The Tractor and Semitrailer Routing Considering Carbon Dioxide Emissions

The incorporation of the minimization of carbon dioxide (CO2) emissions in the VRP is important to logistics companies. The paper deals with the tractor and semitrailer routing problem with full truckload between any two depots of the network; an integer programming model with the objective of minimizing CO2 emissions per ton-kilometer is proposed. A two-stage approach with the same core steps of the simulated annealing (SA) in both stages is designed. The number of tractors is provided in the first stage and the CO2 emissions per ton-kilometer are then optimized in the second stage. Computational experiments on small-scale randomly generated instances supported the feasibility and validity of the heuristic algorithm. To a practical-scale problem, the SA algorithm can provide advice on the number of tractors, the routes, and the location of the central depot to realize CO2 emissions decrease

The Effects of the Tractor and Semitrailer Routing Problem on Mitigation of Carbon Dioxide Emissions

The incorporation of CO2 emissions minimization in the vehicle routing problem (VRP) is of critical importance to enterprise practice. Focusing on the tractor and semitrailer routing problem with full truckloads between any two terminals of the network, this paper proposes a mathematical programming model with the objective of minimizing CO2 emissions per ton-kilometer. A simulated annealing (SA) algorithm is given to solve practical-scale problems. To evaluate the performance of the proposed algorithm, a lower bound is developed. Computational experiments on various problems generated randomly and a realistic instance are conducted. The results show that the proposed methods are effective and the algorithm can provide reasonable solutions within an acceptable computational time

A study on the heterogeneous fleet of alternative fuel vehicles: Reducing CO2 emissions by means of biodiesel fuel

In the context of home healthcare services, patients may need to be visited multiple times by different healthcare specialists who may use a fleet of heterogeneous vehicles. In addition, some of these visits may need to be synchronized with each other for performing a treatment at the same time. We call this problem the Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem with Synchronized visits (HF-VRPS). It consists of planning a set of routes for a set of light duty vehicles running on alternative fuels. We propose three population-based hybrid Artificial Bee Colony metaheuristic algorithms for the HF-VRPS. These algorithms are tested on newly generated instances and on a set of homogeneous VRPS instances from the literature. Besides producing quality solutions, our experimental results illustrate the trade-offs between important factors, such as CO2 emissions and driver wage. The computational results also demonstrate the advantages of adopting a heterogeneous fleet rather than a homogeneous one for the use in home healthcare services

Optimización de Rutas basadas en Soft Computing para Movilidad Inteligente

La movilidad y transporte de pasajeros y mercancías es uno de los principales desafíos para el desarrollo de islas, ciudades y territorios. La prosperidad, competitividad y sostenibilidad de múltiples áreas económicas se ven afectadas por la movilidad. El crecimiento de la población, la capacidad limitada de los sistemas e infraestructuras de transporte y el impacto medioambiental del transporte fuerza a los territorios en el desarrollo de una movilidad sostenible y efectiva. En este complejo escenario, un territorio con una gestión del transporte y movilidad sostenible y eficiente ofrece a los ciudadanos una mejor calidad de vida. La transformación digital y las TIC impulsan la mejora de los servicios de movilidad para los ciudadanos, ayudan a gestionar correctamente la demanda en las redes de transporte y generan valor económico y ambiental. El surgimiento de la movilidad inteligente integra el sistema de transporte, las infraestructuras y las tecnologías para hacer que el transporte de pasajeros y mercancías sea eficiente, accesible, más seguro y limpio. Por lo tanto, las estrategias de movilidad inteligente deben ser capaces de proporcionar beneficios económicos y ambientales tangibles y mejorar la calidad del transporte de mercancías y pasajeros. Significa tomar acciones en múltiples frentes; gestión eficiente de la carga y la movilidad de pasajeros, reducción del impacto medioambiental, mejora de la planificación y la eficiencia del transporte público, reducción de la congestión, optimización del uso de la infraestructura física, entre otros. Una de las operaciones clave para los servicios de movilidad es la planificación de rutas. Esta actividad operativa incluye principalmente dos modos de transporte, mercancías y pasajeros. La mayoría de los transportes de mercancías y pasajeros se realizan a través de transporte por carretera. Las decisiones tomadas con respecto a las operaciones de planificación de rutas afectan económica y ambientalmente, y en general a la calidad de vida de los ciudadanos en los territorios en los que se desarrollan. Las operaciones de planificación de rutas se pueden optimizar para mejorar diferentes aspectos como la calidad del servicio, costes y flexibilidad del mismo, consumo de energía, impacto medioambiental, sostenibilidad, entre otros. La tarea de abordar las operaciones de planificación de rutas da lugar a la aparición de complejos problemas de optimización combinatoria que requieren considerar múltiples requisitos, restricciones, fuentes de información, entre otros. En la mayoría de los casos, estos problemas de optimización se clasifican como NP-duros con respecto a su complejidad computacional. Esta clase de problemas requiere enfoques de optimización eficientes y estrategias inteligentes para obtener soluciones de alta calidad y evitar grandes tiempos de cálculo. En este sentido, los enfoques de optimización aproximados, como las heurísticas y metaheurísticas, y las técnicas inteligentes inherentes a la Inteligencia Artificial y la Soft Computing han demostrado ser métodos efectivos y eficientes para resolver complejos problemas de planificación de rutas. Esta tesis presentada en la modalidad de compendio de publicaciones tiene como objetivo diseñar, implementar y validar procedimientos de optimización simples, eficientes y flexibles basados ​​en Inteligencia Artificial y Soft Computing dedicados a mejorar las soluciones de planificación de rutas en los contextos de transporte de mercancías, planificación personalizada de rutas turísticas y transporte eco-eficiente de residuos reciclables. Se han propuesto varios enfoques de solución para resolver problemas como Vehicle Routing Problem with Time Windows, Periodic Vehicle Routing Problem with Time Windows, Team Orienteering Problem with Time Windows, Tourist Trip Design Problem y variantes del mundo real y nuevas extensiones de los problemas mencionados. La calidad del servicio, la orientación al cliente, la imprecisión e incertidumbre en la información y la ecoeficiencia son criterios considerados en los problemas de planificación de rutas identificados. Los experimentos computacionales han demostrado que los métodos y técnicas propuestos son adecuados para obtener soluciones de alta calidad en tiempos computacionales cortos y pueden incorporarse como módulos en sistemas de transporte inteligentes

Gestaltung nachhaltiger Logistik-Konzepte im urbanen Wirtschaftsverkehr : Entscheidungsunterstützung mit Optimierungsmodellen

Die vorliegende kumulative Dissertation stellt die Zusammenfassung von zehn wissenschaftlichen Artikeln im Bereich des urbanen Wirtschaftsverkehrs dar. Dabei geht es grundsätzlich um die Untersuchung neuer Logistik-Konzepte als Lösungsansatz für eine gleichzeitige Berücksichtigung ökonomischer und ökologischer Ziele bei der Ausübung von Transportaktivitäten in urbanen Räumen. Dazu werden mathematische Optimierungsmodelle und Entscheidungsunterstützungssysteme präsentiert, welche den Zielkonflikt zwischen einer Kosten- und einer Emissionsminimierung adressieren. Diese sind durch die Anwendung von Methoden des Operations Research und der Informationssystem-Forschung entstanden. Darüber hinaus erfolgt die kritische Reflektion über die behandelten Themen, die genutzten Forschungsmethoden und die entwickelten Lösungsansätze. Drei Themen werden in der Dissertation ausführlich dargestellt: (1) Nachhaltige urbane Paketzustellung: Es wird ein Optimierungsmodell präsentiert, welches in ein Entscheidungsunterstützungssystem eingebettet ist und die bestmögliche Gestaltung eines alternativen Logistik-Konzepts für die Zustellung von Paketen in Städten ermöglicht. Dabei geht es um die Bestimmung der Positionen von Mikro-Depots als Orte der Zwischenlagerung sowie der dazugehörigen Fahrzeugflotte. (2) Nachhaltige e-Grocery Zustellung: Für die Lieferung von online bestellten Verbrauchsgütern wie Lebensmitteln oder Haushaltsartikeln wird ein neues Logistik-Konzept entworfen. Hierbei erfolgt eine Verkürzung der letzten Meile durch den Einsatz von temperierten Umschlagspunkten sowie eine Integration von Lastenfahrrädern und Kunden-Selbstabholungen. Ein dreistufiger Lösungsansatz ermöglicht die Optimierung der Standorte der Umschlagspunkten sowie der Fahrzeugrouten. (3) Individuelle Routenoptimierung: Es wird ein Entscheidungsunterstützungssystem zur Modellierung sowie Lösung von individualisierbaren Tourenplanungsproblemen präsentiert. Das flexible Tool ermöglicht die Abbildung von benutzerspezifischen Problemcharakteristika und die Umwandlung in ein entsprechendes Optimierungsmodell, sodass diverse Branchen bei der Routenplanung unterstützt werden können

7th INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INDUSTRIAL ENGINEERING - SIE 2018, PROCEEDINGS

editors Vesna Spasojević-Brkić, Mirjana Misita, Dragan D. Milanovi

7th INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON INDUSTRIAL ENGINEERING - SIE 2018, PROCEEDINGS

editors Vesna Spasojević-Brkić, Mirjana Misita, Dragan D. Milanovi