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J-GLOBAL ID：202202251278151640   整理番号：22A0686869

確率的フリートミックス最適化:都市ロジスティックスにおける電気移動性の評価【JST・京大機械翻訳】

Stochastic fleet mix optimization: Evaluating electromobility in urban logistics

著者 (5件)： Malladi Satya S. (DTU Management, Technical University of Denmark, Denmark) ,  Christensen Jonas M. (DTU Management, Technical University of Denmark, Denmark) ,  Ramirez David (DTU Management, Technical University of Denmark, Denmark) ,  Larsen Allan (DTU Management, Technical University of Denmark, Denmark) ,  Pacino Dario (DTU Management, Technical University of Denmark, Denmark)
資料名： Transportation Research. Part E. Logistics and Transportation Review  (Transportation Research. Part E. Logistics and Transportation Review)
巻： 158  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W1058A  ISSN： 1366-5545  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,都市貨物ロジスティックスサービスを提供する企業が所有する電気および従来の車両の混合車群のサイズと混合を最適化する問題を研究した。不確実な顧客要求を戦略的計画段階で考慮した。これらの要求は,各運用期間において運転開始前に明らかにされた。運転レベルで,自動車電力消費の新しいモデルを提案した。機械電力消費に加えて,このモデルは,周囲温度と補助電力に依存するキャビンの気候制御電力を説明し,外部装置によって引き出されるエネルギーを説明する。2段階確率プログラムとして確率的フリートサイズと混合最適化の問題を定式化し,それを解くためのサンプル平均近似ベース発見的方法を提案した。適応大規模近傍探索アルゴリズムを各操作期間に用いて,運転決定と関連コストを決定した。このアプローチの適用性を,都市ロジスティックスサービス内の2つの事例研究を通して実証した。Copyright 2022 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： アルゴリズム ,  *最適化 ,  自動車 ,  電力 ,  不確実性 ,  *ロジスティックス ,  電力消費 ,  気候 ,  *都市 ,  近似法 ,  貨物 ,  モデル ,  事例研究 ,  定式化 ,  近傍探索法
準シソーラス用語： 探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： フリートサイズとミックス ,  車両経路選定問題 ,  確率的フリートサイジング ,  サンプル平均近似 ,  適応大規模近傍探索 ,  事例研究

分類 (3件)： 電気自動車  (QG07020B) ,  発電一般  (NB03010W) ,  電力系統一般  (NB02000E)

タイトルに関連する用語 (7件)： 確率 ,  ミックス ,  最適化 ,  都市 ,  ロジスティックス ,  電気移動 ,  評価