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 .