The Electric Vehicle Routing and Overnight Charging Scheduling Problem on a Multigraph
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
In the electric vehicle (EV) routing and overnight charging scheduling problem, a fleet of EVs must serve the demand of a set of customers with time windows. The problem consists in finding a set of minimum cost routes and determining an overnight EV charging schedule that ensures the routes’ feasibility. Because (i) travel time and energy consumption are conflicting resources, (ii) the overnight charging operations take considerable time, and (iii) the charging infrastructure at the depot is limited, we model the problem on a multigraph where each arc between two vertices represents a path with a different resource consumption trade-off. To solve the problem, we design a branch-price-and-cut algorithm that implements state-of-the-art techniques, including the ng-path relaxation, subset-row inequalities, and a specialized labeling algorithm. We report computational results showing that the method solves to optimality instances with up to 50 customers. We also present experiments evaluating the benefits of modeling the problem on a multigraph rather than on the more classical 1-graph representation. History: Accepted by Andra Lodi, Area Editor for Design and Analysis of Algorithms—Discrete. Funding: This work was supported by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada through the Discovery grants [Grant RGPIN-2023-03791]. It was also partially funded by HEC Montréal through the research professorship on Clean Transportation Analytics. Supplemental Material: The software that supports the findings of this study is available within the paper and its Supplemental Information ( https://pubsonline.informs.org/doi/suppl/10.1287/ijoc.2023.0404 ) as well as from the IJOC GitHub software repository ( https://github.com/INFORMSJoC/2023.0404 ). The complete IJOC Software and Data Repository is available at https://informsjoc.github.io/ .
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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