Time-Dependent Electric Vehicle Routing Problem with Time Windows and Path Flexibility
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle