ข้อมูลจากบทคัดย่อ
ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง
The Greater Mekong Subregion (GMS) has emerged as a strategic logistics hub due to rapid economic integration and the expansion of cross-border road transportation. However, international road logistics networks in the region must address several competing objectives, including minimizing transportation costs, reducing delivery times, and balancing transport distances among trading partners. To overcome these challenges, this study proposes an innovative hybrid computational framework that integrates the classical Transportation Problem with the Pythagorean methodology (TPPM). The proposed approach consolidates multiple transportation objectives into a unified performance metric based on the Pythagorean concept, thereby enabling simultaneous optimization under practical constraints. In addition, geographic inputs derived from Google Maps and Google Earth via web platforms, which are reliable open-source GIS tools, are incorporated into the transportation model to improve spatial accuracy. A simulated dataset comprising 35 suppliers and 42 customers, representing major logistics nodes in the GMS, is developed to evaluate the proposed method. The computational results indicate that the TPPM approach outperforms the conventional single-objective Classical Transportation Problem (CTP) by producing higher solution quality and more balanced performance. Overall, the findings demonstrate that the proposed hybrid method is a robust decision-support tool for sustainably enhancing the resilience of international logistics planning in emerging economic regions.
เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม
ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 85/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย
ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Vehicle Routing Optimization Methods · Facility Location and Emergency Management · Optimization and Mathematical Programming
บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย
Jarun Bootdachi · Ayuwat Thanasate-angkool · Noppakun Boonsim · Sakkarin Nonthapot · Khon Kaen University
ข้อจำกัดของข้อมูล
หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง