Simulation of Commercial Mulberry Leaf Collection and Transportation: A Case Study of the Large-Scale Sericulture Group in Ta Bao Subdistrict, Prasat District, Surin Province
Main Article Content
Abstract
Transportation plays a crucial role in the development of agricultural logistics systems, as it serves as the primary activity connecting production sources with conSers. It directly influences product quality, operational costs, and the competitiveness of the agricultural sector. Efficient transportation management is therefore a key component in minimizing post-harvest losses, reducing delivery time, and enhancing consumer confidence in terms of product freshness and safety. This research aims to simulate the commercial collection and transportation of mulberry leaves for a selected group of farmers. The simulation was conducted in two stages. In the first stage, farmers were classified using the K-Means clustering method, resulting in seven distinct groups. The collection center locations were then determined using the Center of Gravity analysis, followed by the design of collection routes from farmers to collection centers using the Nearest Neighbour Heuristic (NNH) method. The routes were subsequently optimized using the Traveling Salesman Problem (TSP) approach, yielding a minimum total distance of 155.66 kilometers. In the second stage, the study focused on designing the transportation routes from all collection centers to the buyer, employing the same methodology as in the first stage. The shortest total distance obtained was 308 kilometers. Combining both stages resulted in an overall optimized transportation distance of 463.66 kilometers. The findings of this study provide valuable insights for policymakers and relevant agencies in supporting the cultivation of commercially viable mulberry leaf varieties and promoting the development of commercial mulberry leaf markets, thereby enhancing farmers’ income and contributing to sustainable agricultural logistics management.
Article Details
References
กรมหม่อนไหม. (2567).ข้อมูลพันธุ์หม่อน-พันธุ์ไหมอนุรักษ์. https://qsds.go.th/monmaiseed/
เกศินี สือนิ. (2563). การจัดเส้นทางการขนส่งสินค้าโดยการเปรียบเทียบระหว่างการใช้วิธีเซฟวิ่งอัลกอริทึมและวิธี
ขั้นตอนวิธีการเพื่อนบ้านใกล้ที่สุดอัลกอริทึม. วารสารเศรษฐศาสตร์และบริหารธุรกิจ, ฉ.( 2), 5-7.
ฤทัย ล่ำประเสริฐ และ สรวิชญ์ เยาวสุวรรณไชย. (2559, 26–27 พฤศจิกายน). Vehicle routing problem with time dependent travel-times at cross docking warehouse. การประชุมวิชาการประจำปีครั้งที่ 15 ด้านโลจิสติกส์และการจัดการโซ่อุปทาน (น.649–659). มหาวิทยาลัยแม่ฟ้าหลวง, จังหวัดเชียงราย, ประเทศไทย.
ธันยาวัฒน์ ปานขลิบ, จักร ติงศภัทิย์. (2556). การวิเคราะห์จุดศูนย์กลางแรงโน้มถ่วงเพื่อเลือกทำเลที่ตั้งคลังสินค้า. [วิทยานิพนธ์บริหารธุรกิจมหาบัณฑิต สาขาการจัดการวิสาหกิจสำหรับผู้บริหาร] สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญีปุ่น.
สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร. (2566). รายงานเศรษฐกิจการเกษตร. กระทรวงเกษตรและสหกรณ์ https://www.oae.go.th/view/xxxx
Chen, M., & Hoe, T. W. (2025). K-means clustering: A tool for English language teaching innovations. Forum or Linguistic Studies, 7(2), 988–998. https://doi.org/10.30564/fls.v7i2.8379
Christopher, M. (2016). Logistics & supply chain management. Pearson.
Ibrahim, A. A., Lo, N., Abdulaziz, R. O., & Ishaya, J. A. (2019). Capacitated vehicle routing problem. International Journal of Research-Granthaalayah, 7(3), 310–327. https://doi.org/10.29121/granthaalayah.v7.i3.2019.1234
Laili, U. H., Faisal, M., & Kurniawan, F. (2024). Optimization of k-means clustering using particle
swarm optimization algorithm for human development index. Bulletin of Social Informatics
Theory and Application, 8(1), 144–151. https://doi.org/10.31763/businta.v8i1.678
Lawler, E. L., Lenstra, J. K., Rinnooy Kan, A. H. G., & Shmoys, D. B. (1985). The traveling salesman
problem:A guided tour of combinatorial optimization. Wiley.
Pérez, M., González, L., & Wang, J. (2018). Route optimization in agricultural logistics: A case study
in rural transport. Agricultural Systems, 165, 45–56. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2018.04.007
Toth, P., & Vigo, D. (2014). Vehicle routing: Problems, methods, and applications (2nd ed.). SIAM.
Wang, Y., Zhang, D., Liu, Y., & Li, M. (2020). Smart logistics: Advances and future trends. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 16(1), 235–246.