal of Operational Research, vol 223, no 2, pp 295303 [57] N.K Phuong, T.G Crainic, M Toulouse (2013) A Tabu Search for Time-dependent Multi-zone Multi-trip Vehicle Routing Problem with Time Windows European Journal of Operational Research, vol 231, pp 43-56 [58] P.K Nguyen, T.G Crainic, M.Toulouse (2017) Multi-trip pickup and delivery problem with time windows and synchronization Annals of Operations Research, vol 253, no 2, pp 899-934 [59] D Pisinger, S Ropke (2007) A general heuristic for vehicle routing problems Computers & Operations Research, vol 34, no 8, pp 2403-2435 [60] G Crainic, S Mancini, G Perboli, R Tadei (2008) Clustering-Based Heuristics for the Two-Echelon Vehicle Routing Problem CIRRELT, vol 46, pp 1-28 [61] E Taniguchi, R G Thompson, T Yamada (2014) Recent Trends and Innovations in Modelling City Logistics Procedia - Social and Behavioral Sciences, vol 125, pp 4-14 [62] G Perboli, R Tadei, E Fadda (2018) New Valid Inequalities for the Two-Echelon Capacitated Vehicle Routing Problem Electronic Notes in Discrete Mathematics, vol 64, pp 75-84 [63] S.K Jacobsen, O.B.G Madsen (1980) A comparative study of heuristics for a two-level routing-location problem European Journal of Operational Research, vol 5, no 6, p 378–387 [64] S Alumur, B.Y Kara (2007) A new model for the hazardous waste location-routing problem Computers & Operations Research, vol 34, no 5, pp 1406-1423 [65] C Sterle (2010) Location-Routing models and methods for Freight Distribution and Infomobility in City Logistics CIRRELT [66] M Boccia, T.G Crainic, A Sforza, C Sterle (2010) A metaheuristic for a two echelon location-routing problem Lecture Notes in Computer Science, vol 6049, p 288–301 [67] V.P Nguyen, C Prins, C Prodhon (2012) Solving the twoechelon location routing problem by a GRASP reinforced by a learning process and path relinking European Journal of Operational Research, vol 216, no 1, pp 113-126 [68] V.P Nguyen, C Prins, C Prodhon (2012) A multi-start iterated local search with tabu list and path relinking for the two-echelon location-routing problem Engineering Applications of Artificial Intelligence, vol 25, no 1, pp 56-71 108 [69] C Contardo, V Hemmelmayr, T.G Crainic (2012) Lower and upper bounds for the twoechelon capacitated location-routing problem Computers & Operations Research, vol 39, no 12, pp 3185-3199 [70] R Cuda, G Guastaroba, M.G Speranza (2015) A survey on two-echelon routing problems Computers & Operations Research, vol 55, pp 185-199 [71] S.M Mirhedayatian, T.G Crainic, M Guajardo, S.W Wallace (2019) A two-echelon location-routing problem with synchronisation Journal of the Operational Research Society, vol 72, no 1, pp 145-160 [72] Grangier, Philippe and Gendreau, Michel and Lehuédé, Fabien and Rousseau, LouisMartin (2016) An adaptive large neighborhood search for the two-echelon multiple-trip vehicle routing problem with satellite synchronization European Journal of Operational Research, vol 254, pp 80-91 [73] Q.W Contardo, W Wang, R.D Souza (2018) A heterogeneous fleet two-echelon capacitated location-routing model for joint delivery arising in city logistics International Journal of Production Research, vol 56, no 15, pp 5062-5080 [74] Dinesh P Mehta, Sartaj Sahni (2018) Handbook of Data Structures and Applications Second Edition, 2nd Edition, Chapman and Hall/CRC [75] G.V Batz, R Geisberger, P Sanders, C Vetter (2013) Minimum time-dependent travel times with contraction hierarchies ACM J Exp Algorithmics, vol 18, no Association for Computing Machinery, pp 1-43 [76] G Brummelen (2013) Heavenly mathematics: The forgotten art of spherical trigonometry Princeton University Press [77] M T Company (2009) "http://www.tokyomusen.or.jp" Musen Taxi Company [78] L J P Co., (2009) "https://www.post.japanpost.jp/fee/in" [79] T.G Crainic, Y Gajpal, M Gendreau (2015) Multi-Zone Multi-Trip Vehicle Routing Problem with Time Windows INFOR: Information Systems and Operational Research, vol 53, pp 49-67 [80] I Osman (1993) Metastrategy simulated annealing and tabu search algorithms for the vehicle routing problem Annals of Operations Research, vol 41, no 4, pp 421-451 [81] S Ropke, D Pisinger (2006) An Adaptive Large Neighborhood Search Heuristic for the Pickup and Delivery Problem Transportation Science, vol 40, no 4, pp 455-472 109 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN [1] Nguyen, Ngoc-Quang and Nghiem, Nguyen-Viet-Dung and DO, Phan-Thuan and LE, Khac-Tuan and Nguyen, Minh-Son and MUKAI, Naoto (2015) People and Parcels Sharing a Taxi for Tokyo City Proceedings of the Sixth International Symposium on Information and Communication Technology, pp.90-97 [2] P Do, N Nghiem, N Nguyen and D Nguyen (2016) A practical dynamic share-a-ride problem with speed windows for Tokyo city 2016 Eighth International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE), pp.55-60 [3] Phan-Thuan Do, Nguyen-Viet-Dung Nghiem, Ngoc-Quang Nguyen, Quang-Dung Pham (2018) A time-dependent model with speed windows for share-a-ride problems: A case study for Tokyo transportation Data & Knowledge Engineering, vol 114, pp 67-85 [4] Nguyen, Quang Ngoc and Duc, Nghia Nguyen and Nguyen, Phuong Khanh (2017) An Adaptive Large Neighborhood Search for Multi-trip Multi-traffic Pickup and Delivery problem with Time Windows and Synchronization Proceedings of the Eighth International Symposium on Information and Communication Technology, pp.439-446 [5] Quang Ngoc Nguyen, Nghia Nguyen Duc, Phuong Khanh Nguyen (2021) Two-echelon Multi-trip Multi-traffic Pickup and Delivery with Time Windows and Synchronization Journal of Science and Technology Technical Universities: Smart Systems and Devices, vol 1.1, pp 25-32 110 ... 1.3 CÁC MƠ HÌNH HẬU CẦN ĐƠ THỊ ĐIỂN HÌNH 10 1.3.1 Mơ hình hậu cần đô thị mức 11 1.3.2 Mơ hình hậu cầu đô thị hai mức 13 1.4 VẤN ĐỀ ĐỊNH VỊ VÀ ĐỊNH TUYẾN TRONG HẬU CẦN ĐÔ THỊ... TUYẾN CỦA HẬU CẦN ĐƠ THỊ TRONG BÀI TỐN CHIA SẺ PHƯƠNG TIỆN VÀ BÀI TOÁN GIAO VÀ NHẬN ĐA LOẠI HÀNG HÓA, ĐA TUYẾN 1.1 HẬU CẦN ĐÔ THỊ 1.2 VẤN ĐỀ QUY HOẠCH TRONG HẬU CẦN ĐÔ THỊ ... bày tổng quan hậu cần đô thị Khảo sát mô hình hậu cần thị điển hình: mơ hình hậu cần thị mức mơ hình hậu cần thị hai mức Phần cuối chương trình bày vấn đề định vị định tuyến hậu cần thị thơng qua