The electric vehicle routing problem with backhauls
Notice bibliographique
Résumé
In the classical vehicle routing problem with backhauls (VRPB) the customers are divided into two sets; the linehaul and backhaul customers, so that the distribution and collection services of goods are separated into different routes.This is justified by the need to avoid the reorganization of the loads inside the vehicles, to reduce the return of the vehicles with empty load and to give greater priority to the customers of the linehaul.Many logistics companies have special responsibility to make their operations greener, and electric vehicles (EVs) can be an efficient solution.Thus, when the fleet consists of electric vehicles (EVs), the driving range is limited due to their battery capacities and, therefore, it is necessary to visit recharging stations along their route.In this paper the electric vehicle routing problem with backhauls (EVRPB) is introduced and formulated as a mixed integer linear programming model.This formulation is based on the generalization of the open vehicle routing problem considering a set of new constraints focussed on maintaining the arborescence condition of the linehaul and backhaul paths.Different charging points for the EVs are considered in order to recharge the battery at the end of the linehaul route or during the course of the backhaul route.Finally, a heuristic initialization methodology is proposed, in which an auxiliary graph is used for the efficient coding of feasible solutions to the problem.The operation and effectiveness of the proposed formulation is tested on two VRPB instance datasets of literature which have been adapted to the EVRPB.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».