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遗传算法方法的不对称电容车辆路由：伊斯坦布尔面包分布的案例研究，türkiye
在优化的情况下将产品传达给客户对于公司本身至关重要。要考虑的一种优化策略是运输，最小数量的车辆和各个位置之间最小距离的课程选择。换句话说，这是对车辆路由问题（VRP）的解决方案的检查，尤其是电容的VRP（CVRP），这是一种更现实的模型化方法。对于经常向客户进行分销的企业，例如管理日常分销协调的管理工作，按时完成分销非常重要。在具有复杂道路和许多下降点的大城市中，这可以通过从CVRP的系统建模中受益而实现。在这项研究中，伊斯坦布尔人的面包的一个生产设施的交付网络调查位于伊斯坦布尔的Türkiye，每天分配三次的伊斯坦布尔一侧，这将是感兴趣的重点。将使用遗传算法（GA）来解决设施网络的相应不对称CVRP（ACVRP）和带有正宗驾驶距离的215个带有正宗驾驶距离的面包自助餐，并将提出优化的运输网络。
电容车辆路由问题的可行性保留的量子近似求解器
电容的车辆路由问题（CVRP）是NP优化概率（NPO），在包括运输和物流在内的各种领域都会出现。CVRP从车辆路由问题（VRP）延伸，旨在确定一辆车辆最有效的计划，以将货物运送到一组客户，但要遵守每辆车的有限承载能力。作为可使用的解决方案的数量，当客户数量增加时，找到最佳解决方案仍然是一个重要的挑战。最近，与经典启发式方法相比，量子近似优化算法（QAOA）是一种量子古典杂种算法，在某些组合优化概率上表现出增强的性能。但是，它的能力在解决包括CVRP在内的受约束优化问题方面显着降低。此限制主要来自将给定问题编码为
加利福尼亚Zev投资计划：第4周期
Battery Electric Vehicle Battery Energy Storage Systems BNEF Bloomberg New Energy Finance CARB California Air Resources Board CSR Corporate Social Responsibility CVRP Clean Vehicle Rebate Program DAC Disadvantaged Community DCFC Direct Current Fast Charging DOE U.S. Department of Energy EPA U.S. Environmental Protection Agency EVSE Electric Vehicle Supply Equipment FCEV Fuel Cell Electric Vehicle ICCT The International Council on Clean Transportation ICE Internal Combustion Engine KPI Key Performance Indicator kW Kilowatt kWh Kilowatt Hour LCFS Low Carbon Fuel Standard LIC Low Income Community MHD Medium- and Heavy-Duty Vehicles MSA Metropolitan Statistical Area MUD Multi-Unit Dwelling OCPI Open Charge Point Interface OCPP Open Charge Point Protocol OEM Original Equipment Manufacturer PESO Paid, Earned, Shared, and Owned PEV Plug-In Electric Vehicle PHEV Plug-In Hybrid Electric Vehicle RFI Request for Information RFP Request for Proposal TNC Transportation Network Company （例如Uber，Lyft）VPPA虚拟电力购买协议ZEV零排放车辆
引用：Oloko O.（2024）使用预测分析的最后一英里交付的动态路线优化：美国电子商务的案例研究，欧洲
摘要：最后一英里的交付问题是现代物流中最复杂和资源密集的方面之一，尤其是在不断发展的电子商务领域。随着在线购物的不断扩大，公司承受着巨大的压力，要求更快，高效，成本更低的交付商品，同时满足日益敏感客户的需求。这已经需要创新解决方案，该解决方案可以应对与动态流量模式，客户偏好波动以及操作限制（例如车辆能力和交付窗口）相关的挑战。应对这些挑战，本文探讨了预测分析作为优化最后一英里交付路线的应用程序。该研究首先确定了最后一英里物流中固有的核心挑战，尤其是在美国电子商务环境中，尤其是在美国电子商务的成本中，上一英里的成本可以代表总运输成本的53％。随着交通拥堵，不可预测的客户可用性和交付时间限制，带来了巨大的障碍，常规的静态路线计划模型通常不足。在本文中，提出了预测分析作为解决这些挑战的解决方案，利用实时数据来告知更有效的路由决策。尽管这些模型已被证明有用，但面对电子商务领域的实时操作复杂性时，它们的局限性会暴露出来。因此，本研究引入了一个高级动态路由模型，该模型将机器学习算法（例如决策树和神经网络）与传统的VRP框架相结合。案例研究概述了如何预测模型By processing vast amounts of real-time traffic data, customer preferences, and delivery constraints, predictive models can offer a more flexible and responsive approach to last-mile delivery.The research then presents a comprehensive literature review of existing route optimization methods, such as the traditional Vehicle Routing Problem (VRP) and its extensions, including VRP with Time Windows (VRPTW), Dynamic VRP (DVRP), and Capacitated VRP （CVRP）。这些机器学习模型，经过历史数据培训，能够预测未来的流量模式，客户行为和交付时间Windows。使用来自美国电子商务公司的数据进行案例研究，以证明预测分析在优化上一英里交付时的实际应用。