Enrutamiento verde de vehículos de transporte de objetivos múltiples con cross docks bajo la restricción de ventana de tiempo

En esta investigación se presenta un modelo de enrutamiento verde de vehículos en la red de cross docks bajo restricciones de ventana de tiempo. En este modelo, hay dos objetivos, incluyen la reducción del costo del transporte y la reducción de la emisión de contaminantes ambientales, la reducción d...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Bavar, Farhad, Sabzehparvar, Majid, Ahmadi Rad, Mona
Formato:	Online
Idioma:	eng
Publicado:	Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2023
Acceso en línea:	https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/16064

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spelling	NEXO160642023-05-02T16:36:55Z Green routing of multi-objective transport vehicles with cross docks under the time window constraint Enrutamiento verde de vehículos de transporte de objetivos múltiples con cross docks bajo la restricción de ventana de tiempo Bavar, Farhad Sabzehparvar, Majid Ahmadi Rad, Mona Routing Cross dock Time windows Environmental pollutants Ruteo Cross dock Ventanas de tiempo Contaminantes ambientales In this research, a model for green routing of vehicles in the network of cross docks under time window constraints is presented. In this model, there are two goals, include reducing the cost of transportation and reducing the emission of environmental pollutants, reducing fuel. In general, the goal of the model is to obtain the best route in the distribution network, which imposes the lowest cost on the network and, in addition, minimizes fuel consumption. The presented model was solved with GAMS software. As the dimensions of the problem increase, the execution time of the program increases drastically, and this indicates that the problem is NP-hard. Therefore, in order to solve the model in large dimensions, the meta-heuristic non-dominant sorting genetic algorithm, NSGAII, was used. The results of examining various problems with the meta-heuristic algorithm show a very high efficiency of the presented algorithms in terms of time to solve the problem. The results showed that the proposed model, in addition to reducing the total cost of transportation and the cost of constructing cross docks in the candidate points, also reduced the emission of environmental pollutants. Also, according to the mentioned time window, the products were sent to the customers on time. En esta investigación se presenta un modelo de enrutamiento verde de vehículos en la red de cross docks bajo restricciones de ventana de tiempo. En este modelo, hay dos objetivos, incluyen la reducción del costo del transporte y la reducción de la emisión de contaminantes ambientales, la reducción de combustible. En general, el objetivo del modelo es obtener la mejor ruta en la red de distribución, que imponga el menor costo en la red y, además, minimice el consumo de combustible. El modelo presentado se resolvió con el software GAMS. A medida que aumentan las dimensiones del problema, el tiempo de ejecución del programa aumenta drásticamente, y esto indica que el problema es NP-difícil. Por lo tanto, para resolver el modelo en grandes dimensiones, se utilizó el algoritmo genético meta-heurístico de clasificación no dominante, NSGAII. Los resultados de examinar varios problemas con el algoritmo metaheurístico muestran una eficiencia muy alta de los algoritmos presentados en términos de tiempo para resolver el problema. Los resultados mostraron que el modelo propuesto, además de reducir el costo total de transporte y el costo de construcción de cross docks en los puntos candidatos, también redujo la emisión de contaminantes ambientales. Además, de acuerdo con la ventana de tiempo mencionada, los productos fueron enviados a los clientes a tiempo. Universidad Nacional de Ingeniería (UNI) en Managua 2023-03-31 info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion Peer-Reviewed Article Artículo revisado por pares application/pdf https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/16064 10.5377/nexo.v36i02.16064 Nexo Scientific Journal; Vol. 36 No. 02 (2023); 208-225 Nexo Revista Científica; Vol. 36 Núm. 02 (2023); 208-225 1995-9516 1818-6742 eng https://www.camjol.info/index.php/NEXO/article/view/16064/19139 Derechos de autor 2023 Universidad Nacional de Ingeniería http://creativecommons.org/licenses/by/4.0
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