The Truck Platooning Routing Optimization Model Based on Multicommodity Network Flow Theory
Notice bibliographique
Résumé
Truck platooning has been identified as an emerging and promising operational technology with the advantages of fuel consumption savings and carbon emissions reductions. We formulate the truck platooning routing optimization problem as a multi-commodity network flow problem from a transportation optimization and scheduling perspective. Based on fuel consumption savings generated through the reduction of aerodynamic drag by the formation of truck platooning, the route of each truck is also set to be a decision variable needing settlement to facilitate the formation of truck platooning to maximize fuel consumption savings. Considering fuel consumption and detour costs, we construct a truck platooning routing optimization model with minimum overall system fuel consumption as the optimization objective. The output of the routing optimization model could both reflect the composition of each truck platooning on each link and directly show the routings of each truck. To explore the impact of the restrictions on the number of trucks in truck platooning on overall fuel consumption savings, road networks are constructed and the truck platooning routing optimization model is solved by the commercial solver CPLEX. Compared to individual trucks, 8% or 12% fuel consumption savings are achieved, respectively, with the number of trucks being restricted or not restricted in truck platooning. Considering the different fuel reduction rates of the following trucks in platooning on the system performance in terms of the total fuel cost, a sensitivity analysis is also conducted. The results also show that the ideal truck platooning routing plan can be obtained by the proposed model, and the study provides a theoretical reference for the promotion and application of truck platooning.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».