“物联网”为智能车辆和物流任务提供了动态优化方法外文翻译资料

 2022-01-05 10:01

接受的手稿

“物联网”为智能车辆和物流任务提供了动态优化方法

刘思浩，张迎峰，杨柳，王立辉，王曦王

皮伊: S0959-6526(18)33977-5

多伊: https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.254 参考： JCLP 15312

出现在： 清洁生产杂志

收到日期：2018年7月4日

修订日期： 2018年12月1日

接受日期：2018年12月25日

请引用本文：刘思，张,,刘,,王,,王XV，“物联网”智能车辆和物流任务动态优化方法，清洁生产期刊（2019），doi：https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.12.254.

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“物联网”实现了智能车辆和物流任务的动态优化方法

刘思浩 a，张迎峰 b, *，杨柳 c, d, *，王立辉 a，Xi Vincent Wang a

a瑞典斯德哥尔摩皇家理工学院生产工程系 b西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室，陕西，710072

c林雪平大学管理与工程系，SE-581 83瑞典林雪平

d瓦萨大学生产系，芬兰瓦萨65200

*通讯作者。电子邮件地址：zhangyf@nwpu.edu.cn (张 y),yang.liu@liu.se （Y.刘）

摘要：物流业普遍存在集中和单向物流服务以及物流资源实时信息不足的问题。这导致物流成本，能源消耗，物流资源消耗和装载率下降。因此，通过大幅增加物流需求很难实现高效，可持续和绿色的物流服务。为应对这些挑战，提出了一种针对智能车辆的实时信息驱动动态优化策略和针对绿色物流的物流任务。首先，开发了物联网的“物联网”实时状态感知模型。它使车辆能够获取实时信息并将其传输到动态配送中心，动态配送中心管理增值物流信息。然后，这些信息可以在物流公司之间共享。开发了智能车辆和物流任务的动态优化方法，以优化物流资源，实现经济，环境和社会目标之间的可持续平衡。最后，进行了一个案例研究，以证明所提出的优化方法的有效性。结果表明，它有助于降低物流成本和燃料消耗，提高车辆利用率，实现高效的实时物流服务。

关键词：物联网;绿色物流;动态优化;实时信息

不缩

V′ 车辆组

Tu 任务集

vidi 车辆我

macr;Vmacr;macr;Imacr;Dmacr;˙i VID车辆载体i

swi VID的剩余重量i

SW#39; 更新了VID的剩余重量i

SVi =（lv，wv，hv）VID的剩余体积i：长度，宽度和高度

SV#39; 更新了剩余体积的VIDi

Wi VID重量i

CPi = (xvi、yvi VID的当前位置i：X轴和Y轴位置NDi =（x乌维，y乌维）VID的下一个目的地i：X轴和Y轴位置alpha; 变量参数（加载，alpha;= -1;卸载，alpha;= 1）

tli 当前VID任务列表i

tidj 任务j

macr;Tmacr;macr;macr;Imacr;Dmacr;macr;˙j

TID的任务向量j

Vj = (它, wt, ht) TID的体积j：长度，宽度和高度

CPj = (xtj、ytj TID的当前位置j：X轴和Y轴位置NDj =（x乌特 j，y乌特 j）TID的下一个目的地j：X轴和Y轴位置Tj TID延迟时间j

dtj 允许任务列表上的TIDj 延迟时间

wij VID上第j个任务的延迟惩罚参数i

f(VIDi) VIDi 和TIDj之间的角度

d 距离|macr;Cmacr;macr;Pmacr;macr;imacr;Nmacr;macr;macr;macr;Dmacr;macr;˙i|的中点的距离|到|macr;macr;macr;Pmacr;macr;jmacr;Nmacr;macr;macr;macr;Dmacr;macr;˙j的中点|

D VIDi 整理TIDj的距离

O(R) 圆心

C 完成所有任务的总物流成本

CO 完成集中和单向物流服务中所有任务的成本完成所有任务的车辆交付成本，包括接受的任务TIDj

C2 完成任务列表上任务的车辆成本

C3 接受TID导致延迟交付罚款j

vci 每公里VID成本i

收到后完成所有任务的总分配距离

tidj

Li VID的距离i

Lj TID的有效距离j

L#39;i VIDi 完成任务列表上任务的总距离

tj 任务列表上TIDj 的延迟时间。

L#39;j TID的分配距离j

V` 车辆的平均有效载荷率

Vmacr;i 实时加载VIDi

Lmacr;i VID的实时距离i

W` 车辆的平均有效重量

Wmacr;i VID的实时重量i

R` 车辆的平均装载率

TFC 总耗油量

fci 每公里VID的燃油消耗量i

macr;FC

每公里平均油耗

C` 节省成本率

Rmacr; 车辆利用率

N 当前方法所需的车辆数量

Nmacr; 拟议方法所需的车辆数量

1.介绍

绿色物流是一种旨在减少主要与物流运营环境问题相关的环境外部性的实践研究，从而在经济，环境和社会目标之间实现可持续的平衡（Green logistics，2010; Chhabra et al。，2017 ）。绿色物流是一个重要的发展趋势和实践中的有效战略，以应对物流业面临的挑战，如大幅增加物流需求，环保要求和高效物流服务（Dekker等，2012;他等人，2017; Zaman和Shamsuddin，2017; Rose等人，2018）。目前，物流业面临的典型挑战包括物流需求的快速增长，物流资源的实时信息缺乏和信息共享，物流资源管理和配置效率低，以及物流资源的高要求。物流服务的成本和环境问题（SavealsbcercgheapndtVeadn Wmoeansnel ，2s01c6）r。Fip或t例子，E-的快速增长在过去的几十年中，商业，网上购物和运输服务导致了随机性和不可预测性的分散和爆炸性物流需求（欧洲电子商务报告，2017;Paring;lsson等，2017）。这有助于改善就业和促进物流业。它还导致物流业中的许多问题，例如环境问题和物流成本的增加。大型低效物流运输导致燃料消耗和空气污染等环境问题。物流企业之间的激烈竞争也导致物流成本在经济和环境方面的增加。

此外，缺乏物流资源的实时信息使得难以实现绿色和具有成本效益的物流服务（Muntilde;oz-Villamizar等，2018）。一个很好的例子是物流公司在实践中广泛采用集中式和单向物流服务模式，特别是在中小型企业中（Langevin等，1996）。某地区的物流企业只考虑任务目的地，集中分配任务给车辆，大多数情况下，车辆单向完成物流配送服务。在这种情况下，物流资源的实时信息往往被忽略，新的物流任务无法被感知。因此，通常车辆在往返行驶中处于低负荷率甚至空载行驶，这导致车辆的平均载荷较低并且所需车辆的数量增加（Crainic等，2004）。同时，物流企业，车辆和任务之间的信息共享也是实现物流资源实时信息驱动动态优化的主要瓶颈（Vieira等，2015）。由于激烈的竞争和利润分享问题，物流企业，特别是中小企业，不愿意分享物流资源信息。因此，不能共享诸如车辆负荷和新物流任务等物流资源的实时状态。因此，缺乏物流资源的实时信息和信息共享导致物流资源的浪费和物流成本的增加。物流资源的优化配置和物流服务的有效决策也无法实现（Sheu，2006）。这些与任务交付和运输相关的问题，例如车辆的低负荷率和缺乏交换数据的技术，对城市物流服务的有效性提出了挑战（Muntilde;oz-Villamizar等，2018）。物流资源的管理和物流运输的路径优化也是物流业面临的重要问题（Lai et al。，2012; Cattaruzza et al。，2017）。物流业应用先进信息技术的高成本使得中小企业难以有效管理物流资源。这是导致物流成本增加的影响因素，以及物流资源可视化等物流资源管理问题。车辆的路径优化可以为驾驶员提供最佳路径，有助于提高物流效率。然而，物流行业缺乏车辆路径优化通常会导致车辆总分配距离的增加（Niu et al。，2018）。此外，这导致物流成本和能量消耗的增加，甚至任务的交付延迟。例如，当物流配送活动中出现例外情况时，例如交通拥堵和新任务，这可能导致物流成本增加和交货迟到。

因此，如何实现绿色物流运输和服务是供给的热点问题连锁经营和物流业。整个过程中，人们越来越关注这个问题世界上许多研究人员ad cgocvernpmteentds。Lmogaisticus scctivritiieps t包括货运，

存储，库存管理，材料处理和所有相关信息处理（McKinnon等，2015）。由于许多研究正在进行中，我们并未涵盖所有方面，而是侧重于实时优化和处理正在执行任务的车辆的新任务。然而，由于物流需求，政府法规，交通拥堵，高频物流交付的需求以及环境问题的增加，物流配送系统变得越来越复杂（Vieira等，2015）。最先进的文献在绿色物流中进行了调查，如绿色物流运输（Fahimnia等，2015; Masson等，2017），物流资源的最佳分配（Powell，1986; Sheu，2006） ，车辆路径优化服务（Bramel和Simc​​hi-Levi，1995; Chen等，2006; Kim等，2015; Soleimani等，2017），以及绿色供应链管理（Lai和Wong，2012; Fahimnia等） al。，2015; Khan et al。，2018）。物流资源和车辆路径问题（VRP）的优化配置在物流配送中起着至关重要的作用。例如，对物流资源的分配方法进行研究，以便快速响应短期时间间隔内各种客户订单需求的变化，这对于有效响应需求的城市物流配送运营至关重要（Poon et al。，2006）。在将现实物流信息纳入绿色物流方面的研究在现有文献中也受到限制。此外，政府在税收，财政激励，监管，基础设施和土地使用规划政策方面对促进绿色物流的发展具有重要作用（McKinnon，2010）。随着人们对绿色物流问题的兴趣日益浓厚，政府在政策，财政支持，指导和战略方面采取行动，以平衡经济，环境和社会目标，实现可持续物流（Srivastava，2007; Rehman等，2016; Zaman和Shamsuddin，2017）。从物流到绿色供应链，绿色物流是绿色供应链管理过程的重要子组成部分之一（Sarkis，2003; Isaksson等，2011），有助于在能源需求，环境之间实现更可持续的平衡和经济健康（Zaman和Shamsuddin，2017）。例如，提高经济效率和竞争力有助于减少绿色增长议程中的环境问题（Rao和Holt，2005）。

尽管在绿色物流方面取得了重大进展，但实际仍存在重大挑战。

时间信息驱动的物流服务和物流资源的优化配置如下。

    1. 缺乏实时，准确，一致的物流资源信息和信息共享是实现现代绿色物流的主要瓶颈。同时，新的物流任务无法实时感知和处理。因此，典型的挑战是如何感知和获取物流资源的实时信息。
    2. 物流公司广泛使用集中式单向服务模式的现行做法存在许

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      资料编号：[2101]

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