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國立成功大學 工業與資訊管理學系 張秀雲所指導 林宛萱的 求解中繼站具有兩個轉運選擇之多階層收送貨問題 （2019），提出嘉里大榮送貨時間關鍵因素是什麼，來自於收送貨問題、多階層、整數規劃、適應性大規模鄰域搜尋演算法。

而第二篇論文國立成功大學 測量及空間資訊學系 呂學展所指導 楊雅雯的 應用在城市物流上的高效率路線規劃技術 （2016），提出因為有 城市物流路徑規劃、車輛路徑規劃、資料探勘的重點而找出了 嘉里大榮送貨時間的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了嘉里大榮送貨時間，大家也想知道這些：

求解中繼站具有兩個轉運選擇之多階層收送貨問題

為了解決嘉里大榮送貨時間的問題，作者林宛萱 這樣論述：

包裹運送為收送貨問題的廣泛應用之一，其中，典型的收送貨問題假設運輸需求僅發生在單一區域內。然而，真實情況下，包裹的運送很多時候是需要橫跨多個區域，需要搭配能夠在區域間行駛的車輛來運送，以完成包裹的整個運送程序，因此，有愈來愈多文獻考慮多區域的收送貨相關問題。但是，在這些文獻中，區域與區域間的可用路徑只有車輛場站(或轉運設施)間的直接路徑。另外，在本研究參考的黑貓宅急便配送架構中，由集配車送回營業所的包裹都必須先經由聯繫車送往轉運中心，再經由轉運車轉運，其中，包裹需要經過多次的轉移後，才能交付給顧客。本研究主觀地認為，若包裹送回營業所後，除了透過送往轉運中心並由轉運車轉運的方案外，也提供營業所

間能經由聯繫車直接運送的方案，這會讓包裹的配送變得更加有效率。因此，本研究考慮一個在營業所中，有兩個轉運方案可供選擇的多階層收送貨問題，並為此問題建構一個混合整數規劃模型。另外，由於真實世界中有大量的包裹運輸需求，數學模型可能無法有效地解決，因此，本研究也設計一個ALNS演算法來解決較大規模的問題。在求解結果的部分，本研究設計的ALNS在小規模例題中大多能較有效率地找出與數學模型相同或接近的解。另外，在求解相同包裹數設計的小規模例題時，模型需要花費的求解時間會有明顯的變化，然而，ALNS演算法則是能以差不多的時間求解完成。接著，在大規模的例題中，本研究的ALNS演算法也能在合理的時間內找出一個

可行的初始解並予以改善。然而，此ALNS演算法的求解時間會隨著包裹數增加而暴增，在每次迭代中，修復運算子所需花費的時間會明顯增加許多，使得演算法在合理時間內無法達成指定的迭代次數。

應用在城市物流上的高效率路線規劃技術

為了解決嘉里大榮送貨時間的問題，作者楊雅雯 這樣論述：

隨著無線通訊技術和手持智慧裝置的快速發展，人們可以隨時隨地的獲取他們所需要的商品資訊，並進行購買。這樣子的消費模式使得越來越多貨物需要透過物流業者來做配送，同時也帶動了物流業的營收，使得城市物流規劃受到關注，並開始研究該如何規劃出適合的物流路徑。在城市物流規劃中，除了要能在營業時間內完成收送貨需求，還必須在顧客所指定的時間拜訪客戶，更重要的是減少所使用的車輛以及縮短行駛路徑，盡可能有效率的完成規劃及需求。關於城市物流規劃這個議題，過去已有不少學者提出根據不同的狀況限制提出方法，為了能將成本減少到最低，大多研究方法採用迭代式演算法，經過長時間的計算，記錄過程中所計算的路徑趨勢，找出最低成本的路

徑。然而即使能找出近似最佳解的路徑，對於要及時運算產生路徑的狀況時，迭代類型的演算法無法有效的收斂並規劃出成本較低的路徑。因此本研究中提出了兩種方法，皆能在極短的時間內盡可能減少物流成本，規劃出有效率的物流路徑。據我們所知，現行台灣物流業者將收送需求分為兩階段處理，由於人手限制，並無法在顧客所指定的時間內拜訪，為了探討此種收送類型的物流規劃，本研究首先在沒有時間窗限制需求下，提出一個三階段的規劃架構，將配送貨物需求分群，並進行路線規劃，最後再將收貨需求安插到適合的路徑順序中，各個階段皆有多種策略提供規劃。另外探討帶有時間窗的收送規劃，本研究提出一個基於遞迴架構的方法，當中採用了不同策略用以挑選

顧客在路徑中的拜訪順序，並設計了調整機制，記錄挑選成本有利於更改已完成規劃的拜訪順序。在實驗評估上，採用了嘉里大榮提供的點位資料，為求完整欄位進行部分欄位模擬，用以評估各種方法中不同策略的成本結果，採用最佳策略，在調整物流參數的設定下與其他物流規劃的方法進行比較，本研究的方法在規劃速度與品質上皆有出色的成果。

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