[論文レビュー] Joint Routing of Conventional and Range-Extended Electric Vehicles in a Large Metropolitan Network

Anirudh Subramanyam, Taner Cokyasar+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 23, 2021

Electric Vehicles and Infrastructure参考文献 61被引用数 13

ひとこと要約

本稿は、都市部の配送ネットワークにおける従来型および電気モード併用型の配送車両を統合する、範囲延長型電気自動車ルーティング問題（REEVRP）のための新しい混合整数プログラミングモデルを提案する。正確なブランチプライスアンドカット（BPC）アルゴリズムと反復的タブー探索メタヒューリスティクスを用いて、車両構成とルート最適化を実施し、33マイルの全電気走行距離を持つ範囲延長型電気自動車（REEV）を僅か20％導入するだけで、エネルギーコストを最大17％削減でき、走行距離（VMT）は0.5％未満の増加に抑えられることを示している。

ABSTRACT

Range-extended electric vehicles combine the higher efficiency and environmental benefits of battery-powered electric motors with the longer mileage and autonomy of conventional internal combustion engines. This combination is particularly advantageous for time-constrained delivery routing in dense urban areas, where battery recharging along routes can be too time-consuming to economically justify the use of all-electric vehicles. However, switching from electric to conventional fossil fuel modes also results in higher costs and emissions and lower efficiency. This paper analyzes this heterogeneous vehicle routing problem and describes two solution methods: an exact branch-price-and-cut algorithm and an iterated tabu search metaheuristic. From a methodological perspective, we find that the exact algorithm consistently obtains tight lower bounds that also serve to certify the metaheuristic solutions as near-optimal. From a policy standpoint, we examine a large-scale real-world case study concerning parcel deliveries in the Chicago metropolitan area and quantify various operational metrics including energy costs and vehicle miles traveled. We find that by deploying roughly 20% of range-extended vehicles with a modest all-electric range of 33 miles, parcel distributors can save energy costs by up to 17% while incurring less than 0.5% increase in vehicle miles traveled. Increasing the range to 60 miles further reduces costs by only 4%, which can alternatively be achieved by decreasing the average service time by 1 minute or increasing driver working time by 1 hour. Our study reveals several key areas of improvement on which vehicle manufacturers, distributors, and policy makers can focus their attention.

研究の動機と目的

• 大規模な都市部配送ネットワークへの範囲延長型電気自動車（REEV）の統合に伴う運用課題に対処すること。
• REEVが電気モードと化石燃料モードの両方を切り替えられる、異なるコストと排出ガスを有する非均質なルーティング問題をモデル化すること。
• 大規模なREEVRPインスタンスを解くために、正確な手法とメタヒューリスティクス手法を開発・比較すること。
• REEVの導入がエネルギーコスト、走行距離（VMT）、走行時間（VHT）といった主要なパフォーマンス指標に与える影響を定量化すること。
• 物流事業者、車両メーカー、政策立案者に対して、フリート構成と運用パrameterに関する実行可能なインサイトを提供すること。

提案手法

• BPC（ブランチプライスアンドカット）を用いた正確な解法が可能となるように、列生成を用いた集合分割整数計画としてREEVRPを定式化する。
• 3,000件を超える配送先を持つ大規模インスタンスを解くために、反復的タブー探索（ITS）メタヒューリスティクスを構築する。
• 電気モード（低コスト、走行距離制限あり）と従来型モード（高コスト、走行距離延長）の二重推進モードを持つREEVをモデル化する。
• 車両容量、ドライバー労働時間、非対称な移動時間、時間依存型サービス窓口といった現実的な制約を組み込む。
• BPCアルゴリズムにおける価格設定副問題を用い、REEV固有のモード切り替え論理を尊重した妥当なルートを動的に生成する。
• ITSにおける近傍多様化戦略を採用し、局所最適解からの脱出を促進し、複数反復にわたる解の質を向上させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 大規模な都市部配送ネットワークにおいて、従来型車両と範囲延長型電気自動車を併用する場合、最適なフリート構成とルーティング戦略は何か？
• RQ2 REEVの全電気走行距離を変化させた場合、時間制約付きの配送運用において、エネルギーコスト、VMT、VHTにどのような影響が生じるか？
• RQ3 サービス時間の短縮やドライバー労働時間の延長といった運用改善は、REEVの走行距離を延長した場合のコスト削減効果とどの程度同等の効果をもたらすか？
• RQ4 車両容量とフリート規模を変化させた場合、混合REEVとCV運用下でのシステム全体のパフォーマンス指標にどのような影響が生じるか？
• RQ5 正確なBPCアルゴリズムは、メタヒューリスティクスの解の品質を検証できるか？また、問題サイズが拡大するに従い、解のギャップはどのように変化するか？

主な発見

• 33マイルの全電気走行距離を持つREEVを僅か20％の割合で導入するだけで、エネルギーコストを最大17％削減でき、VMTは0.5％未満の増加に抑えられる。
• REEVの全電気走行距離を33マイルから60マイルに倍増させても、エネルギーコストの削減効果はさらに4％しか得られず、リターン逓減の傾向が顕著に現れる。
• 平均サービス時間を1分短くする、またはドライバー労働時間を1時間延長することで、REEVの走行距離を60マイルに延長した場合と同等のコスト削減効果が得られる。
• 全電気走行距離が異なる状況下でも、1台あたりの総走行距離（VMT）は約55.8マイルでほぼ一定であり、コスト削減の主な要因は走行距離の短縮ではなく、モード切り替えによるものであることが示された。
• 120個を超える積載容量を増加させても、コストやVMTの削減効果は顕著ではなく、ルートが主に時間制約によって制限されているためである。
• BPCアルゴリズムは一貫してタイトな下界を提供し、100件までの小規模〜中規模インスタンスでは、ITSの解が近似的に最適であることを証明している。