[pt] Com o aumento das questões energéticas e ambientais, os veículos elétricos (EVs) se tornarão um modo de transporte essencial na distribuição logística. Um cenário vital a ser considerado é a dependência do congestionamento
do tráfego nos tempos de viagem dos veículos, como é comum nas áreas urbanas hoje. Esse recurso significa que a velocidade de um EV em cada rota
pode ser distinta durante diferentes períodos. Como os EVs possuem autonomia limitada, vários trabalhos na literatura propuseram modelos de consumo
de energia em função da velocidade e fatores aerodinâmicos. No entanto, sua
aplicação permanece limitada e simplificada devido à sua dependência da velocidade e dos tempos de viagem. No caso da velocidade, os modelos da literatura
trabalham sob uma velocidade média durante um determinado arco ou introduzem aproximações com métodos de linearização por partes. Em relação aos
tempos de viagem, os atuais algoritmos de roteamento de veículos muitas vezes
reformulam a rede viária em um gráfico completo onde cada arco representa o
caminho mais rápido entre dois locais. Os resultados obtidos por esses métodos
divergem da realidade, principalmente para problemas de roteamento de arco
envolvendo serviços nos arcos de uma rede rodoviária. Por essas razões, definimos o Problema de Roteamento de Arco Capacitado Elétrico com tempos de
viagem dependentes do tempo e taxa de consumo de energia dependente da velocidade. Ao longo de um horizonte de planejamento, cada arco está associado
a uma função de velocidade passo a passo. O objetivo é atender um conjunto
de arcos que demandam serviços por meio de uma frota de EVs com carga e
capacidade de bateria limitadas, minimizando o tempo total de viagem. Além
disso, a taxa de consumo de energia por unidade de tempo percorrido é considerada uma função não linear baseada na velocidade. Propomos um algoritmo
de pré-processamento de consumo de energia de forma fechada sem aproximações. Nós o incorporamos em uma metaheurística Iterate Local Search e
comparamos o impacto no projeto de rotas com os veículos convencionais. / [en] With energy and environmental issues rising, electric vehicles (EVs)
will become an essential mode of transportation in logistics distribution. A
vital scenario to consider is the dependence of traffic congestion on vehicle
travel times, as it is common in urban areas today. This feature means that
the speed of an EV on each route may be distinct during different periods.
Because EVs have a limited driving range, various works in the literature have
proposed energy consumption models as a function of speed and aerodynamic
factors. However, their application remains limited and oversimplified due
to their dependence on speed and travel times. In the case of speed, the
models in the literature work under an average speed during a given arc or
introduce approximations with piece-wise linearization methods. Regarding
travel times, current vehicle routing algorithms often reformulate the road
network into a complete graph where each arc represents the quickest path
between two locations. The results obtained by these methods differ from
reality, particularly for Arc Routing Problems involving services on the arcs
of a road network. For these reasons, we define the Electric Capacitated Arc
Routing Problem with Time-dependent Travel times, and Speed-dependent
Energy Consumption Rate (E-TDCARP). Over a planning horizon, each arc
is associated with a step-wise speed function. Based on this function, a vehicle s
speed can change while traveling on a given arc. The objective is to serve a
set of arcs that require services through a fleet of electric vehicles with limited
load and battery capacity, minimizing the total travel time. Furthermore, the
energy consumption rate per unit of time traveled (ECR) is considered a nonlinear function based on speed. We propose a closed-form energy consumption
preprocessing algorithm without approximations. We embed it into an Iterate
Local Search metaheuristic (ILS) for E-TDCARP and compare the impact on
the design of routes between these alternative vehicles and conventional ones.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:61378 |
| Date | 24 November 2022 |
| Creators | JAHIR DESAILY LLAGAS ORTEGA |
| Contributors | RAFAEL MARTINELLI PINTO, RAFAEL MARTINELLI PINTO, RAFAEL MARTINELLI PINTO, RAFAEL MARTINELLI PINTO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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