Multi-objective optimization of a two-echelon vehicle routing problem with vehicle synchronization and ‘grey zone’ customers arising in urban logistics
Notice bibliographique
Résumé
We present a multi-ob’jective two-echelon vehicle routing problem with vehicle synchronization and ‘grey zone’ customers arising in the context of urban freight deliveries. Inner-city center deliveries are performed by small vehicles due to access restrictions, while deliveries outside this area are carried out by conventional vehicles for economic reasons. Goods are transferred from the first to the second echelon by synchronized meetings between vehicles of the respective echelons. We investigate the assignment of customers to vehicles, i.e., to the first or second echelon, within a so-called ‘grey zone’ on the border of the inner city and the area around it. While doing this, the economic objective as well as negative external effects of transport, such as emissions and disturbance (negative impact on citizens due to noise and congestion), are taken into account to include objectives of companies as well as of citizens and municipal authorities. Our metaheuristic – a large neighborhood search embedded in a heuristic rectangle/cuboid splitting – addresses this problem efficiently. We investigate the impact of the free assignment of part of the customers (‘grey zone’) to echelons and of three different city layouts on the solution. Computational results show that the impact of a ‘grey zone’ and thus the assignment of these customers to echelons depend significantly on the layout of a city. Potentially pareto-optimal solutions for two and three objectives are illustrated to efficiently support decision makers in sustainable city logistics planning processes.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».