ในปัจจุบันเส้นทางของรถเก็บขนขยะมูลฝอยภายในมหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์ วิทยาเขตหาดใหญ่ กำหนดขึ้นจากประสบการณ์ของเจ้าหน้าที่ของกองอาคารสถานที่ที่เป็นผู้รับผิดชอบในการจัดการขยะมูลฝอย ซึ่งไม่สามารถทราบได้ว่าเส้นทางที่ใช้อยู่นั้นมีความเหมาะสมหรือไม่ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อจัดเส้นทางการเดินรถใหม่สำหรับการเก็บขนขยะมูลฝอยภายในมหาวิทยาลัยให้มีระยะทางรวมในการเดินรถน้อยที่สุด โดยรวบรวมข้อมูลปริมาณขยะจากจุดรวบรวมขยะต่างๆ และข้อมูลระยะทางระหว่างจุดรวบรวมขยะทั้งหมดภายในมหาวิทยาลัยฯ เพื่อใช้ในการหาเส้นทางใหม่ในการเดินรถเก็บขนขยะด้วยวิธีการแบบประหยัด (Savings algorithm) และฟังก์ชันวิธีการเชิงวิวัฒนาการ (Evolutionary method) ที่อยู่ในโปรแกรมไมโครซอฟท์ เอ็กเซล โซลเวอร์ (Microsoft Excel Solver) โดยพิจารณาใน 2 กรณี คือ กรณีการเดินรถเพียง 1 เส้นทาง และกรณีการเดินรถจำนวน 2 เส้นทาง ผลการศึกษาพบว่า วิธีการที่นำเสนอให้ผลลัพธ์อยู่ในระดับที่ดี โดยในกรณีการเดินรถเพียง 1 เส้นทาง พบว่า วิธีการเชิงวิวัฒนาการให้เส้นทางที่มีระยะทางรวมที่สั้นที่สุด สามารถลดระยะทางจากเดิม 19.632 กิโลเมตรต่อวัน (มีการเดินรถจำนวน 2 เส้นทาง) เป็น 12.418 กิโลเมตรต่อวัน หรือคิดเป็นร้อยละ 36.75 สำหรับกรณีการเดินรถ 2 เส้นทาง พบว่า วิธีการเชิงวิวัฒนาการให้กลุ่มเส้นทางที่มีผลรวมระยะทางที่น้อยที่สุด สามารถลดระยะทางรวมเป็น 13.690 กิโลเมตรต่อวัน มีระยะทางรวมลดลง 5.942 กิโลเมตรต่อวัน คิดเป็นร้อยละที่ลดลง 30.27% อีกทั้งเส้นทางดังกล่าวมีสัดส่วนภาระงาน (ระยะทางในแต่ละเส้นทาง) ที่มีความสมดุลกว่าเส้นทางที่ใช้อยู่ในปัจจุบัน

Nowadays, the route of the garbage trucks for collecting solid waste at Prince of Songkla University, Hat Yai Campus (PSU-Hat Yai) is decided by an officer, who is responsible for the solid waste management in the Physical Plant Service and Security Division, based on his information and experience. In this case, he was not able to determine which current route was suitable. This study aims to determine new truck routes with a minimum total distance for collecting garbage at PSU-Hat Yai. The garbage weights at the garbage dump points and the distances between two dump points were gathered throughout the university. Then these data were employed to find truck routes by using the savings algorithm and evolutionary method included in Microsoft Excel Solver. In choosing the routing for collecting the garbage, two cases were considered: the use of one route and the use of two routes. The results showed that the proposed methods can perform well. In the case of garbage collection with a single route, the evolutionary algorithm provided the shortest truck route. The total daily distance was reduced from 19.632 kilometers (obtained by the current method with two routes) to 12.418 kilometers, a decrease of 36.75%. For the garbage collection with two routes, the evolutionary algorithm provided a group of truck routes with a minimum value of the sum of the total daily distances (calculated from each route in the group). The sum of the total daily distances was reduced to 13.690 kilometers, a decrease of 30.27%. Furthermore, the balance of the work load (i.e., total daily distance for each route) in this group was better than that in the group of current routes.