Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

The GRASP Metaheuristic for the Electric Vehicle Routing Problem

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21730%2F21%3A00347752" target="_blank" >RIV/68407700:21730/21:00347752 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1007/978-3-030-70740-8_12" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/978-3-030-70740-8_12</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-70740-8_12" target="_blank" >10.1007/978-3-030-70740-8_12</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    The GRASP Metaheuristic for the Electric Vehicle Routing Problem

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The Electric Vehicle Routing Problem (EVRP) is a recently formulated combination of the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) and the Green Vehicle Routing Problem (GVRP). The goal is to satisfy all customers' demands while considering the vehicles' load capacity and limited driving range. All vehicles start from one central depot and can recharge during operation at multiple charging stations. The EVRP reflects the recent introduction of electric vehicles into fleets of delivery companies and represents a general formulation of numerous more specific VRP variants. This paper presents a newly proposed approach based on Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) scheme addressing the EVRP and documents its performance on a recently created dataset. GRASP is a neighbourhood-oriented metaheuristic performing repeated randomized construction of a valid solution, which is subsequently further improved in a local search phase. The implemented metaheuristic improves multiple best-known solutions and sets a benchmark on some previously unsolved instances.

  • Název v anglickém jazyce

    The GRASP Metaheuristic for the Electric Vehicle Routing Problem

  • Popis výsledku anglicky

    The Electric Vehicle Routing Problem (EVRP) is a recently formulated combination of the Capacitated Vehicle Routing Problem (CVRP) and the Green Vehicle Routing Problem (GVRP). The goal is to satisfy all customers' demands while considering the vehicles' load capacity and limited driving range. All vehicles start from one central depot and can recharge during operation at multiple charging stations. The EVRP reflects the recent introduction of electric vehicles into fleets of delivery companies and represents a general formulation of numerous more specific VRP variants. This paper presents a newly proposed approach based on Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) scheme addressing the EVRP and documents its performance on a recently created dataset. GRASP is a neighbourhood-oriented metaheuristic performing repeated randomized construction of a valid solution, which is subsequently further improved in a local search phase. The implemented metaheuristic improves multiple best-known solutions and sets a benchmark on some previously unsolved instances.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2021

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Modelling and Simulation for Autonomous Systems

  • ISBN

    978-3-030-70739-2

  • ISSN

    0302-9743

  • e-ISSN

    1611-3349

  • Počet stran výsledku

    17

  • Strana od-do

    189-205

  • Název nakladatele

    Springer

  • Místo vydání

    Cham

  • Místo konání akce

    Praha

  • Datum konání akce

    21. 10. 2020

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000763018100012