Branch-Price-and-Cut for the Electric Vehicle Routing Problem with Heterogeneous Recharging Technologies and Nonlinear Recharging Functions
Notice bibliographique
Résumé
As electric vehicles become increasingly prevalent, effective planning of their use becomes paramount. The electric vehicle routing problem, characterized by limited driving range and the need for recharging, poses unique challenges compared with traditional vehicle routing problems. This paper proposes a branch-price-and-cut solution method tailored for the electric vehicle routing problem with time windows, heterogeneous recharging technologies, and nonlinear charging functions (E-VRPTW-NL). The methodology differs from previous methods proposed in the literature by handling nonlinear recharging functions in the pricing problem. The pricing problem is solved by a bidirectional labeling algorithm that efficiently handles the complex interdependency between time and state of charge during recharge scheduling. The proposed solution method is tested on both benchmark instances from the literature as well as new instances. Tests show that the solution method is competitive with well-known solution methods from the literature on simpler variants of the problem. The computational results also indicate that the proposed method can solve new E-VRPTW-NL instances with up to 100 customers and 21 recharge locations within one hour. Further analysis explores how simplifying the modeling of the recharging process affects solution feasibility and cost. The results show that keeping the heterogeneity of the recharging functions is crucial, whereas simplifying the shape of each recharging function has limited impact. Supplemental Material: The online appendix is available at https://doi.org/10.1287/trsc.2024.0725 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».