On the optimization of green multimodal transportation: a case study of the West German canal system

转运(资讯保安) 端口(电路理论) 卡车 运输工程 多式联运 启发式 运筹学 交通基础设施 计算机科学 总成本 人口 可靠性(半导体) 工程类 业务 物理 会计 社会学 航空航天工程 人口学 人工智能 功率(物理) 电气工程 量子力学
作者
Tom Binsfeld,Sadeque Hamdan,Oualid Jouini,Johannes Gast
出处
期刊:Annals of Operations Research [Springer Nature]
标识
DOI:10.1007/s10479-024-06075-5
摘要

Abstract In this study, we address a biobjective multimodal routing problem that consists of selecting transportation modes and their respective quantities, optimizing transshipment locations, and allocating port orders. In the objective functions, we minimize total transportation costs and use the EcoTransit methodology to minimize total greenhouse gas emissions. The optimization model selects the transportation mode and transshipment port where quantities are transshipped from one mode to another. We compare inland waterway transportation and trucks encountering infrastructure failures that require rerouting or modal shifting in a real-life case study on the supply of goods for the chemical industry in the West German canal system. We propose a population-based heuristic to solve large instances in a reasonable computation time. A sensitivity analysis of demand, of varying lock times, and of infrastructure failure scenarios was conducted. We show that compared with inland waterway transportation, multimodal transportation reduces costs by 23% because of longer lock times. Our analysis shows that the use of inland waterway transportation only during infrastructure failures imposes nearly 28% higher costs per day depending on the failure location compared to that of the case of no failures. We also show that the use of a multimodal transportation system helps to reduce this cost increase in lock failure scenarios.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
orixero应助韭黄采纳,获得10
刚刚
gnufgg完成签到,获得积分10
刚刚
科研通AI5应助tabor采纳,获得10
刚刚
刚刚
互助互惠互通完成签到,获得积分10
刚刚
脑洞疼应助ziyiziyi采纳,获得10
1秒前
1秒前
1秒前
屹舟完成签到,获得积分10
2秒前
zjudxn关注了科研通微信公众号
2秒前
3秒前
3秒前
科研通AI5应助hu970采纳,获得10
3秒前
3秒前
艺玲发布了新的文献求助10
4秒前
咚咚咚完成签到,获得积分10
4秒前
芋圆Z.完成签到,获得积分10
4秒前
atad2发布了新的文献求助10
4秒前
li梨完成签到,获得积分10
4秒前
5秒前
晏小敏完成签到,获得积分10
5秒前
爆米花应助风中寄云采纳,获得10
6秒前
屹舟发布了新的文献求助10
6秒前
Dou完成签到,获得积分10
6秒前
白泯完成签到,获得积分10
7秒前
1ssd发布了新的文献求助10
7秒前
667发布了新的文献求助10
7秒前
小二郎应助辰柒采纳,获得10
8秒前
9秒前
9秒前
clear完成签到,获得积分20
9秒前
9秒前
orixero应助congguitar采纳,获得10
9秒前
Evan完成签到,获得积分10
9秒前
YANG发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
123发布了新的文献求助10
10秒前
sunzhiyu233发布了新的文献求助10
11秒前
Raul完成签到 ,获得积分10
11秒前
11秒前
高分求助中
Continuum Thermodynamics and Material Modelling 3000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 2700
Social media impact on athlete mental health: #RealityCheck 1020
Ensartinib (Ensacove) for Non-Small Cell Lung Cancer 1000
Unseen Mendieta: The Unpublished Works of Ana Mendieta 1000
Bacterial collagenases and their clinical applications 800
El viaje de una vida: Memorias de María Lecea 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 物理化学 催化作用 量子力学 光电子学 冶金
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3527699
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3107752
关于积分的说明 9286499
捐赠科研通 2805513
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1539954
邀请新用户注册赠送积分活动 716878
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 709759