계층화 허브입지를 고려한 화물운송 네트워크 설계

Abstract

물류운송 네트워크 설계의 핵심은 총 비용을 최소화하도록 네트워크 구조를 구축하는 것인데, Hub-and-spoke 네트워크는 기・종점간 물동량을 몇 개의 허브에서 집화함으로써 규모의 경제가 가능한 효율적인 운송구조를 달성할 수 있다. 이는 결국 네트워크 내에서 발생하는 총 비용을 최소화하는 허브의 개수와 입지, 그리고 수요노드가 어떤 허브에 할당하는지를 결정하는 문제로써 본 연구는 계층적 구조를 고려한 Hub-and-spoke 네트워크 문제를 정의하고, 이를 해결하기 위한 방법론을 제안하였다. 기존의 Hub-and-spoke 네트워크의 허브입지 및 할당문제가 단일형태의 허브만을 고려하여 기・종점간 물동량을 운송한데 반해, 본 연구에서 고려한 계층화 Hub-and-spoke 네트워크는 허브의 형태를 일반허브와 복합허브로 구분하여 허브위계별 특성(처리용량, 가용수단, 건설비용 등)에 따라 입지하였으며, 물동량의 간선운송을 효과적으로 지원하기 위하여 복합운송을 위한 링크유형을 제시하였다. 특히 기존 연구의 계층화 허브입지문제에서는 고려되지 않았던 일반허브간 운송을 직결형태로 고려함으로써 권역 내 물동량 운송의 과도한 우회 및 중복환적을 방지하여 허브의 기능 및 역할을 명확하게 구분하였으며, 보다 현실적으로 운송경로를 모사하였다. 계층화 허브입지모형은 노드 수가 증가함에 따라 합리적인 시간 내에 최적해를 제공하지 못하는 NP-complete로 알려져 있기 때문에, 본 연구에서는 유전자 알고리즘 기반의 분석 메커니즘을 도입하여 개발된 모형을 분석하는데 맞도록 수정하여 대규모 네트워크에서의 적용가능성을 검토하였다. 따라서 제안한 모형과 알고리즘 기반의 방법론을 이용하면 허브형태별 위계와 복합운송 방식을 다양하게 고려한 물류 운송 네트워크 구축이 가능하다. 또한 거시적 차원에서의 복합운송 시스템 분석을 위한 계층화 네트워크 설계방식을 구축하여 물류운송링크 및 거점입지의 사용여부 등을 결정하는 전략적 단계에서 거점 터미널의 입지와 수, 그리고 복합운송 구간의 건설형태를 미리 제시하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

The key of logistics network design is to minimize the total cost for building a system. Hub and spoke network structure can be achieved economies of scale by concentrating the freight volume between origin and destination at a few hubs. Therefore hub location problem is to determine the number and location of hubs and to allocate the demand nodes to hub in the network. This dissertation defined hub and spoke network model with the hierarchical structure and developed a heuristic algorithm to resolve it. Compared to the traditional hub location problem, the proposed hierarchical hub location problem in this dissertation were classified as composit and sub hub. And these hubs are located by characteristics such as capacity, available mode and construction cost and so on. Also the proposed model presented the link type to be constructed for support of main haulage. Particularly, a direct shipment for sub hubs will pre-empt an unreliable detour and duplicated transshipment. This is clarify the function and role of each hub. And the resulting network has three layers: the top is a complete network between composit hubs, the second is a mesh network connecting the sub hubs to a composit hub and among them, the third is star network connecting the demand nodes allocated to a hub. As the number of node is increased, computation time of the hub location problem will increase exponentially. Also the proposed hierarchical hub location problem in this dissertation is known as NP-complete problem like traveling salesman problem or hamiltonian cycle problem. A genetic algorithm is a computational technique which is suitable for many optimization problems and it is easy to discover a global optimum. Thus, the adjusted genetic algorithm is applied to solve this model and checked the effectiveness of the algorithm, because the combinatorial optimization problem cannot solve efficiently with traditional exact method. In conclusion, the proposed model and algorithm-based methodology can establish a wide range of intermodal freight logistics network design. Finally, this dissertation contributes to determine the number of hubs and these location-allocation for an analysis of the intermodal transport system which has hierarchical logistics network design at the strategic level.