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Enregistrement W4399828009 · doi:10.32920/26052727

Electric Vehicle Routing Problem and Solution Approaches

2024· preprint· en· W4399828009 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVehicle Routing Optimization Methods
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVehicle routing problemRouting (electronic design automation)Computer scienceComputer network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the major actions to reduce the Greenhouse Gas (GHG) emissions that are the leading cause of the global warming problem, is the development of Electric Vehicles (EVs). Thus, the application of EVs in the routing problem for delivery in short-haul distances is investigated in this dissertation. A routing problem involving EVs is defined on a set of vertices, including a start depot, a set of customers, charging stations, and an end depot. Starting from the depot, one of the main goals of this problem is to minimize transportation costs by visiting all the customers before arriving at the end depot. In Chapter 2, a routing problem with a mixed fleet of vehicles and different charging technologies (including Level 1, 2, 3 chargers, and battery swapping) is considered. A Mixedinteger Linear Programming model is then developed and solved by exact, and metaheuristic solution approaches. The results illustrate that EVs are more likely to be used than Conventional Vehicles (CVs) in the last-mile delivery problems. Also, Level 3 chargers may be the first choice for end-route charging in these problems. In Chapter 3, reducing the total GHG emissions for CVs is thesecond objectiveinaddition to minimizingthetransportationcosts.Tosolvethis bi-objective model, three multi-objective solution methods (i.e., weighted-sum, Œµ-constraint, and hybrid methods) are integrated with the Adaptive Large Neighborhood Search. The effects of the service area, the density of the stations, and charging power on the routing problem are investigated in the third chapter. The trade-off analysis reveals that by marginally increasing transportation costs, GHG emissions can be reduced considerably. Finally, in Chapter 4, a new robust model for the Electric Vehicle Routing Problem (EVRP) is introduced to handle the energy consumption uncertainty of EVs. Moreover, the on-time delivery factor that results in customers’ satisfaction is addressed by minimizing the delay and the earliness during distribution. The effects of uncertainty levels for energy consumption on the routing problem are analyzed by performing a Monte Carlo simulation. The trade-off analysis indicates that the on-time delivery can be improved by 11% by increasing 2.5% of the costs.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,212 · 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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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