A Novel Green Logistics Vehicle Scheduling Method Against Road Congestion Utilizing Vehicle–Road–Cloud Collaborative Technology
Notice bibliographique
Résumé
In modern urban logistics and schedule systems, road congestion stands out as a primary contributor to heightened energy consumption in new energy logistics vehicles. Addressing this issue, this study establishes a scheduling method for new energy logistics vehicles comprising several key components: Using the vehicle–road–cloud collaborative technology, the number of vehicles on the road is obtained, and the road congestion coefficient is calculated by combining the speed‐flow model, and then the nonlinear energy consumption model for new energy logistics vehicles is studied. Additionally, a VRC‐GVRP model is developed considering multiple constraints with the aim of minimizing total energy consumption. To solve this model, an initial solution is constructed using an energy‐saving algorithm, while exploring a Cauchy variational strategy and a parallel local search to propose an improved adaptive large neighborhood search (ALNS) algorithm. An illustrative analysis is conducted within an industrial park, based on the real‐time traffic information aggregated to the cloud control platform, and the scheduling problem of new energy logistics vehicles is solved. The experimental results indicate that the enhanced ALNS algorithm exhibits rapid convergence and yields high‐quality solutions. Compared to the situation without vehicle–road–cloud collaboration technology, despite the increase in the total distance traveled by new energy logistics vehicles, the proposed method effectively reduces total drive time and total energy consumption. As the congestion factor increases, the percentage of reduction in total time and total energy consumption becomes higher and higher, indicating that this method is of great significance for improving the work efficiency of new energy logistics vehicles and achieving energy conservation and emission reduction.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».