Impact of Cap-and-Trade vs. Carbon Tax Policy on Vehicle Routing
Notice bibliographique
Résumé
Transportation is the largest contributor to Ontario’s total GHG emissions, responsible for approximately one third of GHG emissions. GHG emissions in the transportation sector can be reduced through improvements in 1) vehicle engine and fuel efficiency 2) carbon content of the fuel; 3) using alternative modes of transportation; 4) system operations (e.g. assigning traffic in a way to ensure smoother traffic flow and educating drivers to drive more efficiently). This paper focuses on the last component for the case of fleet vehicle routing. Until recently, most vehicle routing problems (VRP) were solved to find routes that would generally minimize distance, or time. However, increasing concerns about the external costs of transportation (such as emissions) from governments and customers are forcing companies to consider “greening” their operations by considering their fleet GHG emissions and thus attempting to solve the routing problem with more complex objectives. In this paper, the green vehicle routing problem (GVRP), a relatively new extension of the VRP, will be utilized for this purpose. The problem will be formulated for a firm that is assumed to have rich information about the emissions costs through the use of simulated driving cycles obtained from previous research. The objective of this paper is to investigate the differences and assert their statistical meaningfulness when routing vehicles to optimize total distance, time and emissions. The paper compares the effects of carbon taxes and cap-and-trade, the most widely used policies in carbon pricing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».