A Vehicle Routing Problem Model With Multiple Fuzzy Windows Based on Time-Varying Traffic Flow

Zheng, Jun

doi:10.1109/access.2020.2974774

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“…O problema de roteamento de veículos (Vehicle Routing Problem -VRP) pode ser definido como um problema de desenho de rotas de entrega ótimas a partir de um ou mais depósitos para um número de cidades ou consumidores geograficamente dispersos sujeito a algumas restrições (LAPORTE, 1992;BODIN et al, 1983;ZHENG, 2020). Gendreau et al (1996) e Laporte (1992) O VRP consiste em desenhar um conjunto de rotas de custo mínimo, no qual cada cidade é visitada exatamente uma vez por um veículo e todas as rotas começam e terminam no depósito (LAPORTE, 1992;ZHENG, 2020). Devido à diversidade dos problemas de roteirização de veículos, Raff (1983) analisou mais de 700 trabalhos envolvendo a roteirização e a programação de veículos, a fim de categorizar e classificar os problemas existentes, além de destacar os algoritmos e metodologias mais utilizados.…”

Section: Estado Da Arte Sobre O Problema De Roteirização De Veículos Com Janelas De Tempounclassified

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

Gonçalves

Silveira

Cruz

et al. 2022

Exacta

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Existem muitos métodos na literatura para resolver problemas de roteirização na logística empresarial visando auxiliar gestores na tomada de decisão sobre planos de rotas. Esses métodos em geral são algoritmos que buscam otimizar um objetivo, como a distância total percorrida ou o tempo de processamento computacional. Porém alguns estudos apontam para a importância de outros objetivos, como número de veículos no plano de rotas. A diversidade de objetivos dificulta a tomada de decisão, todavia, ao observar a teoria da avaliação do desempenho logístico, conclui-se que podem haver indicadores ainda não considerados nos métodos clássicos para roteirização e que podem ser relevantes para a decisão do melhor plano de rotas. Assim, Em primeiro lugar foi necessário buscar na avaliação de desempenho logístico quais indicadores poderiam ser usados nessa comparação. A literatura pesquisada não apresentou métricas para o desempenho logístico de um plano de rotas. Dessa forma, foram propostos 7 indicadores nas dimensões de tempo, custo, qualidade e produtividade, que sirvam de base para a decisão do melhor plano de rotas segundo a visão gerencial. Além disso, os indicadores propostos foram aplicados em planos de rotas gerados por três algoritmos propostos por Solomon (1987), vizinho mais próximo, economias e inserção, a partir das mesmas instâncias usadas por Solomon (1987). O objetivo dos testes foi observar qual o desempenho apresentado por esses algoritmos considerando os indicadores propostos, bem como observar se existe correlação entre eles. Ao final, dos métodos testados, as rotas geradas pela heurística de inserção apresentaram melhor desempenho na maioria dos indicadores propostos do experimento observou-se que os indicadores propostos não apresentaram correlação, ou seja, não houve evidência de proporcionalidade, o que garante que medem características distintas nos planos de rotas.

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Section: Estado Da Arte Sobre O Problema De Roteirização De Veículos Com Janelas De Tempounclassified

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

Gonçalves

Silveira

Cruz

et al. 2022

Exacta

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“…Equation (11) indicates that the maximum load limit should be satisfied during the delivery by the UAV. Equation (12) indicates that the UAV should satisfy the turning angle constraint. Equation (13) indicates that the UAV should satisfy the pitch angle constraint.…”

Section: Objective Functionmentioning

confidence: 99%

“…Li et al (11) proposed to solve the vehicle routing problem (VRP) with a soft time window by introducing the interindividual merit search strategy of fireflies into the ant colony algorithm to improve the robustness and feasibility of the algorithm, thereby solving the logistics scheduling distribution. Zheng (12) proposed the machine learning algorithm using the Gaussian process to speed up the convergence of the algorithm. In deterministic time window algorithm planning, Fan et al (13) developed an adaptive perturbation mechanism with a variable neighborhood descent search as the main body.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“First Kilometer” Scheduling Task of Multiple Unmanned Aerial Vehicles Based on Multisource Heterogeneous Sensors

Yang¹,

Zhang²,

Pan³

et al. 2022

Sensors and Materials

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To solve the problem of "first-kilometer" distribution difficulties in rural areas, we propose a transportation method using unmanned aerial vehicles (UAVs) for delivery. The mountainous environment of Fengshan County in Guizhou is first simulated as the UAV delivery environment. A differential evolution strategy based on the improved whale optimization algorithm (DEIWOA) combined with multisource heterogeneous sensors is then proposed to solve the UAV obstacle avoidance path. After the UAV's delivery path is planned using the DEIWOA algorithm, the multisource heterogeneous sensor is used to perform obstacle avoidance among multiple UAVs and path correction of UAVs in actual situations. Afterwards, to minimize the delivery cost of UAVs, a multi-UAV cargo delivery model is built with the optimization goal of minimizing the transportation cost and time window violation cost. This UAV scheduling model is solved using the proposed DEIWOA algorithm. Finally, simulations are performed to compare the proposed method with the cutting-edge algorithms. The obtained results show that the proposed DEIWOA algorithm can provide a better plan of the UAV path and reduce the cost of logistics scheduling. It can also provide support for UAV logistics and distribution in mountainous areas in actual situations.

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“…Zheng [31] examined a vehicle routing problem model with multiple fuzzy time Windows. Their objectives were to minimize the cost of distributing products and to minimize the mean consumer dissatisfaction.…”

Section: Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

A model for the time dependent vehicle routing problem with time windows under traffic conditions with intelligent travel times

et al. 2021

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A new mixed-integer nonlinear programming model is presented for the time-dependent vehicle routing problem with time windows and intelligent travel times. The aim is to minimize fixed and variable costs, with the assumption that the travel time between any two nodes depends on traffic conditions and is considered to be a function of vehicle departure time. Depending on working hours, the route between any two nodes has a unique traffic parameter. We consider each working day to be divided into several equal and large intervals, termed as a scenario. Here, allowing for long distances between some of the nodes, travel time may take more than one scenario, resulting in resetting the scenario at the start of each large interval. This repetition of scenarios has been used in modeling and calculating travel time. A tabu search optimization algorithm is devised for solving large problems. Also, after linearization, a number of random instances are generated and solved by the CPLEX solver of GAMS to assess the effectiveness of our proposed algorithm. Results indicate that the initial travel time is estimated appropriately and updated properly in accordance with to the repeating traffic conditions.

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A Vehicle Routing Problem Model With Multiple Fuzzy Windows Based on Time-Varying Traffic Flow

Cited by 16 publications

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

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

“First Kilometer” Scheduling Task of Multiple Unmanned Aerial Vehicles Based on Multisource Heterogeneous Sensors

A model for the time dependent vehicle routing problem with time windows under traffic conditions with intelligent travel times

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