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Un enfoque de búsqueda de vecindario grande adaptativo para un problema de enrutamiento de vehículos verdes con compartición de depósitos

Autores: Wu, Zixuan; Lou, Ping; Hu, Jianmin; Zeng, Yuhang; Fan, Chuannian

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2025

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Acceso abierto

Artículo científico
2025

Un enfoque de búsqueda de vecindario grande adaptativo para un problema de enrutamiento de vehículos verdes con compartición de depósitos


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Vehículo
Emisiones de carbono
Logística verde
Compartición de depósitos
Problema de enrutamiento
Algoritmo

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 29

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
En la distribución de logística urbana, las emisiones de carbono de los vehículos durante el proceso de distribución contribuyen significativamente a la contaminación ambiental. Aunque el desarrollo de la logística verde es fundamental para el crecimiento sostenible de la industria logística, los estudios existentes a menudo pasan por alto los beneficios potenciales del intercambio de depósitos entre empresas. Al permitir que los depósitos pertenecientes a diferentes empresas se compartan, se acortaría la distancia recorrida por los vehículos que regresan a los depósitos y se reducirían las emisiones de carbono. También se reduciría el número de depósitos construidos. Por lo tanto, en el artículo se presenta un problema de enrutamiento de vehículos verdes con intercambio de depósitos. Para resolver este problema, se presenta un algoritmo de búsqueda de vecindario grande adaptativo mejorado, en el que se proponen la estrategia de División y dos nuevos operadores para mejorar la calidad de la solución y la eficiencia computacional. Se realizan experimentos numéricos extensos en instancias de diferentes escalas para evaluar este algoritmo, y también se demuestra su efectividad y eficiencia. Además, los resultados experimentales demuestran que el intercambio de depósitos reduce significativamente las emisiones de carbono, logrando una tasa de optimización promedio del 10.1% en todas las instancias en comparación con el regreso al depósito original.

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