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Enregistrement W3037764692 · doi:10.1002/net.21964

Routing electric vehicles with a single recharge per route

2020· article· en· W3037764692 sur OpenAlexaff
Maximilian Löffler, Guy Desaulniers, Stefan Irnich, Michael Schneider

Notice bibliographique

RevueNetworks · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Routing Optimization Methods
Établissements canadiensPolytechnique MontréalGroup for Research in Decision Analysis
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésGroundwater rechargeComputer scienceDriving rangeRouting (electronic design automation)HeuristicRange (aeronautics)Parking lotSuiteOperations researchMathematical optimizationPower (physics)Electric vehicleEngineeringMathematicsComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Driven by environmental considerations, regulations on vehicle emissions, and the offer of major subsidies, electric commercial vehicles (ECVs) are receiving ever stronger attention in logistics companies. Route planning for ECV fleets requires consideration of the special characteristics of ECVs, like limited driving range and the potential need to recharge en route at dedicated recharging stations. From a practical viewpoint, the number of recharge operations of each vehicle can very often be restricted to one recharge per route because (i) typical route distances in the most important application areas of ECVs, like small package shipping and food or beverage distribution, do not require more than one recharge given the current driving range of ECVs, and (ii) operations managers are very reluctant to plan vehicle routes with two or more recharges because recharging operations are perceived as unproductive idle times. We develop a simple hybrid of large neighborhood search and granular tabu search to solve the resulting electric vehicle‐routing problem with time windows and single recharge (EVRPTWS), considering the possibility of both full and partial recharge. The heuristic works on routes represented as customer sequences, and recharge operations are implicitly considered by determining the recharging position in the route, the recharging station to visit, and the amount to be recharged in optimal fashion. We discuss how our algorithm can be extended to handle nonlinear recharging times, different recharging times per station, and time‐dependent waiting times at stations. In numerical studies on EVRPTWS instances from the literature, the method provides optimal or near‐optimal solutions for instances with up to 100 customers within reasonable runtimes. Additional studies investigate the cost savings potential of partial recharges in comparison to full recharges in the presence of time‐window constraints, and examine the factors that influence this cost saving potential.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,200 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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