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國立臺灣科技大學 工業管理系 郭人介所指導 白健良的 Applying NSGA-II algorithm to vehicle routing problem with drone considering makespan and carbon emission (2020),提出dhl送貨速度關鍵因素是什麼,來自於具無人機之車輛途程問題、排程總製造時間、碳排放量、非支配順序基因演算法II。

而第二篇論文國立交通大學 運輸與物流管理學系 陳穆臻所指導 秦嘉欣的 偏遠地區移動販賣車與無人機之兩階層路徑規劃 (2019),提出因為有 偏遠地區物流配送、最後一哩路、移動販賣車、無人機、購物難民、兩階層路線規劃的重點而找出了 dhl送貨速度的解答。

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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dhl送貨速度,大家也想知道這些:

Applying NSGA-II algorithm to vehicle routing problem with drone considering makespan and carbon emission

為了解決dhl送貨速度的問題,作者白健良 這樣論述:

無人機或UAV(無人駕駛飛行器)是一種不用人工操作即可直接飛行的飛行器,現今許多公司嘗試使用無人機來發展他們的物流系統,預計未來幾年運用無人機來運送貨物將會有顯著的成長。雖然無人機運送的速度已經廣為人知,但是其可行性仍存在疑問,仍需近一步的研究,儘管使用無人機來送貨在經濟上是有利的,但在環境方面的效益仍有待檢驗。本研究提出無人機之車輛途程問題模型,此模型具有兩個目標,即最小化排程總製造時間和總運輸路線的碳排放量。在此模型中,每輛卡車都配備一架無人機並協助運送貨物,本研究目的是提出具有兩個目標的無人機之車輛途程問題的數學模型,然後用多目標基因演算法求解不同規模的問題,並使用效能指標(hyper

volume, spacing)去檢查結果的優良。結果顯示,使用此演算法可以產生較好的效能指標,透過顯著性檢定結果顯示,相比於沒有使用無人機,使用無人機減少排程總製造時間和總運輸路線的碳排放量是有顯著差異的。

偏遠地區移動販賣車與無人機之兩階層路徑規劃

為了解決dhl送貨速度的問題,作者秦嘉欣 這樣論述:

  近年來全球電子商務蓬勃發展,都市線上購物趨於飽和之外,偏遠地區的線上購物消費總額也逐年增加,因此偏遠地區的物流配送服務在電子商務中扮演著重要的角色。然而,偏遠地區因顧客分布廣以及電商產品特性的因素,使得物流業者面臨宅配不易的問題;人口結構的改變也使得當地居民面臨購物困難而有購物難民之問題產生。因此,業者如何在偏遠地區的環境提供居民購物及配送之服務是本研究研究之議題。  為解決購物難民之問題,業者採移動販賣車的營運模式;為解決偏遠地區配送不易之問題,業者利用無人機做為最後一哩配送的服務。本研究便是以這兩種運具之搭配,讓移動販賣車在偏遠地區的聚落中心停靠服務的同時,車上的無人機也可發揮其不受

地形及交通影響提供最終顧客點快速的宅配服務。本研究建立兩階層路徑規劃問題模式,並以情境一的最大化服務顧客數量為目標,以及情境二的最小化兩階層旅行距離為目標下,考量運具容量限制、聚落中心時窗限制以及無人機飛行線段距離的限制,求解移動販賣車與多台無人機的最佳路線規劃問題。  本研究以Gurobi最佳化軟體求解小型規模及中型規模的範例,驗證此模型可有效地應用在偏遠地區之營運環境。此外,本研究也針對無人機飛行速度及飛行線段距離之參數執行敏感度分析,結果顯示飛行線段距離相較於飛行速度對於目標的求解影響較為顯著。綜述以上結果,本研究針對偏遠地區之購物及電商顧客的需求,提出有助於零售業者或物流業者的營運模式

及兩階層路線規劃。