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J-GLOBAL ID：201902230663599065   整理番号：19A1129715

時間窓を持つ電気自動車経路選定問題のためのエネルギー消費最適化モデルの開発【JST・京大機械翻訳】

Development of energy consumption optimization model for the electric vehicle routing problem with time windows

著者 (5件)： Xiao Yiyong (School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing, 100191, China) ,  Zuo Xiaorong (China Aerospace Academy of System Science and Engineering, Beijing, 100854, China) ,  Kaku Ikou (Department of Environmental Management, Tokyo City University, Yokohama, 224-8551, Japan) ,  Zhou Shenghan (School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing, 100191, China) ,  Pan Xing (School of Reliability and Systems Engineering, Beihang University, Beijing, 100191, China)
資料名： Journal of Cleaner Production  (Journal of Cleaner Production)
巻： 225  ページ： 647-663  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0750A  ISSN： 0959-6526  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 電気自動車(EVs)は,グリーンサプライチェーンとクリーンな生産をサポートするための有望な輸送手段である。従来の化石燃料動力車とは対照的に,通常,低速で短い範囲を持っているが,EVsは,高速度より低い速度で走行するとき,はるかに長い(二重)範囲を持つ。この特徴は,EVがフリートで使用されるとき,車両経路選定問題に大きな影響を及ぼす。本研究では,単純さのためのEVRPTW-ECRと呼ばれる,速度と負荷の関数としてEVにより走行される距離の単位当たりのエネルギー/電力消費率(ECR)を考慮した時間窓(EVRPTW)による電気自動車経路選定問題を検討した。結果として,EVの最大範囲は経路に沿った速度と負荷に従って動的に推定される。混合整数線形計画法(MILP)モデルをEVRPTW-ECR用に開発し,そこではEVの速度を連続決定変数として扱い,一定距離の代わりに電池容量を範囲制限とした。2つの線形化方法,すなわち,内部近似と外部近似を導入して,最大許容誤差を制御するために,与えられたパラメータεによる移動速度と走行時間の非線形関係を扱った。提案したモデルと方法の効率と有効性を試験するために,Solomonの実例に基づいて計算実験を行い,MILPモデルがCPLEXソルバによって25顧客まで最適に解くことができ,発見的アプローチを用いて100顧客までの大規模な事例を部分的に最適化できることを実証した。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *電気自動車 ,  *経路選定 ,  低速度 ,  *最適化 ,  化石燃料 ,  *モデル ,  モデリング ,  近似法 ,  発見的方法 ,  有効性 ,  高速度 ,  電力消費
準シソーラス用語： ソルバ ,  混合整数線形計画法 ,  *最適化モデル ,  *時間窓 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 電気自動車 ,  グリーン車両経路選定問題 ,  混合整数計画法 ,  連続最適化

分類 (1件)： 電気自動車  (QG07020B)

タイトルに関連する用語 (7件)： 時間窓 ,  電気自動車 ,  経路選定 ,  問題 ,  エネルギー消費 ,  最適化モデル ,  開発