New formulations for the electric vehicle routing problem with nonlinear charging functions
Notice bibliographique
Résumé
Electric vehicle routing problems (E-VRPs) are receiving growing attention from the operations research community. Electric vehicles (EVs) differ substantially from internal combustion engine vehicles. In the routing context, the main difference is due to the limited EV autonomy, which can be recuperated at charging stations. These are rather scarce, thus EVs typically have to perform detours to reach them. Various assumptions on the charging policy and objective function{, among others}, have led to the definition of several variants E-VRPs. Modeling the charging functions is a focal point of the majority of these problems. The majority of the research has focused on constant or linear charging function. To account for the nonlinear relation between the times spent charging and the amount of energy charged, the electric vehicle routing problem with nonlinear charging function has been recently introduced. In this research we propose new formulations for this problem. We present an arc-based tracking of the time and the state of charge which, according to our experiments, outperform the classical node-based tracking of these values. We also propose alternative formulations of the piecewise linear approximation of the nonlinear charging function. To prevent the use of charging stations nodes replication, we propose a recharging path-based model. We present a labeling algorithm to generate a tractable number of these paths. This latter model overcomes the limits of the classical models presented in the literature and also outperforms them in our experiments.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».