具必訪性顧客和可選擇性顧客之服務途程問題之研究

在台灣，服務業佔GDP 的比重遠高於製造業，因此能夠改善服務服的各項作業效率，將可能提高台灣服務業的整體水準，更進一步地提昇台灣服務業的競爭力。在服務業中，鞏固顧客關係，提高品牌忠誠度，是企業主的責任也是業務群的任務。對於很多的服務業而言，業務或服務人員必需前往顧客指定的時間(時窗)去服務顧客。在服務顧客後，可以若得一定的報酬。這裏所提的服務包含了各式各樣的工作，例如：顧客拜訪、配送、維修、居家照護、收集資料、清潔工作等。對於業務(或服務人員)而言，顧客拜訪是維繫顧客關係的重要方法，而其他的工作則可能是公司收入的來源。在考量公司營運成本、人力差遣之支出及有限之時間下，對於擁有上百甚至上千客戶的公司而言，如何透過演算法規劃出最有效的顧客拜訪(或服務)路線，是一個重要的議題，因為路線的好壞與否跟公司的競爭力直接的關係。本計劃擬完成下列事項，以求提昇服務業在服務途程問題上能有較佳的路線規劃：(1) 清楚定義各種的可選擇性顧客之服務途程問題，並建立數學模型，包含了：I. 具必訪性顧客之可選擇性顧客之服務途程問題；II. 考量服務人員成本、具必訪性顧客與可選擇性顧客之服務途程問題；III. 考量具依時間變動的評分(score)與多時窗、具必訪性顧客與可選擇性顧客之服務途程問題；IV. 雙目標之可選擇顧客之途程問題(具必訪性顧客、依時間變動的評分、多時窗)。(2)因為具必訪性顧客與可選擇性顧客之服務途程問題屬於NP-hard 的問題，故如何在有限的時間內，尋求一個(近似)最佳解是一個重要的議題。本計劃發展出二種通用啟發式演算法(混合式教與學為基礎最佳化演算法和混合式花朵授粉演算法)來求解顧客之服務途程問題，期望在合理的時間內產生可令人滿意之答案。(3)教與學為基礎最佳化演算法和花朵授粉演算法為二種較為新近的以自然為基本之演算法，若可求順利求解顧客之服務途程問題，理論上也可以用來求解其他更多的排序組合問題。

系統編號:PB10507-1406
原計畫編號:MOST105-2410-H182-009-MY2