การจัดเส้นทางเดินรถเก็บมูลฝอยติดเชื้อในจังหวัดเชียงราย

  • นคร ไชยวงศ์ศักดา สาขาวิชาบริหารธุรกิจ สํานักวิชาการจัดการ มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
  • พรวศิน ศิริสวัสดิ์ สาขาวิชาการจัดการโลจิสติกส์และโซ่อุปทานสํานักวิชาการจัดการ มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง
Keywords: การจัดเส้นทางเดินรถ, มูลฝอยติดเชื้อ, วิธีเชิงพันธุกรรม

Abstract

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาแนวทางในการจัดการเส้นทางเดินรถเก็บมูลฝอยติดเชื้อในจังหวัดเชียงราย โดยให้มีต้นทุนรวมต่ำที่สุด ซึ่งต้นทุนจะประกอบไปด้วยต้นทุนการเดินทางที่คำนึงถึงการปล่อยมลพิษและต้นทุนการจัดเก็บในห้องเย็น ทำการเก็บรวบรวมข้อมูลจากโรงงานเตาเผามูลฝอยติดเชื้อในจังหวัดเชียงราย ได้แก่ ปริมาณมูลฝอยติดเชื้อของแต่ละโรงพยาบาล เส้นทางเดินรถในปัจจุบัน ความถี่ในการจัดเก็บของแต่ละจุด ข้อจำกัดด้านเวลา ข้อจำกัดในการบรรทุกของรถบรรทุก ความเร็วของรถในแต่ละเส้นทาง ระยะเวลา ระยะทางในการเดินทาง ระยะเวลาในการทำงานในแต่ละจุด ความสามารถในการเผา และการจัดเก็บมูลฝอยติดเชื้อของห้องเย็น ทำการจัดเส้นทางเดินรถโดยการสร้างโมเดลทางคณิตศาสตร์เพื่อให้มีต้นทุนรวมต่ำที่สุด ตามข้อจำกัดต่างๆ การหาคำตอบจะใช้วิธีเชิงพันธุกรรมในการแก้ปัญหาโดยใช้โปรแกรมสำเร็จรูป ผลการศึกษาพบว่าระยะทางในการเดินทางของรถเก็บมูลฝอยติดเชื้อที่ได้จากโมเดลคณิตศาสตร์มีค่าน้อยกว่าเส้นทางปัจจุบัน 8.1 กิโลเมตร โดยมีต้นทุนลดลงร้อยละ 8.86 และทำให้ประหยัดต้นทุนได้ 20,287 บาทต่อปี เมื่อพิจารณาในสถานการณ์ในอนาคตอีก 6 เดือนข้างหน้า ซึ่งมีปริมาณมูลฝอยติดเชื้อที่เพิ่มขึ้น เส้นทางจากโมเดลคณิตศาสตร์จะมีต้นทุนที่ลดลงร้อยละ 10.73 ทำให้ประหยัดต้นทุนได้ 32,709.6 บาทต่อปี

References

Pollution Control Apartment. Information on the solid waste situation of the country. [Online]. (2021). [Cited April 1, 2021]. Available: https://thaimsw.pcd.go.th/report1.php?year= 2562

H. Han and E. Ponce Cueto, "Waste collection vehicle routing problem: literature review," PROMET-Traffic&Transportation, vol. 27, pp. 345-358, 2015.

Department of Health. Amount of solid waste classified by province of Region 1. [Online]. (2021). [Cited April 1, 2021]. Available: https://envmanifest.anamai.moph.go.th/?wasteProvince&id=1

B. M. Baker and M. Ayechew, “A genetic algorithm for the vehicle routing problem,” Computers & Operations Research, vol. 30, pp. 787-800, 2003.

A. Hiassat, A. Diabat, and I. Rahwan, “A genetic algorithm approach for location-inventory-routing problem with perishable products,” Journal of manufacturing systems, vol. 42, pp. 93-103, 2017.

N. Shukla, M. Tiwari, and D. Ceglarek, "Genetic - algorithms - based algorithm portfolio for inventory routing problem with stochastic demand," International Journal of Production Research, vol. 51, pp. 118-137, 2013.

K. Mak and Y. Wong, “Design of integrated production-inventory-distribution systems using genetic algorithm,”in First International Conference on Genetic Algorithms in Engineering Systems: Innovations and Applications, 1995, pp. 454-460.

M. Boudia, M. A. O. Louly, and C. Prins, “Fast heuristics for a combined production planning and vehicle routing problem,” Production Planning and Control, vol. 19, pp. 85-96, 2008.

T. Bektaş and G. Laporte, “The pollution-routing problem,” Transportation Research Part B: Methodological, vol. 45, pp. 1232-1250, 2011.

P. Kabcome, “Vehicle routing problem with soft time windows and time uncertainty, and some generalized results on symmetric cones,” Ph.D. dissertation, Graduate School, Chiang Mai University, Chiang Mai, 2016.

N. Rungrodchatchaval, I. Sriswang and W. Kongkaew, “ Application of the vehicle routing problem for solid waste collection: A case study of Prince of Songkla University, Hat Yai Campus,” Thai Journal of Operations Research, vol. 4, no. 2, pp. 18-31, Jul.-Dec. 2008 (in Thai).

Published
2023-12-20