Laporkan Masalah

Application of Improved Multi-Objective Particle Swarm Optimization Algorithm to Solve Disruption in The Two-Stage Vehicle Routing Problem with Time Windows

MUHAMMAD FERNANDA L, Ir. Nur Aini Masruroh, S.T., M.Sc., Ph.D., IPM., ASEAN.Eng.

2022 | Tesis | MAGISTER TEKNIK INDUSTRI

Saat ini, kompleksitas dari rantai pasok meningkat. Dengan demikian, vehicle routing problem (VRP) menjadi masalah yang sangat penting karena kepraktisannya dalam aplikasi dunia nyata. Banyak customer memiliki harapan bahwa permintaan mereka akan dikirimkan pada interval waktu tertentu, yang disebut time window. Dengan demikian, VRP dengan time window (VRPTW) lebih relevan daripada VRP klasik dalam aplikasi dunia nyata. Selain itu, masalah green VRP (GVRP) merupakan lanjutan dari VRP yang mempertimbangkan dampak lingkungan dan menyelaraskan biaya lingkungan dan ekonomi. Isu lingkungan penting untuk diperhatikan sebagai bagian dari tindakan menjaga kelestarian bumi. Namun, peningkatan kompleksitas rantai pasok juga menyebabkan lebih banyak kerentanan terhadap disrupsi. Ketahanan atau resiliensi digambarkan sebagai kemampuan jaringan rantai pasok untuk kembali ke kondisi awal setelah terjadi disrupsi, sehingga semua jaringan rantai pasok perlu memiliki ketahanan. Oleh karena itu, metode multi-objective digunakan untuk menyelesaikan disrupsi pada two-stage VRPTW. Terdapat dua tujuan dari penelitian ini. Tujuan pertama adalah meminimalkan total biaya rantai pasok, sedangkan tujuan kedua adalah meminimalkan total emisi karbon rantai pasok. Penelitian ini terdiri dari dua tahap. Tahap pertama adalah ketika rantai pasok dalam kondisi ideal, sedangkan tahap kedua adalah ketika rantai pasok dalam kondisi terdisrupsi. Studi ini mengusulkan improved MOPSO untuk memecahkan masalah yang ada. Karena fitness tidak dapat menentukan algoritma mana yang lebih baik, penelitian ini menggunakan quality indicator untuk membandingkan seluruh algoritma. Keputusan yang akan diambil adalah distribusi sistem rantai pasok. Berdasarkan hasil komputasi, untuk jaringan rantai pasok ukuran kecil, menengah, dan besar serta durasi disrupsi rendah dan tinggi, improved MOPSO memiliki hypervolume tertinggi dan spacing terendah. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa improved MOPSO merupakan algoritma terbaik untuk mengatasi disrupsipada two-stage VRPTW.

Nowadays, the complexity of the global supply chain is increasing. Thus, vehicle routing problem (VRP) has become a very important problem because of its practicality in real-world applications. Many customers have expectations that their demands should be delivered at a specific time interval, which is called time window. Thus, VRP with time windows (VRPTW) is more relevant than classical VRP in real-world applications. In addition, the green vehicle routing problem (GVRP) is an extension of the VRP that considers environmental impacts and harmonizing the environmental and economic costs. The environmental issue is important to be considered as part of the actions of taking care of earth sustainability. However, the increase in the supply chain complexity also leads to more vulnerability to disruptions. Resilience is described as the ability of the supply chain network to return to the initial condition after a disruption occurs, so all supply chain networks need to have resilience. Therefore, a multi-objective method is processed to solve the disruption in two-stage VRPTW. There are two objectives of this study. The first objective is to minimize total supply chain cost, while the second one is to minimize the total supply chain carbon emission. This study consists of two stages. The first stage is the supply chain in ideal condition, while the second one is the supply chain in disrupted condition. This study proposes an improved MOPSO to solve the problem. As the fitness cannot decide which algorithm is better, this study uses the quality indicators to compare all of the algorithm. The decision that will be taken is the distribution of the supply chain system. Based on the computational result, for small-, medium-, and big-size supply chain networks and low and high disruption duration, improved MOPSO has the highest hypervolume and lowest spacing. Thus, it can be concluded that the improved MOPSO is the best algorithm to solve disruption in the two-stage VRPTW.

Kata Kunci : Vehicle Routing Problem with Time Windows, Green Supply Chain, Disruption Supply Chain, Multi-objective Particle Swarm Optimization

  1. S2-2022-469954-abstract.pdf  
  2. S2-2022-469954-bibliography.pdf  
  3. S2-2022-469954-tableofcontent.pdf  
  4. S2-2022-469954-title.pdf