วิธีการวิวัฒนาการโดยใช้ผลต่างเพื่อแก้ปัญหาการหาทำเลที่ตั้ง และการจัดเส้นทางการขนส่ง : กรณีศึกษา จุดรวมปาล์ม และการขนส่งปาล์มในจังหวัดนราธิวาส

เนื้อหาบทความหลัก

จักรพงศ์ โลหะไพบูลย์กุล ธารชุดา พันธ์นิกุล

บทคัดย่อ

          งานวิจัยนี้นำเสนอวิธีการวิวัฒนาการโดยใช้ผลต่างสำหรับปัญหาการหาทำเลที่ตั้ง และการจัดเส้นทางการขนส่ง กรณีศึกษาจุดรวมปาล์มและกรณีการขนส่งปาล์มในจังหวัดนราธิวาส โรงงานสกัดปาล์มน้ำมันจะต้องพิจารณาการเลือกเปิดลานเทเพื่อรองรับทะลายปาล์มให้ครอบคลุมทั้ง 77 ตำบล ของจังหวัดนราธิวาส โดยมีวัตถุประสงค์ให้ต้นทุนการหาทำเลที่ตั้งและการจัดเส้นทางการขนส่งมีต้นทุนต่ำที่สุด โดยมีปัจจัยในการพิจารณา คือ สถานีที่ตั้งของลานเท และระยะทางจากสวนปาล์มไปลานเทปาล์ม ผู้วิจัยได้เลือกวิธีนี้ในการแก้ปัญหาเนื่องจากวิธีการวิวัฒนาการโดยใช้ผลต่างกำลังเป็นที่นิยมและสามารถหาคำตอบได้ดี อย่างรวดเร็ว ผู้วิจัยได้ทำการปรับปรุงกระบวนการมิวเทชั่น  ซึ่งเป็นกระบวนการที่สำคัญในขั้นตอนการกลายพันธุ์ โดยใช้สมการในกระบวนการกลายพันธุ์ทั้ง 3 สมการปรับปรุง ซึ่งจะได้สายพันธุ์ใหม่ ๆ ของคำตอบที่แตกต่างจากคำตอบเดิมและคำตอบที่ดีกว่า จากนั้นจะทำการรบกวนคำตอบด้วยวิธีสลับตำแหน่ง เพื่อให้คำตอบมีประสิทธิภาพดียิ่งขึ้น ผลการทดลอง พบว่าการประยุกต์กระบวนการมิวเทชั่นให้คำตอบที่ต่ำที่สุด  คือ 3,786.5 บาท/วัน เปิดลานเทที่จุด 39 ได้ระยะทาง 675.1 กิโลเมตร เส้นทางในการเดินทางทั้งหมด 13 เส้นทาง

คำสำคัญ

รายละเอียดบทความ

การอ้างอิงบทความ
ประเภทบทความ
บทความวิจัย

เอกสารอ้างอิง

[1] Cooperative Promotion Department, Thailand Ministry of Agriculture and Cooperatives. Price of agricultural product [Internet]. 2018. [cited 2018 April 6] available from: www.cpd.go.th (in Thai)
[2] Mayachearw P and Pitakaso R. The Solution of Selecting Multi–Objective and Multi-Stage Location Problems: A Case Study in Palm Oil Industry in Specific Development Area of Southern Border Provinces of Thailand. Thaksin University Journal. 2012; 15(1): 9-15. (in Thai)
[3] Storn, R. and Price, K. Differential Evolution – A Simple and Efficient Heuristic for Global Optimization over Continuous Spaces. Journal of Global Optimization. 1997; 11(4): 341–359.
[4] Bin, Q. and et al. Scheduling multi-objective job shop using a memetic algorithm based on differential evolution. International Journal of Advanced Manufacturing and Technology. 2008; 35(9-10): 1014-1027.
[5] Balakrishnan, N. and et al. Best linear unbiased estimation of location and scale parameters of the log-logistic distribution. Communication in Statistics- Theory and Methods.1987; 16(12): 3477–3495.
[6] Fleischmann, B. and et al. Dynamic vehicle routing based on online traffic information. Transportation Science. 2004; 38(4): 420–433.