کاهش مصرف سوخت در مسیریابی وسائط نقلیه با درنظرگرفتن ترافیک شهری، مطالعه موردی: یک شرکت توزیع در اصفهان

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 دانشکده مهندسی صنایع و سیستم‌ها، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران

2 دانشکده مهندسی صنایع و سیستم ها، دانشگاه صنعتی اصفهان، اصفهان، ایران

چکیده

حمل‌ونقل بخش قابل توجهی از تولید ناخالص ملی هر کشوری را به خود اختصاص می‌دهد و بخش بزرگی از مصرف سوخت در این حوزه رخ می‌دهد. به همین دلیل در سال‌های اخیر توجه زیادی به کاهش مصرف سوخت در مسیریابی وسائط نقلیه صورت گرفته است. مساله مسیریابی وسائط نقلیه، از‌جمله مسائل مهم مدیریت در زمینه توزیع و لجستیک است. در این مقاله به طور جامع به بررسی عوامل مؤثر در مصرف سوخت در مسیریابی وسائط نقلیه پرداخته شده و با در نظر گرفتن عواملی همچون بار و سرعت وسیله نقلیه، مسافت طی شده، شیب جاده و ترافیک شهری به بهینه‌سازی مصرف سوخت در مسیریابی وسائط نقلیه پرداخته شده است، به این منظور، با توجه به عوامل ذکر شده یک مدل ریاضی غیرخطی به منظور کاهش مصرف سوخت ارائه گردیده است. با توجه به NP-hard بودن مساله مطرح شده، به منظور حل مدل پیشنهادی، یک الگوریتم کرم شب‌تاب بهبودیافته ارائه و با الگوریتم کرم شب‌تاب پایه مقایسه شده است. نتایج نشان‌دهنده کارآیی مناسب الگوریتم پیشنهادی است. این الگوریتم به طور متوسط 55/2 درصد بهتر از الگوریتم پایه عمل کرده است. از سوی دیگر مدل جدید به طور میانگین سبب کاهش 13 درصد در مصرف سوخت در مثال‌های نمونه گردیده است. در نهایت به منظور بررسی تأثیر مدل پیشنهادی یک مطالعه موردی در شهر اصفهان مورد بررسی قرار گرفته است. نتایج کاهش 15درصد مصرف سوخت در یک روز را نشان می‌دهند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Minimize Fuel Consumption for Vehicle Routing Problem Considering Urban Traffic Congestion Case Study: A Distribution Company in Isfahan

نویسندگان [English]

  • Mehdi Alinaghian 1
  • Mansure Naderipoor 2
چکیده [English]

Transportation dedicates remarkable part of national gross production in every countries and a large part of fuel consumption occurs in this sector. For this reason, in recent years, many attempts have been made to reduce fuel consumption in vehicle routing problem. Vehicle routing problem is one of the important management problems in logistics and distribution basis. In this paper, factors affecting fuel consumption of vehicle routing are comprehensively discussed and by taking into account of factors such as vehicle load and velocity, distance traversed, road gradient and urban traffic congestion, fuel consumption optimization of vehicle routing problem is considered. For this purpose, Due to the factors mentioned, a non-linear mathematical model is presented to reduce fuel consumption. Considering to this issue that proposed problem is NP-hard, to solve the proposed model, an improved firefly algorithm is presented and compared with standard firefly algorithm. By improving the solutions about 2.5% in average, the results demonstrate the efficiency of proposed algorithm. Furthermore, the new model causes reduction of fuel consumption about 13% in average for samples. Finally a distribution company in Isfahan is considered; results show about 15% reduction in fuel consumption.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Transportation
  • vehicle routing problem
  • urban traffic congestion
  • Fuel consumption
  • improved firefly algorithm
- ستاک، مصطفی، حبیبی، مجید، کریمی، حسین و عابدزاده، مصطفی (1392) "مدل‌سازی و حل مساله مسیریابی وسیله نقلیه وابسته به زمان با پنجره‌های زمانی نیمه نرم در گراف‌های چندگانه"، پژوهشنامه حمل و نقل، سال دهم، شماره 3، پاییز 1392، ص. 263-280.
- نوروزی، نرگس، رزمی، جعفر و عمل‌نیک، محسن صادق (1392) "مساله مسیریابی وسائط نقلیه با هدف کاهش سوخت مصرفی و تعداد وسائط نقلیه توسط الگوریتم بهبود یافته بهینه‌سازی انبوه ذرات"، نشریه تخصصی مهندسی صنایع، دوره 47، شماره 1، فروردین 1392، ص. 105-112.
- صابریان، جواد، سعیدی مسگری، محمد (1389) "مسیریابی بهینه بر اساس معیار زمان با توجه به شرایط متغییر ترافیکی" فصل‏نامه مهندسی حمل و نقل، دوره اول، شماره 4، تابستان 1389، صفحه 53-65
 
- Balseiro, S. R., Loiseau, I. and Ramonet, J. (2011) “An ant colony algorithm hybridized with insertion heuristics for the time dependent vehicle routing problem with time windows”, Computers andOperations Research, Vol. 38, pp. 954-966.
- Bektaş, T. and Laporte, G. (2011) “The pollution-routing problem”, Transportation Research Part B, Vol. 45, pp. 1232-1250.
- Chen, H. K., Hsueh, C. F. and Chang, M. S. (2006) “The real-time time dependent vehicle routing problem”, Transportation Research Part E, Vol. 42, pp. 383-408.
- Clarke, C. and Wright, J. Q. (1964) “Scheduling of vehicle from a central depot to a number of delivery points”, Operations Research, Vol. 12, pp. 568-581.
- Coe, E. (2005) “Average carbon dioxide emissions resulting from gasoline and diesel fuel”, Technical report, United States Environmental Protection Agency. Website: www.epa.gov/otaq/climate/420f05001.pdf
- Dantzig, G. and Ramser, J. (1959) “The truck dispatching problem”, Management Science, Vol. 6, No. 1, pp. 80-91.
- Demir, E., Bektas, T. and Laporte, G. (2011) “A comparative analysis of several vehicle emission models for road freight transportation”, Transportation Research Part D, Vol. 6, No. 5, pp. 347-357.
- Demir, E., Bektaş, T. and Laporte, G. (2012) “An adaptive large neighborhood search heuristic for the Pollution-Routing Problem”, European Journal of Operational Research, Vol. 223, pp. 346-359.
- Demir, E., Bektaş, T. and Laporte, G. (2013) “A review of recent research on green road freight transportation”, Beta Working Paper Series 428.
- Donati, A., Montemanni, R., Casagrande, N., Rizzoli, A. and GambardellaL, M. (2008) “Time dependent vehicle routing problem with a multi ant colony system”, European Journal of Operational Research, Vol. 185, No. 3, pp. 1174-1191.
- Farhang Moghaddam, B., Ruiz, R. and Sadjadi, S.J. (2012) “Vehicle routing problem with uncertain demands: An advanced particle swarm algorithm”, Computers and Industrial Engineering, Vol. 62, pp. 306-317.
- Figliozzi, M. A. (2010) “Vehicle routing problem for emissions minimization”, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, Vol. 2197, No. 1, pp. 1-7.
- Figliozzi, M. A. (2011) “The impacts of congestion on time-definitive urban freight distribution networks CO2 emission levels: Results from a case study in Portland, Oregon”, Transportation Research Part C, Vol. 19, pp. 766-778.
- Fister, I., Fister Jr, I., Yang, X.-S. and  Brest, J. (2013) “A comprehensive review of firefly algorithms”, Swarm and Evolutionary Computation, Vol. 13, pp. 34-46.
- Fleischmann, B., Gietz, M. and Gnutzmann, S. (2004) “Time-varying travel times in vehicle routing”, Transportation Science, Vol. 38, No. 2, pp. 160-173.
- Franceschetti, A., Honhon, D., Van Woensel, T., Bektas, T. and Laporte, G. (2013) “Time dependent pollution routing problem”, Forthcoming in Transportation Research Part B: Methodological.
- Haghani, A. and Jung, S. (2005) “A dynamic vehicle routing problem with time-dependent travel times”, Vol. 32, No. 11, pp. 2959-2986.
- Hashimoto, H., Yagiura, M. and Ibaraki, T. (2008) “An iterated local search algorithm for the time-dependent vehicle routing problem with time windows”, Discrete Optimization, Vol. 5, pp. 434-456.
- Hickman, J., Hassel, D., Joumard, R., Samaras, Z. and Sorenson, S. (1999) “MEET Methodology for calculating transport emissions and energy consumption”, Thecnicl report, European Commission / DG VII, Rue de la Loi 200, 1049 Brussels, Belgium.
- Hill, A.V. and Benton, W. C. (1992) “Modeling intra-city time dependent travel speeds for vehicle scheduling problems”, Opertions Research Society, Vol. 43, No. 4, pp. 343-351.
- Ichoua, A., Gendreau, M. and Potvin, J.Y. (2003) “Vehicle dispatching with timedependent travel times”, European Journal of Operational Research, Vol. 144, pp. 379-396.
- Jabali, O., Van Woensel, T. and de Kok, A.G. (2012) “Analysis of travel times and CO2 emissions in time-dependent vehicle routing”, Production and Operations Management, Vol. 21, No. 6, pp. 1060-1074.
- Kara, I., Kara, B. and Yetis, M. (2007) “Energy minimizing vehicle routing problem”, Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4616, pp. 62-71.
- Kim, N. S., Janic, M. and Van Wee, B. (2009) “Trade-off between carbon dioxide emissions and logistics costs based on multi objective optimization”, Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, Vol. 2139, No. 1, pp. 107-116.
- Kuo, Y. (2010) “Using simulated annealing to minimize fuel consumption for the time dependent vehicle routing problem”, Computers and Industrial Engineering, Vol. 59, No. 1, pp. 157-165.
- Lawrence Bodin, B. G. (1981) “Classification in vehicle routing and scheduling”, Networks, Vol. 11, pp. 97-108.
- Maden, W., Eglese, R. and Black, D. (2010) “Vehicle routing and scheduling with time varying data: A case study”, Journal of the Operational Research Society, Vol. 61, pp. 515-522.
- Malandraki, C. and Daskin, M. S. (1992) “Time dependent vehicle routing problems: formulations, properties and heuristic algorithms”, transportation science, Vol. 26, No. 3.
- Pal, S. K., Rai, C. S. and Singh, A. P. (2012) “Comparative study of firefly algorithm and particle swarm optimization for noisy non-linear optimization problems”, Intelligent Systems and Applications, Vol. 10, pp. 50-57.
- Palmer, A. (2007) “The development of an integrated routing and carbon dioxide emissions model for goods vehicles”, Phd thesis, School of  Management, Cranfield University, Bedford, United Kingdom.
- Rakha, H., Ahn, K. and Trani, A. (2003) “Comparison of MOBILE5a, MOBILE6, VTMICRO, and CMEM models for estimating hot-stabilized light-duty gasoline vehicle emissions”, Canadian Journal of Civil Engineering, Vol. 30, No. 6, pp. 1010-1021.
- Sbihi, A. and Eglese, R.W. (2007a) “Combinatorial optimization and green logistics”, 4OR: A Quarterly Journal of Operations Research, Vol. 5, pp. 99-116.
- Urquhart, N., Hart, E. and Scott, C. (2010a) “Building low CO2 solutions to the vehicle routing problem with Time Windows using an evolutionary algorithm”, In Evolutionary Computation (CEC), 2010 IEEE Congress, Barcelona, Spain.
- Xiao, Y., Zhao, Q., Kaku, I., and Xu, Y. (2012) “Development of a fuel consumption optimization model for the capacitated vehicle routing problem”, Computers and Operations Research, Vol. 39, No. 7, pp. 1419-1431.
- Yang, X.S. (2008) “Firefly algorithm”, Nature Inspired Meta heuristic, Vol. 20, pp. 79-90.
- Yong, P., and Xiaofeng, W. (2009) “Research on a Vehicle Routing Schedule to Reduce Fuel Consumption”, In Measuring Technology and Mechatronics Automation, Vol. 3, pp. 825-827.