1、21208134 林韜物流學翻譯A newtruck-routingapproach for reducing fuel consumption andpolluta nts emissi onY oshi nori Suzuki減少耗油率和污染排放的新型貨運路線研究摘要本文介紹了一種通過時間限制，多站，貨運路線最小化來降低耗油率和污染 排放物的行車方法。框架構成的特點是，它最大限度地減少長途貨運車輛必須裝 載著沉重的有效荷載，根據客戶順序來進行運輸，比如較重的貨物先被卸載而較 輕的物品后卸載。它認為燃油消耗總量取決于在客戶地點耽擱的時間。我們基于現行的汽車運輸路線建立模型，此方法最大能比現在

2、的方法減少6.9 %燃料量。關鍵詞：綠色物流；耗油率；污染排放物；貨運路線1簡介由于能降低耗油量和污染排放物，高效的汽車運輸路線和規劃安排，受到了 汽車運輸行業的廣泛的、關注。一種方法是通過提高汽車運輸路線和規劃安排的 效率，利用技術解決經銷商時間窗貨運問題 (TSPTW)這種類型的問題經常被許 多汽車運輸公司遇到，即找到一個最小花費的行程，回到出發時的那個倉庫，在 一個特殊的時間窗中只拜訪用戶一次。當解決TSPT，研究表明這是習慣性減少車輛的行駛距離，而直觀的來說， 這不一定是從燃油效率角度來看的最佳解決方案。原因如下，盡管車輛的污染排 放物是取決于車輛的行駛距離，但也取決于其他因素，比如說

3、道路坡度，每一段 的行駛速度(Ericsson, 2001; Brundell-Freij and Ericsson, 2005)。這就表明當在考慮最佳省油路線時，其他因素也需要列入考慮 Tavares et al. (2008)。 這也就表明最佳省油路線往往與實際上最短路線不同。這種研究簡報根據商務卡車的方法，考慮了兩個附加因素影響在TSPTV旅行 的污染排放物，首先是車輛的有效荷載。眾所周知一個卡車的燃油經濟性取決于 有效荷載，負載越重，燃油經濟性就越差(UK Departme nt for Tran sport, 2007)。 我們的方法考慮到這種影響，并試圖通過減少距離來減少卡車的污染

4、排放物。卡 車必須要有個有效荷載。第二點就是在客戶點等待是的污染排放物，再受時間約束的路線當中，最佳方案經常要求卡車要等在客戶點，因為汽車的到來可能要先啟動時間窗。過去的研究表明含蓄的假定，污染排放物的量在等待時間中是零， 然而在實踐當中，一輛卡車的引擎是空轉的通常由于各種原因，如停止加熱或冷卻駕駛室。我們認為通過合理安排客戶的拜訪來最小化等待時間最終達到減少污 染排放物。2. TSPTW勺公式2.1最下距離的公式設G=（N, R）是一個有向圖，其中N=0, 1, 2,，n, n+ 1為結點的有 限集合，R是連接有向邊的節點，客戶代表節點1到n,倉庫代表節點0,開始的節點和n+1，結束的節點。

5、我們假設存在一個弧（i , j ） R, i Nn +1, j N0,i工j,橫傳過弧（i , j ）的英里和時間被標記被 D和Tij，每一 個顧客i都有一個特定的時間窗Si, S i + Di，當我們給客戶提供服務的時候， 其中S和D表示時間窗的起始時間和持續時間，每個客戶的卸貨時間被記做 U。 一個拜訪必須被安排在包括從開始卸貨時間（Bi）,到結束卸貨時間（B+U）的 范圍（Si,Si+D）中，就像其他時間約束航線研究一樣。我們假設在客戶所在地等 待是被允許的，舉例來說，車輛到達客戶i （A ）可以早于S，但是車輛不能早于Si卸貨，每一個客戶的需求必須積極的預先的知道，我們還假設為確保方案

6、 的可行性，汽車最大的荷載不能小于客戶的需求總和。 傳統的TSPTV為了運送路 程，以第一類模型來概述，通常被表示為網絡流模型。最小化： 為jFWjO.b服從：e p. U vfeNjn-h lb2J；U)V 焉=113)乂 竭-】町吃忖i4)wxtj.u 1= D Vi e n + 1f N 0T iHj;l5)Bi =Sj Vf e N -10；16) 4S 咗$ + 郴它 叫；|7)B峙口0 宜= 0-= 1：|8J其中Xj是一個二進制的決策變量，這樣它是1,如果節點j是節點i的訪問后（0 除外）。限制（3）及（4）要求車輛進入和離開每個節點恰好一次。約束（5）執 行的連續時間關系服務節

7、點。約束（6）及（7）指定的時間窗口，而（8）各國 的節點0的特殊性質和N+ 1 （倉庫）2.2最小燃料的公式我們使用最小燃料公式入（Travers et al. 2008）。讓G作為車輛燃料消耗量（mpg弧（i , j ） （Vij=60 （dj/t j）,基于美國能源部門（2009）的重型卡 車燃油效率研究，我們用 G來表達Vj的函數入下：q譏擁和紗時從 網1 i*j（9）其中a 00, a 0 1,是要估計的參數，由于美國能源部門的數據測量影響 了以長期數據為基礎的車輛的速度，（9）可能被視為計算在平地上 Vj對C的影 響，就如車輛長期行駛在起伏不平的地形上里程會最終相互抵消，為了計算影

8、響車輛在道路上基于梯度每條弧英里的速度，我們調整（9）：匸嚴國+則注Nit+1.圧叭嘰Wj（10：其中Yj 0是參數（道路坡度因素），根據標準，測量車輛每條弧的 mpg偏差數 ，地勢平坦度基于路面傾斜度（y=1是地勢平坦，Y1是負梯度）鑒于（10）, TSPTW公式最大程度的減少了車輛行駛當中的耗油量，第二種 模型可以被表述為最小化：ill)服從：表達式（2）（ 8）3實用計算公式有效荷載在對MPG勺影響由英國運輸部（2007）對于重型卡車的研究可以以 線性函數為特點，mpg邛0+ B 1L其中L為有效荷載（lbs ）, B 0 0是卡車空 車時的mpg而B 10,i N0 , n+1 ,i表

9、示客戶交給我的貨物重量，Yj?N|0, n+1,設客戶還沒被訪問時，車輛行駛的弧為（i , j ）,卩是車輛在長途中的平均有 效荷載，用第二種模型來計算 Cj的有效荷載是基于公式（12）表明當有效荷載 是卩時，n ij =1,當有效荷載小于 卩時n ij 1,當有效荷載大于 卩時，n j 0表示在客戶點等待車輛每小時耗油的平均數量。為了清楚的得 到答案，我們的價值指從（13）獲得的值作為調整的燃料消耗，而（11）是未經 調整消耗。4實驗4.1實驗設計本實驗以實際美國運輸公司經營的第八類卡車來考慮 ，假設我們隨機產生， 不是實際的,TSPTW的例子,是用三種模型來解決任何一個問題，每一種問題的情

10、 況是由電腦隨機數產生的（Dj ,Vj ,t j , yj ,Li , D , S和U的值）如表1,我們產生 和解決1000TSPTW的例子，每個例子進行九次實驗：表一參數和假設參數值（范圍）固疋參數a 0（逆向阻礙行駛車速）2.819632a 1（上坡行駛車速）0.065805B 0（逆向阻礙行駛收費載重量）9.701B 1（上坡行駛收費載重量）-0.00007491p （每等待一小時的燃油消耗）0.70.3gal.卩（平均或基礎收費載重量）33451lbsU（每站的卸貨時間）10min （所有客戶）車輛最大收費載重量（容量）45000lbs隨機變量（所有實驗通用）Y j （路斜率因素）0.

11、75-1.25S （時間窗起始時間）8:00 am -1:00pmD （時間窗維持時間）240-480mi n仃程收費載重量（母仃程總重量）30000-45000lbsl i （每位客戶的載重）b1到（45000-n+1） lbs隨機變量（各實驗特殊值）cdij （距離）（n=5） d5-90milesdij （距離）（n=10） d5-50milesdj （距離）（n=15） d5-20milesVj （速度）（n=5）20-60mphVij （速度）（n=10）20-50mphVj （速度）（n=15）20-40mpha實驗因素b我們保證穿梭在客戶間的總li不超過最大付費載重量c t ij

12、是dj和Vj的比值d我們保證三角形法則：dik+dkj=dj對所有的i , k，j適用要求9000個任務的產生和27000個任務的解決，我們限制問題的大小，因為根據 主題 上門接送，車輛很少能平均一小時上門超過 10個用戶。4.2參數規格據報告選擇數值模擬參數表1的參數值主要取決于使用專有數據提供者的主 題載體。我們將更詳細地描述的一些參數。1. 車速系數（a。和a 1），美國能源署數據（2009）顯示，第八類卡車速度的mpg數據。我們采用線性回歸分析這些數據為基礎來估算a 0和a 12. 車輛有效荷載系數（B。和B J是有英國運輸部（2007）根據44噸的卡車估 計出的數據，這種卡車相當于美

13、國第八類卡車。3. 平均有效荷載（卩）來源于美國運輸部（2007年）報告的商用卡車的有效載荷 的統計數據。（實際有效荷載數據經由路邊檢查收集） 我們判斷卩是使用這些數 據并通過計算第八類卡車的平均有效荷載得出的。4. 我們允許道路坡度的因素（Yij ）在限制范圍內波動（一2%到2%）。因為承運 人X是位于大平原地區的美國。根據美國能源部的規定該 Yij的大致在0.75 1.255. 等候時間的油耗（p）,承運人X估計，平均來說p是大約0.7。然而因為實際p受幾種因素的影響如天氣因素，我們測試三個 p的值（0.7,0.5,0.3）4.3技術和軟件的解決方案由于無法使用標準技術解決TSPT問題（任

14、何確切的方法都解決不了 3型模型）我 們采取以下方法。首先當N=5或者N=10寸，我們使用枚舉法來找到最佳解決方案，（枚舉法可以鑒別和探討所有可能的解決方案，用來尋找最佳解決方案）。第二，當N=15寸，我們用啟發式算法來尋找最接近最佳方案的方法，因為枚舉法太費時間。當n 10時，具體來說，我們使用壓縮模型（Ohlmann and Thomas,2007） 這是專門用來解決TSPT問題的。我們用編寫 Visual Basic .NET項目來執行這 項實驗。對于實驗中N=15時，每個實例我們執行五次壓縮模型來避免 “被限制在 本地最低水平”（我們初步實驗計算表明，通常情況下每個實例的五次壓縮模型

15、得到TSPT問題的解決）。5結論研究結果發表在表2和3。最重要的發現如下。首先，在燃料消耗方面III型模型 優于其他兩種模式。表3顯示了 III型的平均油耗比II型模型低了 1.0 3.1 %。 表2實驗結果9*5l-K1朋Lljpew】輕1*呼11671屈1H51刪1刪1MZ331.7X3Ki血25J創加沖(苗 pl Vfltnj nnr nui亦27,4lidS3K4m217A1如13?5HE23140MGJI14TTBJA4Ut3圏口4131CS1C13kur duunv16U11471!I313UMID1MI晦臨珂hd pl.3t.7X2Xi255X027129J02?.7242923

16、3M923S212仙:丸TV naItJ3WJi陽1S14如13Z41應加415140X4&佛KT：的英on應沖阿1645mxmt13MU1J倔1M91413血血264255J7Jhs迪4血1751125JJ1152U血215愉他Ek tta12029X31315uu倔1UJ71j&nLAnn4t.n表3模型2和模型3節省的燃油消耗率（%冊Imrl劇mTpf!UweiTjptl(ll膽 Fr 協 1(1)齣腫曲徘i5UHLIisU(9LIIEO4111111-15aM比I型模型低了 4.9 6.9 %，盡管III型模型解決方案的路程比II型和I型長了大約 1.4 %和5.3 %。第二，在所有的

17、實驗當中，前40%的停靠點貨物卸載比例III型模型要遠遠 高于II型和I型模型，表二表明，I型II型III型模型的貨物的平均卸載比例 在前百分之40的停靠點為40.2 %，39.9 %和55.4 %.這種模型證實,第三種模型 通過積極的把負擔較重的貨物在旅途的早期卸載，而后運輸那些負擔較輕的貨物.最大程度的減少了耗油量.第三我們的模擬實驗顯示在客戶點等待時間的油耗結 果好壞參半，在3個模型當中,III模型并不是總是給出最短等候時間的方案，在9個實驗當中只有5個的平均等候時間最低.這意味著等候時間的油耗對總油耗的 影響可能是弱的或者不存在的.但是也表明，在一般情況下，p的增加從0.3到 0.7作

18、為III型模型在等待時間減少.這就表明由于等待時間的燃油消耗影響使 得結果好壞參半，就等待時間的燃油消耗影響，我們不能得出任何明確的結論。 6總結分析表明車輛把負擔較重的貨物在旅途的早期卸載，而后運輸那些負擔較輕 的貨物.可以顯著的節省耗油量，使得車輛過重荷載的路程大大縮短，這將比傳統 的最短距離方案減少燃油消耗4.9 %到6.9 % ,這種方案的耗油量在1.0 %到3.1 % 之間超過標準最小燃料方案。參考文獻：Brun dell-Freij, K., Ericss on, E., 2005. In flue nee of street characteristics, driver cat

19、egory and car performa nee on urba n driv ing patterns. Transportation Research Part D 10, 213- 229.Ericss on, E., 2001. In depe ndent driv ing patter n factors and their in flue nee on fuel use and exhaust emissi on factors. Tran sportati on Research Part D 6, 324-345.Ohlma nn, J.W., Thomas, B.W.,

20、2007. A Compressed-a nn eali ng heuristic for the traveli ng salesma n problem with time win dows. INFORMS Jour nal on Computing 19, 80 - 90.Tavares, G., Zsigraiova, Z., Semiao, V., Carvalho, M.G., 2008. A casestudy of fuel savings through optimizationof MSWransportationroutes.Man ageme nt of En viro nmen tal Quality: An Intern atio nal