A Two-Stage Simulated Annealing Algorithm for the Many-to-Many Milk-Run Routing Problem with Pipeline Inventory Cost
Table 14
Instance
Coordinate
TSSALSS
TSSA
SA
Len
Len
Len
S1
3
10
4
7000
0.37
0.13
0.5
0.2
30
0.15
300
1.2
30
0.05
300
800
0.05
300
S2
3
10
6
7000
0.37
0.13
0.5
0.2
30
0.15
300
1.2
30
0.05
300
800
0.05
300
S3
3
20
7
25000
0.43
0.07
0.5
0.2
30
0.15
600
1.2
30
0.05
800
900
0.05
800
S4
3
20
13
25000
0.43
0.07
0.5
0.2
30
0.15
600
1.2
30
0.05
800
900
0.05
800
S5
5
10
6
20000
0.33
0.17
0.5
0.2
30
0.15
400
1.2
30
0.05
600
900
0.05
600
S6
5
10
10
20000
0.33
0.17
0.5
0.2
30
0.15
400
1.2
30
0.05
600
900
0.05
600
S7
5
20
11
60000
0.4
0.1
0.5
0.2
30
0.15
800
1.19
30
0.05
1200
1200
0.05
1200
S8
5
20
19
60000
0.4
0.1
0.5
0.2
30
0.15
800
1.19
30
0.05
1200
1200
0.05
1200
M1
10
20
22
200000
0.33
0.17
0.5
0.2
30
0.15
2000
1.18
30
0.05
3000
1500
0.05
3000
M2
10
20
40
200000
0.33
0.17
0.5
0.2
30
0.15
2000
1.18
30
0.05
3000
2000
0.05
3000
M3
10
30
34
500000
0.37
0.13
0.5
0.2
30
0.15
4000
1.17
30
0.05
7000
2000
0.05
7000
M4
10
30
59
500000
0.37
0.13
0.5
0.2
30
0.15
4000
1.17
30
0.05
7000
2200
0.05
7000
M5
20
30
67
1500000
0.3
0.20
0.5
0.2
30
0.15
12000
1.15
30
0.05
18000
2600
0.05
18000
M6
20
30
116
1500000
0.3
0.20
0.5
0.2
30
0.15
12000
1.15
30
0.05
18000
2500
0.05
18000
M7
20
50
57
1000000
0.36
0.14
0.5
0.2
30
0.15
12000
1.15
30
0.05
18000
2500
0.05
18000
M8
20
50
97
1000000
0.36
0.14
0.5
0.2
30
0.15
12000
1.15
30
0.05
18000
3000
0.05
18000
M9
20
50
112
3000000
0.36
0.14
0.5
0.2
30
0.15
25000
1.14
30
0.05
40000
4000
0.05
40000
M10
20
50
197
3000000
0.36
0.14
0.5
0.2
30
0.15
27000
1.14
30
0.05
42000
4000
0.05
42000
L1
10
100
100
1000000
0.45
0.05
0.5
0.2
30
0.15
13000
1.14
30
0.05
20000
3300
0.05
20000
L2
10
100
196
3000000
0.45
0.05
0.5
0.2
30
0.15
29000
1.13
30
0.05
44000
4500
0.05
44000
L3
10
200
193
3000000
0.48
0.02
0.5
0.2
30
0.15
30000
1.13
30
0.05
45000
5000
0.05
45000
L4
10
200
394
9000000
0.48
0.02
0.5
0.2
40
0.15
80000
1.13
40
0.05
130000
8000
0.05
130000
L5
20
100
199
3000000
0.42
0.08
0.5
0.2
30
0.15
30000
1.13
30
0.05
45000
5000
0.05
45000
L6
20
100
388
9000000
0.42
0.08
0.5
0.2
40
0.15
80000
1.13
40
0.05
130000
8000
0.05
130000
L7
20
200
397
9000000
0.45
0.05
0.5
0.2
50
0.15
95000
1.13
50
0.05
145000
9000
0.05
145000
L8
20
200
784
30000000
0.45
0.05
0.5
0.2
70
0.15
250000
1.13
70
0.05
400000
12000
0.05
400000
L9
30
100
196
3000000
0.38
0.12
0.5
0.2
30
0.15
35000
1.13
30
0.05
50000
5000
0.05
50000
L10
30
100
387
9000000
0.38
0.12
0.5
0.2
40
0.15
90000
1.13
40
0.05
140000
8000
0.05
140000
L11
30
200
387
9000000
0.43
0.07
0.5
0.2
60
0.15
100000
1.13
60
0.05
150000
10000
0.05
150000
L12
30
200
776
30000000
0.43
0.07
0.5
0.2
80
0.15
280000
1.13
80
0.05
500000
13000
0.05
500000
: number of suppliers; : number of plants; : number of vehicles; coordinate : coordinates of all the suppliers and plants are drawn from a uniform distribution between and ; : the volumes of all the nonzero tasks are drawn from , where is the number of non-zero-volume tasks. is the number of iterations in Algorithm 2. Besides, the cooling coefficients are all equal to 0.95, and the coefficients are drawn from .