Urban freight distribution/delivery

Urban freight distribution/delivery usually leads to traffic congestion, safety concerns, air pollution, and high logistic costs [1]. In recent years, more and more carriers and shippers have recognized the importance of designing efficient distribution strategies to improve the level of customers service and reduce the financial and environmental cost of freight transportation [2]. However, the extensive literature on the classical vehicle routing problem (VRP) and its variants have primarily considered the problem using static traffic information with corresponding constant travel times. In recent years, a number of studies take account of substantial variation in speeds and improve the model by taking the time dependency of travel times into consideration (see details in Section 2). However, in urban transportation system, lots of random factors, such as uncertain traffic volume, severe weather conditions, and incidents, can lead to the uncertainty of travel times during most of the day, especially during the morning and evening peak periods. Those nonrecurrent events can significantly affect the reliability of the transportation system and contribute to a stochastic timedependent (STD) congested transportation network. Urban route designs that ignore these significant variations and uncertainties of travel times are often found to be inefficient within a congested traffic condition and may contribute to higher operational costs or inferior customer service [1]. Therefore, in order to optimize the freight distribution performance in urban settings, both the random and timevarying properties of the link travel times must be considered. In this paper, we refer to the stochastic time-dependent VRP with hard time window (STDVRPTW). The aim of this study is to devise good and computationally efficient approaches to assist the fleet dispatchers operating in an urban congested environment. To utilize available resources for serve timesensitive customers, this paper takes into consideration of the following travel-time properties:(1)for certain routes, the travel times vary according to the time of day; (2) the travel time is stochastic

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ขนส่งเมืองกระจายส่งสินค้ามักจะนำการจราจรที่ติดขัด ความกังวลด้านความปลอดภัย มลพิษอากาศ และต้นทุนโลจิสติกสูง [1] ในปีที่ผ่านมา สายการบินและผู้ขนส่งมาก ขึ้นได้รู้จักความสำคัญของการออกแบบกลยุทธ์การกระจายสินค้าอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อปรับปรุงระดับของการบริการลูกค้า และลดต้นทุนทางการเงิน และสิ่งแวดล้อมของการขนส่งการขนส่ง [2] อย่างไรก็ตาม วรรณคดีอย่างละเอียดบนรถคลาสสิกสายปัญหา (VRP) และตัวแปรของมีหลักพิจารณาปัญหาที่ใช้ข้อมูลจราจรคง มีเวลาเดินทางคงสอดคล้องกัน ในปีที่ผ่านมา จำนวนของการศึกษาใช้บัญชีของการเปลี่ยนแปลงที่พบในความเร็ว และปรับปรุงรูปแบบการอ้างอิงเวลาในเวลาในการพิจารณา (ดูรายละเอียดในส่วนที่ 2) อย่างไรก็ตาม ในระบบขนส่งเมือง ปัจจัยสุ่ม เช่นปริมาณไม่แน่นอน สภาพอากาศที่รุนแรง และ เหตุการณ์ มากมายอาจทำให้ความไม่แน่นอนของเวลาเดินทางเกือบทั้งวัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระหว่างรอบระยะเวลาช่วงเช้าและค่ำ เหตุการณ์เหล่านั้น nonrecurrent สามารถส่งผลกระทบต่อความน่าเชื่อถือของระบบการขนส่งมาก และร่วมกับเครือข่ายขนส่ง congested timedependent สโทแคสติก (STD) ออกแบบเส้นทางเมืองที่ละเว้นความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญและความไม่แน่นอนในเวลาเหล่านี้ อยู่มักจะต่ำในสภาพจราจร congested และอาจนำไปสู่ต้นทุนดำเนินงานสูงหรือบริการลูกค้าน้อย [1] ดังนั้น เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการกระจายค่าขนส่งในการตั้งค่าเมือง ทั้งแบบสุ่มและ timevarying คุณสมบัติของเวลาการเดินทางเชื่อมโยงต้องถือว่า ในเอกสารนี้ เราอ้างอิงถึง VRP ขึ้นอยู่กับเวลาแบบเฟ้นสุ่มทีหน้าต่าง (STDVRPTW) จุดมุ่งหมายของการศึกษานี้เป็นวิธีที่ดี และมีประสิทธิภาพ computationally ช่วย dispatchers กองเรือที่ปฏิบัติการในสภาพแวดล้อม congested เมืองประดิษฐ์ ใช้ทรัพยากรที่พร้อมใช้งานสำหรับบริการลูกค้า timesensitive กระดาษนี้จะพิจารณาคุณสมบัติเวลาเดินทางต่อไปนี้: (1) สำหรับบางเส้นทาง เวลาเดินทางแตกต่างกันตามช่วงเวลาของวัน (2 เวลาเดินทาง)เป็นแบบเฟ้นสุ่ม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การกระจายการขนส่งสินค้าในเขตเมือง / ส่งมักจะนำไปสู่​​การจราจรติดขัดกังวลด้านความปลอดภัยมลพิษทางอากาศและต้นทุนโลจิสติกสูง [1] ในปีที่ผ่านมาผู้ให้บริการมากขึ้นและมากขึ้นและส่งสินค้าทางเรือได้ตระหนักถึงความสำคัญของการออกแบบกลยุทธ์การจัดจำหน่ายที่มีประสิทธิภาพในการเพิ่มระดับของการบริการลูกค้าและลดค่าใช้จ่ายทางการเงินและสิ่งแวดล้อมของการขนส่งสินค้า [2] อย่างไรก็ตามวรรณกรรมอย่างกว้างขวางในรถคลาสสิกที่มีปัญหาการกำหนดเส้นทาง (VRP) และตัวแปรของมันมีการพิจารณาส่วนใหญ่ปัญหาที่เกิดขึ้นโดยใช้ข้อมูลการจราจรแบบคงที่ที่เกี่ยวข้องกับการเดินทางครั้งอย่างต่อเนื่อง ในปีที่ผ่านมาจำนวนของการศึกษาจะใช้บัญชีของการเปลี่ยนแปลงอย่างมากในความเร็วและปรับปรุงรูปแบบโดยการพึ่งพาเวลาของการเดินทางครั้งเข้าสู่การพิจารณา (ดูรายละเอียดในส่วนที่ 2) อย่างไรก็ตามในระบบการขนส่งในเมืองจำนวนมากปัจจัยสุ่มเช่นปริมาณการจราจรที่ไม่แน่นอนสภาพอากาศที่รุนแรงและเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นจะนำไปสู่​​ความไม่แน่นอนของการเดินทางครั้งในช่วงเกือบทั้งวันโดยเฉพาะในช่วงระยะเวลาสูงสุดในตอนเช้าและตอนเย็น ผู้ที่เหตุการณ์ที่เกิดขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ nonrecurrent สามารถส่งผลกระทบต่อความน่าเชื่อถือของระบบการขนส่งและนำไปสู่​​การ timedependent สุ่ม (STD) แออัดเครือข่ายการขนส่ง การออกแบบเส้นทางเมืองที่ไม่สนใจการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญและความไม่แน่นอนเหล่านี้ของการเดินทางครั้งมักจะพบว่าได้ผลภายในสภาพการจราจรที่คับคั่งและอาจนำไปสู่​​ต้นทุนการดำเนินงานที่สูงขึ้นหรือการบริการลูกค้าที่ด้อยกว่า [1] ดังนั้นเพื่อที่จะเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานการจัดจำหน่ายการขนส่งสินค้าในการตั้งค่าในเมืองทั้งคุณสมบัติสุ่มและ timevarying ของการเชื่อมโยงการเดินทางครั้งนี้จะต้องได้รับการพิจารณา ในบทความนี้เราจะดูที่ VRP ขึ้นกับเวลาสุ่มหน้าต่างเวลาที่ยากลำบาก (STDVRPTW) จุดมุ่งหมายของการศึกษาครั้งนี้คือการประดิษฐ์วิธีการที่มีประสิทธิภาพที่ดีและคอมพิวเตอร์เพื่อช่วยให้บรรดากองทัพเรือในการดำเนินงานในสภาพแวดล้อมที่แออัดในเมือง การใช้ประโยชน์จากทรัพยากรที่มีอยู่สำหรับให้บริการลูกค้า timesensitive บทความนี้จะเข้าสู่การพิจารณาของคุณสมบัติของเวลาในการเดินทางต่อไปนี้ (1) สำหรับเส้นทางบางครั้งการเดินทางที่แตกต่างกันไปตามช่วงเวลาของวัน; (2) เวลาในการเดินทางคือสุ่ม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การกระจาย / การจัดส่งสินค้าในเมืองมักจะนำไปสู่ความแออัดของการจราจรที่เกี่ยวข้องกับความปลอดภัย มลพิษในอากาศ และต้นทุนโลจิสติกส์สูง [ 1 ] ในปีล่าสุด , ผู้ให้บริการมากขึ้นและผู้ขนส่งได้รับการยอมรับความสำคัญของการออกแบบกลยุทธ์การกระจายที่มีประสิทธิภาพในการปรับปรุงระดับของการบริการลูกค้าและลดต้นทุนทางการเงินและสิ่งแวดล้อมของการขนส่งสินค้า [ 2 ] อย่างไรก็ตามวรรณคดีคลาสสิกอย่างละเอียดในปัญหาการจัดเส้นทางยานพาหนะ ( vrp ) และตัวแปรของมีหลักพิจารณาปัญหาการใช้ข้อมูลการจราจรคงที่เดียวกันเดินทางคงครั้ง ใน ปี ล่าสุดจำนวนของการศึกษาที่ใช้บัญชีของการเปลี่ยนแปลงอย่างมากในความเร็วและปรับปรุงรูปแบบโดยสละเวลาในการเวลาเดินทางเข้าสู่การพิจารณา ( ดูรายละเอียดในส่วนที่ 2 ) อย่างไรก็ตาม ระบบการขนส่งในเมือง , หลายปัจจัยสุ่ม เช่น ปริมาณจราจรที่ไม่แน่นอน , เงื่อนไข , สภาพอากาศและเหตุการณ์ต่าง ๆที่สามารถนำไปสู่ความไม่แน่นอนของเวลาเดินทางระหว่างที่สุดของวันโดยเฉพาะช่วงเช้าและเย็นระยะเวลาสูงสุด . ผู้ nonrecurrent เหตุการณ์อย่างมากสามารถส่งผลกระทบต่อความน่าเชื่อถือของระบบการขนส่งและการมีส่วนร่วมกับ timedependent stochastic ( STD ) เครือข่ายการขนส่งที่แออัดเมืองเส้นทางแบบที่ไม่สนใจการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญเหล่านี้และความไม่แน่นอนของเวลาเดินทางมักพบเป็นไม่ได้ผลภายในสภาพการจราจรที่แออัด และอาจส่งผลให้ต้นทุนที่สูงขึ้น หรือการบริการลูกค้าที่ด้อยกว่า [ 1 ] ดังนั้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการขนส่งสินค้าในการตั้งค่าในเมือง ,คุณสมบัติของทั้งแบบสุ่มและกลับของการเชื่อมโยงการเดินทางครั้งจะต้องได้รับการพิจารณา ในกระดาษนี้เราอ้างอิงกับเวลา vrp Stochastic กับหน้าต่างยากเวลา ( stdvrptw ) การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อประดิษฐ์วิธีที่ดีและมีประสิทธิภาพที่จะช่วยให้บรรดา computationally กองเรือปฏิบัติการในสภาพแวดล้อมแออัดในเมืองใช้ทรัพยากรที่มีอยู่เพื่อให้บริการลูกค้า timesensitive กระดาษนี้จะใช้เวลาในการพิจารณา ดังต่อไปนี้ เวลาเดินทาง คุณสมบัติ : ( 1 ) บางเส้นทาง การเดินทางครั้งแตกต่างกันไปตามช่วงเวลาของวัน ( 2 ) ใช้เวลาเดินทางอ