論文の概要: Toward Efficient Transportation Electrification of Heavy-Duty Trucks:
Joint Scheduling of Truck Routing and Charging
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00240v3
- Date: Tue, 16 May 2023 04:41:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-17 18:58:26.509328
- Title: Toward Efficient Transportation Electrification of Heavy-Duty Trucks:
Joint Scheduling of Truck Routing and Charging
- Title（参考訳）: 大型トラックの効率的な輸送電化に向けて--トラックルーティングと充電のジョイントスケジューリング
- Authors: Mikhail A. Bragin, Zuzhao Ye, Nanpeng Yu
- Abstract要約: 商品を届ける重厚なディーゼルトラックは、温室効果ガスの排出に大きく貢献する。
本稿では,電気トラックの連系ルーティングと充電(JRC)スケジューリングを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.24274284044468
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The timely transportation of goods to customers is an essential component of
economic activities. However, heavy-duty diesel trucks that deliver goods
contribute significantly to greenhouse gas emissions within many large
metropolitan areas, including Los Angeles, New York, and San Francisco. To
facilitate freight electrification, this paper proposes joint routing and
charging (JRC) scheduling for electric trucks. The objective of the associated
optimization problem is to minimize the cost of transportation, charging, and
tardiness. As a result of a large number of combinations of road segments,
electric trucks can take a large number of combinations of possible charging
decisions and charging duration as well. The resulting mixed-integer linear
programming problem (MILP) is extremely challenging because of the
combinatorial complexity even in the deterministic case. Therefore, a
Level-Based Surrogate Lagrangian Relaxation method is employed to decompose and
coordinate the overall problem into truck subproblems that are significantly
less complex. In the coordination aspect, each truck subproblem is solved
independently of other subproblems based on charging cost, tardiness, and the
values of Lagrangian multipliers. In addition to serving as a means of guiding
and coordinating trucks, multipliers can also serve as a basis for transparent
and explanatory decision-making by trucks. Testing results demonstrate that
even small instances cannot be solved using the over-the-shelf solver CPLEX
after several days of solving. The new method, on the other hand, can obtain
near-optimal solutions within a few minutes for small cases, and within 30
minutes for large ones. Furthermore, it has been demonstrated that as battery
capacity increases, the total cost decreases significantly; moreover, as the
charging power increases, the number of trucks required decreases as well.
- Abstract（参考訳）: 顧客への商品のタイムリーな輸送は経済活動の重要な要素である。
しかし、商品を届ける重厚なディーゼルトラックは、ロサンゼルス、ニューヨーク、サンフランシスコを含む多くの大都市圏の温室効果ガス排出に大きく貢献している。
貨物の電化を容易にするために,電気トラックの連系ルーティングと充電(JRC)スケジューリングを提案する。
関連する最適化問題の目的は、輸送、充電、重荷のコストを最小限に抑えることである。
道路セグメントの多数の組み合わせの結果、電動トラックは、可能な充電決定と充電期間の多くの組み合わせを取ることができる。
結果として生じる混合整数線形プログラミング問題(MILP)は、決定論的ケースにおいても組合せ複雑性のため、極めて困難である。
そこで, レベルベースサーロゲートラグランジアン緩和法を用いて, 問題全体の分解とコーディネートを, 複雑度の低いトラックサブプロブレムに分解する。
調整面では、各トラックのサブプロブレムは他のサブプロブレムとは独立に、充電コスト、重大さ、ラグランジアン乗算器の値に基づいて解決される。
トラックの誘導と調整の手段としての役割に加えて、乗算器はトラックによる透明で説明的な意思決定の基盤としても機能する。
実験の結果,数日間の解決の後,棚上解法CPLEXを用いて小さなインスタンスでも解決できないことがわかった。
一方,本手法では,小症例では数分以内に,大症例では30分以内に,最適に近い解が得られる。
さらに、バッテリ容量が増加するにつれて、総コストが大幅に減少し、さらに充電電力が増加するにつれて、必要なトラックの数が減少することが示されている。
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