Time-Dependent Electric Vehicle Routing Problem with Time Windows and Path Flexibility
Notice bibliographique
Résumé
With energy and environmental issues becoming increasingly prominent, electric vehicles (EVs) have become the important transportation means in the logistics distribution. In the real-world urban road network, there often exist multiple paths between any two locations (depot, customer, and charging station) since the time-dependent travel times. That is, the travel speed of an EV on each path may be different during different time periods, and thus, this paper explicitly considers path selection between two locations in the time-dependent electric vehicle routing problem with time windows, denoted as path flexibility. Therefore, the integrated decision-making should include not only the routing plan but also the path selection, and the interested problem of this paper is a time-dependent electric vehicle routing problem with time windows and path flexibility (TDEVRP-PF). In order to determine the optimal path between any two locations, an optimization model is established with the goal of minimizing the distance and the battery energy consumption associated with travel speed and cargo load. On the basis of the optimal path model, a 0-1 mixed-integer programming model is then formulated to minimize the total travel distance. Hereinafter, an improved version of the variable neighborhood search (VNS) algorithm is utilized to solve the proposed models, in which multithreading technique is adopted to improve the solution efficiency significantly. Ultimately, several numerical experiments are carried out to test the performance of VNS with a view to the conclusion that the improved VNS is effective in finding high-quality distribution schemes consisted of the distribution routes, traveling paths, and charging plans, which are of practical significance to select and arrange EVs for logistics enterprises.
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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) | 0,002 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».