전기차 라우팅 문제 및 해결 접근법

온실가스(GHG) 배출량을 줄이기 위한 주요 행동 중 하나는 전기차(EVs)의 개발입니다. 따라서 이 논문에서는 짧은 거리 배송에서의 EVs의 라우팅 문제 적용을 조사합니다. EVs가 포함된 라우팅 문제는 시작 창고, 고객 집합, 충전소 및 종료 창고를 포함하는 정점 집합에 정의됩니다. 창고에서 시작하여 이 문제의 주요 목표 중 하나는 종료 창고에 도착하기 전에 모든 고객을 방문하여 운송 비용을 최소화하는 것입니다. 2장에서 혼합 차량과 다양한 충전 기술(레벨 1, 2, 3 충전기 및 배터리 교환 포함)을 가진 라우팅 문제가 고려됩니다. 그런 다음 혼합 정수 선형 프로그래밍 모델이 개발되고, 정확한 방법과 메타휴리스틱 방법으로 해결됩니다. 결과는 마지막 마일 배송 문제에서 CVs보다 EVs가 더 많이 사용되는 경향이 있음을 보여줍니다. 또한, 레벨 3 충전기는 이러한 문제에서 종료 경로 충전의 첫 번째 선택일 수 있습니다. 3장에서는 CVs에 대한 총 GHG 배출량을 줄이는 것이 운송 비용을 최소화하는 것 외에 두 번째 목표로 설정됩니다. 이 이중 목표 모델을 해결하기 위해 세 가지 다목적 해결 방법(즉, 가중합, Œµ-제약 및 혼합 방법)이 적응형 대규모 이웃 탐색과 통합됩니다. 3장에서 서비스 지역, 충전소 밀도 및 충전 전력이 라우팅 문제에 미치는 영향을 조사합니다. 트레이드오프 분석에 따르면, 운송 비용을 약간 증가시키면 GHG 배출량을 상당히 줄일 수 있습니다. 마지막으로 4장에서 EVs의 에너지 소비 불확실성을 처리하기 위해 전기차 라우팅 문제(EVRP)를 위한 새로운 견고한 모델이 소개됩니다. 또한 고객 만족을 초래하는 적시 배달 요인은 배달 중 지연과 조기 배달을 최소화하여 다루어집니다. 에너지 소비의 불확실성 수준이 라우팅 문제에 미치는 영향을 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 분석합니다. 트레이드오프 분석은 비용의 2.5%를 증가시켜 적시 배달을 11% 개선할 수 있다는 것을 나타냅니다.