[논문 리뷰] Modular Vehicle Routing for Combined Passenger and Freight Transport

Jonas Hatzenbühler, Erik Jenelius외 2명|arXiv (Cornell University)|2022. 09. 03.

Urban and Freight Transport Logistics인용 수 14

한 줄 요약

이 논문은 다기능 차량의 플라토닝을 가능하게 하여 승객 및 화물 운송을 통합하고, 두 수요 유형을 함께 최적화하는 혁신적인 모듈러 차량 경로 설정 프레임워크를 제안한다. CPLEX와 적응형 대규모 이웃 근사법(Adaptive Large Neighborhood Search)을 활용한 맞춤형 픽업 및 딜리버리 문제를 해결함으로써, 총 비용 57% 절감 및 공백 차량 주행 거리 60% 이상 감소를 달성하여, 모듈러성과 수요 통합을 통한 뚜렷한 효율성 향상을 입증한다.

ABSTRACT

The continuous increase in urban deliveries and the ongoing urbanization of large cities require the development of efficient and sustainable transportation solutions. This study investigates the impact of modular vehicle concepts and the consolidation of different demand types in the route planning on the efficiency of the urban freight and passenger transportation system. Modularity is achieved by connecting multiple vehicles together to form a platoon. The consolidation of different demand types is realized by simultaneously consider passenger and freight demand in the optimization algorithm. The considered vehicles are specific for each demand type by can be connected freely, hence it is possible to transport different demand types in the same platoon. The cost terms in the problem formulation are comprised of travel time costs, travel distance costs, fleet size costs, and cost considering unserved requests. The modular vehicle operations are modeled in a novel pickup and delivery problem which is solved using CPLEX and Adaptive Large Neighborhood Search. In an extensive scenario study and case study in Stockholm, the potentials of the new modular vehicle type are explored for different spatial and temporal demand distributions. A parameter study on vehicle capacity, vehicle range and cost saving assumptions is performed to study their influence on the efficiency. The experiments carried out indicate a general cost savings of 48% due to modularity and an additional 9% due to consolidation. The reduction mainly stems from reduced operating costs and reduced trip duration, while the same number of requests can be served in all cases. Empty vehicle kilometers are reduced by more than 60% by consolidation and modularity. The proposed model and optimization framework can be used by companies and policy makers to identify required fleet sizes, optimal vehicle routes and cost savings.

연구 동기 및 목표

• 도시 내 증가하는 화물 및 승객 운송 수요를 해결하기 위해 통합적이고 효율적이며 지속 가능한 경로 설정 솔루션을 개발하기 위해.
• 차량이 플라토닝될 수 있는 모듈러 차량 운영 방식이 도시 화물 및 승객 운송 효율성에 미치는 영향을 조사하기 위해.
• 동일한 최적화 프레임워크 내에서 승객 및 화물 수요를 통합함으로써 발생하는 상호보완적 이점을 평가하기 위해.
• 시나리오 및 파라미터 연구를 통해 비용 절감, 운행 시간 단축, 공백 차량 주행 거리 감소를 정량화하기 위해.
• 운송 사업자 및 정책 결정자들이 새로운 차량 기술 하에서 차량 대기 수, 경로 설정, 비용 효율성 등을 평가할 수 있는 실용적이고 확장 가능한 최적화 프레임워크를 제공하기 위해.

제안 방법

• 차량이 플라토닝될 수 있고 승객 및 화물 요청을 모두 수행할 수 있는 모듈러 차량 운영을 포함하는 새로운 픽업 및 딜리버리 문제의 변종을 수립한다.
• 모델은 주행 시간, 주행 거리, 차량 대기 수, 서비스되지 않은 요청에 대한 벌점의 네 가지 비용 구성 요소를 포함한다.
• 작은 인스턴스에 대해서는 정확한 해법을 위한 CPLEX와, 더 큰 복잡한 시나리오에 대해서는 적응형 대규모 이웃 근사법(Adaptive Large Neighborhood Search)을 조합한 하이브리드 접근법을 사용하여 문제를 해결한다.
• 다양한 도시 조건에서 성능을 평가하기 위해 다수의 시나리오에서 공간적 및 시간적 수요 패턴을 모델링한다.
• 차량 용량, 주행 범위, 비용 가정을 변화시켜 시스템 효율성에 미치는 영향을 평가하기 위한 파라미터 연구를 수행한다.
• 스톡홀름의 실제 사례 연구를 통해 모델이 실제 도시 환경에 적용 가능한지를 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 모듈러 차량 플라토닝은 도시 승객 및 화물 운송의 총 운영 비용을 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ2 승객 및 화물 수요를 하나의 경로 최적화 프레임워크에 통합함으로써 추가로 얻는 효율성 향상은 어느 정도인가?
• RQ3 차량 용량, 주행 범위, 비용 가정의 변화가 총 비용 절감 및 시스템 성능에 미치는 영향은 어떠한가?
• RQ4 모듈러 및 통합 운영 조건에서 공백 차량 주행 거리와 운행 시간은 어떻게 변화하는가?
• RQ5 제안된 모델은 스웨덴 스톡홀름과 같은 실제 도시 환경에 얼마나 적용 가능한가?

주요 결과

• 모듈러 차량 시스템은 플라토닝으로 인해 48%의 총 비용 절감을 달성하고, 수요 통합으로 추가로 9% 절감하여 총 57%의 비용 절감을 이룬다.
• 모듈러성과 수요 통합의 병합 효과로 인해 공백 차량 주행 거리가 60% 이상 감소한다.
• 더 적은 수의 장거리 운행과 더 나은 적재율 향상으로 인해 운행 시간이 60% 이상 단축된다.
• 모든 시나리오에서 서비스된 요청 수가 동일하게 유지되어, 서비스 수준을 유지하면서도 효율성 향상이 이루어졌음을 나타낸다.
• 스톡홀름 사례 연구는 모듈러 운송 시스템이 실제 도시 환경에서 실현 가능하고 확장 가능한 것을 확인한다.
• 고정된 플라토닝 구성 및 알려진 수요와 같은 모델의 가정은 이론적 이점에는 제한을 둘 수 있지만, 실제 적용 가능성은 향상시킨다.