Today’s growth in the level of traf

Today’s growth in the level of traffic in cities is leading to both congestion and environmental pollution
(exhaust emissions and noise), as well as increased costs. Traffic congestion makes cities less pleasant
places to live in, a particular problem being the negative impact on health as a result of increased exhaust
emissions. In addition to these emissions, another major effect of transport which can lead to serious
health problems is noise (EEA, 2013a, 2013b). There is a strong tendency in the world towards the development of ‘‘clean’’ motor vehicles that do not pollute the environment, that is, that do not emit harmful
substances in their exhaust fumes and which create less noise without causing other types of pollution.
The growth in the influence of transport on the environment has resulted in planners formulating procedures which take into account the effect of traffic on the quality of life in urban areas. This paper presents
a model for the routing of light delivery vehicles by logistics operators. The model presented takes into
account the fact that logistics operators have a limited number of environmentally friendly vehicles (EFV)
available to them. When defining a route, EFV vehicles and environmentally unfriendly vehicles (EUV) are
considered separately. For solving the problem of routing in the model, an adaptive neural network was
used which was trained by a simulated annealing algorithm. An adaptive neural network was used for
assessing the performance of the network branches. The input parameters of the neural network were
the logistics operating costs and environmental parameters (exhaust emissions and noise) for the given
vehicle route. Each of the input parameters of the neural network was thoroughly examined. The input
parameters were broken down into elements which further describe the state of the environment, noise
and logistics operating costs. After obtaining the performance of the network links for calculating the
route for EFV and EUV vehicles a modified Clark–Wright algorithm was used. The proposed model was
tested on a network which simulates the conditions in the very centre of Belgrade. All of the input parameters of the model were obtained on the basis of 40 automatic measuring stations for monitoring the air
quality (SEA, 2012).
 2014 Elsevier Ltd. All rights reserve

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วันนี้เจริญเติบโตในระดับของการจราจรในเมืองจะนำไปสู่ความแออัดและมลภาวะ(ไอเสียมลพิษและเสียงรบกวน), เช่นเดียวกับต้นทุนที่เพิ่มขึ้น จราจรทำให้เมืองไม่พอใจสถานที่อยู่ ปัญหาเฉพาะกระทบต่อสุขภาพจากไอเสียเพิ่มขึ้นลดการปล่อย นอกจากปล่อยเหล่านี้ ผลสำคัญของการขนส่งซึ่งจะนำไปถึงร้ายแรงปัญหาสุขภาพเป็นเสียงรบกวน (EEA, 2013a, 2013b) มีแนวโน้มแข็งแกร่งในโลกต่อการพัฒนาของ ''ดี '' ยานพาหนะที่ก่อให้เกิดมลพิษสิ่งแวดล้อม คือ ที่เปล่งแสงเป็นอันตรายสารในควันไอเสียและที่สร้างสัญญาณรบกวนน้อยลงไม่ก่อให้เกิดมลพิษชนิดอื่น ๆการเจริญเติบโตในอิทธิพลของสิ่งแวดล้อมมีผลในการวางแผนกำหนดขั้นตอนที่คำนึงถึงผลกระทบต่อการจราจรคุณภาพชีวิตในชุมชนเมือง บทความนี้แบบจำลองสำหรับสายส่งไฟยานพาหนะโดยผู้ให้บริการโลจิสติกส์ วางรูปแบบการนำเสนอบัญชีจริงที่ว่า ผู้ประกอบการขนส่งมีจำนวนจำกัดของยานพาหนะเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม (EFV)ให้แก่พวกเขา เมื่อกำหนดเส้นทาง EFV ยานพาหนะและยานพาหนะที่ไม่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม (EUV) มีพิจารณาแยกต่างหาก สำหรับการแก้ปัญหาของสายงานการผลิตในรูปแบบ โครงข่ายประสาทการปรับแก้ไขใช้ซึ่งได้รับการฝึกฝน โดยขั้นตอนการหลอมการจำลอง ใช้สำหรับการปรับโครงข่ายประสาทประเมินประสิทธิภาพของเครือข่ายสาขา มีพารามิเตอร์ป้อนเข้าของเครือข่ายประสาทค่าใช้จ่ายโลจิสติกส์และพารามิเตอร์สภาพแวดล้อม (ไอเสียมลพิษและเสียงรบกวน) สำหรับการกำหนดเส้นทางยานพาหนะ แต่ละพารามิเตอร์อินพุตของข่ายประสาทอย่างละเอียดตรวจสอบ การป้อนข้อมูลพารามิเตอร์ถูกแบ่งออกเป็นองค์ประกอบซึ่งอธิบายสถานะของสภาพแวดล้อม เสียงรบกวนเพิ่มเติมและค่าใช้จ่ายโลจิสติกส์ หลังจากได้รับการทำงานของการเชื่อมโยงเครือข่ายสำหรับการคำนวณการเส้นทางสำหรับ EFV และ EUV ใช้อัลกอริทึมคลาร์ก – ไรท์ปรับเปลี่ยนยานพาหนะ รูปแบบนำเสนอทดสอบในเครือข่ายซึ่งจำลองสภาพในศูนย์กลางของเบลเกรด อินพุตพารามิเตอร์ของแบบจำลองทั้งหมดได้รับถก 40 สถานีตรวจวัดอัตโนมัติสำหรับการตรวจสอบอากาศคุณภาพ (SEA, 2012)จำกัด Elsevier 2014 ขอสงวนสิทธิ์ทั้งหมด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การเจริญเติบโตของวันนี้ในระดับของการจราจรในเมืองจะนำไปสู่ทั้งความแออัดและมลพิษทางสิ่งแวดล้อม
(การปล่อยไอเสียและเสียงรบกวน) เช่นเดียวกับค่าใช้จ่ายที่เพิ่มขึ้น การจราจรที่ติดขัดทำให้เมืองที่น่าพอใจน้อย
สถานที่ที่จะอาศัยอยู่ในปัญหาที่เกิดขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งเป็นผลกระทบทางลบต่อสุขภาพเป็นผลจากการเพิ่มขึ้นไอเสีย
ปล่อยก๊าซเรือนกระจก นอกเหนือไปจากการปล่อยก๊าซเหล่านี้อีกผลสำคัญของการขนส่งซึ่งสามารถนำไปสู่ร้ายแรง
ปัญหาสุขภาพสัญญาณรบกวน (EEA, 2013a, 2013b) มีแนวโน้มที่แข็งแกร่งในโลกที่มีต่อการพัฒนาของ '' สะอาด '' ยานยนต์ที่ไม่ก่อให้เกิดมลพิษสิ่งแวดล้อมนั่นคือไม่ปล่อยเป็นอันตราย
สารเคมีในควันไอเสียของพวกเขาและที่สร้างเสียงน้อยไม่ก่อให้เกิดประเภทอื่น ๆ ของมลพิษ .
การเจริญเติบโตในอิทธิพลของการขนส่งที่มีต่อสิ่งแวดล้อมมีผลในการวางแผนกำหนดวิธีการที่คำนึงถึงผลกระทบของการจราจรบนคุณภาพชีวิตในพื้นที่เมือง บทความนี้นำเสนอ
รูปแบบการจัดเส้นทางของการส่งยานแสงโดยผู้ประกอบการโลจิสติก รูปแบบที่นำเสนอจะเข้าสู่
บัญชีของความจริงที่ว่าผู้ประกอบการโลจิสติกมีจำนวน จำกัด ของยานพาหนะเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม (EFV)
มีให้พวกเขา เมื่อกำหนดเส้นทางยานพาหนะ EFV และยานพาหนะที่ไม่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม (EUV) จะ
พิจารณาแยก สำหรับการแก้ปัญหาของการกำหนดเส้นทางในรูปแบบโครงข่ายประสาทการปรับตัวที่ถูก
นำมาใช้ซึ่งได้รับการฝึกอบรมโดยขั้นตอนวิธีการอบจำลอง โครงข่ายประสาทการปรับตัวที่ใช้สำหรับ
การประเมินผลการปฏิบัติงานของสาขาเครือข่าย พารามิเตอร์การป้อนข้อมูลของเครือข่ายประสาทเป็น
โลจิสติกค่าใช้จ่ายและค่าพารามิเตอร์สิ่งแวดล้อม (การปล่อยไอเสียและเสียงรบกวน) สำหรับการดำเนินงานที่กำหนด
เส้นทางยานพาหนะ แต่ละป้อนพารามิเตอร์ของเครือข่ายประสาทได้รับการตรวจสอบอย่างละเอียด อินพุต
พารามิเตอร์ถูกแบ่งออกเป็นองค์ประกอบซึ่งต่อไปจะอธิบายสถานะของสภาพแวดล้อมเสียง
และโลจิสติกค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน หลังจากได้รับประสิทธิภาพของการเชื่อมโยงเครือข่ายสำหรับการคำนวณ
เส้นทางสำหรับ EFV และ EUV ยานพาหนะที่ใช้อัลกอริทึมคลาร์กไรท์แก้ไข รูปแบบที่นำเสนอได้รับการ
ทดสอบในเครือข่ายซึ่งจำลองเงื่อนไขในใจกลางของเบลเกรด ทุกป้อนพารามิเตอร์ของรูปแบบที่ได้รับบนพื้นฐานของ 40 สถานีตรวจวัดอัตโนมัติสำหรับการตรวจสอบอากาศ
ที่มีคุณภาพ (SEA, 2012).
? 2014 เอลส์ จำกัด สงวนสิทธิ์ทั้งหมด