[논문 리뷰] The vehicle relocation problem for the one-way electric vehicle sharing

Maurizio Bruglieri, Alberto Colorni외 1명|arXiv (Cornell University)|2013. 07. 27.

Transportation and Mobility Innovations참고 문헌 22인용 수 10

한 줄 요약

이 논문은 전기차 공유 시스템에서 차량 재배치 문제를 해결하기 위해 혼합정수선형계획법(MILP) 모델을 제안한다. 이는 사용자 수요와 공급의 불균형으로 인해 차량이 정류장 간에 재배치되어야 하며, 배터리 충전 수준을 고려한 조건에서 이루어진다. 이 방법은 차량 재배치를 에너지 제약과 통합하고, 해법 효율성을 향상시키기 위해 유효한 부등식을 사용하며, CPLEX를 사용하여 밀라노 도로 네트워크 사례에서 효과를 입증한다.

ABSTRACT

Traditional car-sharing services are based on the two-way scheme, where the user picks up and returns the vehicle at the same parking station. Some services permits also one-way trips, which allows the user to return the vehicle in another station. The one-way scheme is quite more attractive for the users, but may pose a problem for the distribution of the vehicles, due to a possible unbalancing between the user demand and the availability of vehicles or free slots at the stations. Such a problem is more complicated in the case of electrical car sharing, where the travel range depends on the level of charge of the vehicles. The paper presents a new approach for the Electric Vehicle Relocation Problem, where cars are moved by personnel of the service operator to keep the system balanced. Such a problem generates a challenging pickup and delivery problem with new features that to the best of our knowledge never have been considered in the literature. We yield a Mixed Integer Linear Programming formulation and some valid inequalities to speed up its solution through a state-of-the art solver (CPLEX). We test our approach on verisimilar instances built on the Milan road network.

연구 동기 및 목표

• 정류장 간 수요와 공급의 불균형으로 인한 원형 전기차 공유 시스템의 차량 불균형 문제를 해결하기 위해.
• 실제 전기차의 주행 가능 거리 제약을 반영하기 위해 배터리 충전 수준을 차량 재배치 결정의 핵심 제약 조건으로 통합하기 위해.
• 서비스 운영자가 최적의 재배치 경로와 시기를 결정하기 위해 혼합정수선형계획법 모델을 개발하기 위해.
• 유효한 부등식을 통해 MILP 공식화를 강화하고 해법 속도를 향상시키기 위해.
• 밀라노 도로 네트워크를 기반으로 한 현실적인 사례에서 모델을 평가하기 위해.

제안 방법

• 차량 가용성, 수요, 배터리 충전 수준을 통합한 혼합정수선형계획법(MILP)으로 전기차 재배치 문제(EVRP)를 수립한다.
• 시간 창과 에너지 제약 조건이 있는 피cks업-디리버리 문제로 차량 이동을 모델링하여 전기차의 운영 제약 조건을 반영한다.
• CPLEX에서 수렴 속도를 향상시키기 위해 공식화를 강화하기 위해 유효한 부등식을 통합한다.
• 밀라노 도로 네트워크와 역사적 수요 패턴을 기반으로 현실적인 테스트 사례를 사전 처리 단계에서 생성한다.
• 수요와 차량 가용성의 불확실성 하에서 동적 의사결정을 위해 롤링 호라이즌 접근법을 구현한다.
• CPLEX와 같은 최신 최적화 솔버를 사용하여 MILP 공식화를 효율적으로 해결한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 배터리 충전 수준 제약 조건 하에서 원형 전기차 공유 시스템의 차량 재배치는 어떻게 최적화할 수 있는가?
• RQ2 유효한 부등식을 포함할 경우 MILP 공식화의 해법 시간과 품질에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 제안된 MILP 모델은 밀라노와 같은 실제 도시 도로 네트워크에서 정류장 간 차량 분포를 균형 있게 유지하는 데 얼마나 효과적인가?
• RQ4 전기차 공유 시스템에서 재배치 비용, 서비스 커버리지, 배터리 충전 수준 간의 상충 관계는 무엇인가?
• RQ5 제안된 모델은 동적 수요 변화를 처리하면서도 시스템 균형을 유지할 수 있는가?

주요 결과

• MILP 공식화는 배터리 제약 조건과 재배치 결정을 고려한 원형 전기차 공유의 복잡성을 효과적으로 반영한다.
• 유효한 부등식을 통합함으로써 해법 시간이 크게 단축되어 CPLEX에서의 수렴 속도가 향상된다.
• 밀라노 기반 테스트 사례에서 모델은 정류장 간 시스템 균형을 성공적으로 유지하여 불충족 수요와 차량 부족을 최소화한다.
• 배터리 충전 수준은 재배치 계획 수립에서 핵심 요소이며, 이를 忽시할 경우 실현 불가능하거나 열악한 해법이 도출된다.
• 실제 도시 도로 네트워크에서의 확장성과 실용성을 입증하여 운영 적용 가능성을 보여준다.
• 예측 기반 수요와 충전 수준을 고려한 능동적 재배치가 시스템 효율성과 사용자 만족도를 향상시킨다.