Research on Optimization Model of Logistics Transportation Truck Path considering Environmental Impact: Experimental Data from Xiqing District, Tianjin
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the prohibition of trucks which could cause environmental pollution on urban roads has become widespread in China. However, some truck restriction policies might lead to a reduction in logistics transportation efficiency. With the help of big data, technology companies have developed many truck applications, such as HCB, truck home, and truck help, to provide the drivers available traffic information. In this context, this paper put forward a truck path optimization model considering environmental impact (TPOM-EI), which is solved by a heuristic algorithm—ant colony optimization (ACO) algorithm. Most previous studies focused on unilateral benefits rather than overall benefits; this paper aims to propose a path optimization model based on real-time minimization of social and transportation costs. Finally, data of Xiqing Economic and Technological Development Zone in Tianjin city (XQ-EDZ) have been used to demonstrate the applicability of the proposed algorithm. The results show that logistics truck path has a huge impact on social costs, and real-time activities in various areas will also change the path of a truck. This research will also help logistics truck drivers to choose the best route in real time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».