A Path-Based Selection Solution Approach for the Low Carbon Vehicle Routing Problem with a Time-Window Constraint

Abstract

Due to the gradual improvement of urban traffic network construction and the increasing number of optional paths between any two points, how to optimize a vehicle travel path in a multi-path road network and then improve the efficiency of urban distribution has become a difficult problem for logistics companies. For this purpose, a mixed-integer mathematical programming model with a time window based on multiple paths for urban distribution in a multi-path environment is established and its exact solution solved using software CPLEX. Additionally, in order to test the application and feasibility of the model, simulation experiments were performed on the four parameters of time, distance, cost, and fuel consumption. Furthermore, using Jingdong (JD), the main urban area in Chongqing, as an example, the experimental results reveal that an algorithm that considers the path selection can significantly improve the efficiency of urban distribution in metropolitan areas with complex road structures.

Electric Vehicle Routing Problems with Stochastic Demands and Dynamic Remedial Measures

“…To sum up, scholars have contributed a lot of research on dynamic vehicle routing and electric vehicle routing [25][26][27]. However, with the rapid development of the logistic industry, the realistic logistic scenarios, such as cash-in-transit service of banks, product oil distribution, beer supply, and garbage collecting, need to take into account the uncertainty and environmental friendliness during the distribution process, and the research studies mentioned above lack techniques and strategies to solve such real cases.…”

Proposta de indicadores de desempenho para o problema de roteirização de veículos com janelas de tempo

“…Segundo Ballou (2006), a gestão de cadeia de suprimentos se vê constantemente com o problema de altos custos logísticos, observados principalmente pelo transporte de pessoas e ' mercadorias, em especial no ambiente do modal rodoviário. Visando a gestão eficiente dos impactos provocados pelo plano de rotas, muitos autores se dedicaram à solução do problema de roteirização de veículos, como o problema com janelas de tempo, (VRPTW -Vehicle Routing Problem with Times Windows), que segundo Matos Junior et al (2014) e Ge et al (2020), possibilita um melhor planejamento de rotas, a partir de parâmetros importantes de decisão, como número de veículos, quilometragem rodada, consumo de combustível, gasto de manutenção, dentre outros. Entretanto, com a demanda do mercado aumentando, torna-se cada vez mais difícil realizar a roteirização manualmente, pois conforme Alho e Silva (2014), na medida em que uma demanda aumenta, a possibilidade de erro também acompanha esse crescimento, acarretando custos logísticos mais altos, o que nenhum gestor deseja.…”

“…Embora autores como Chen et al (2019), Mohammed et al (2017) e Ombuki et al (2006) descrevem algoritmos mais sofisticados para resolver situações específicas, este trabalho utiliza das heurísticas de Solomon (1987) devido a simplicidade de implementação computacional e devido o objetivo do trabalho ser de validar indicadores logísticos para avaliar planos de rotas no problema VRPTW. O objetivo do trabalho se deve ao fato de, como afirma Silva Júnior (2013) e Ge et al (2020), a existência dos mais diversos métodos possibilita a obtenção de resultados que minimizem a utilização de recursos específicos dentro da cadeia de suprimentos, como a quantidade de veículos utilizada ou mesmo a distância total percorrida, todavia, o mesmo pode gerar uma rota com menor agilidade de atendimento.…”

Toward Baggage-Free Airport Terminals: A Case Study of London City Airport

“…Zhang et al [12] developed a two-stage ant colony system (TSACS) to minimize the total carbon emissions on GVRP. Ge et al [13] introduced the objective functions of cost-saving, energy-saving, and low-carbon cost to the traditional VRP models. The authors designed an improved genetic algorithm for solving this problem.…”