Low-Carbon Oriented Routing Optimisation in Logistics Distribution Systems with Road Congestion Considerations

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:A novel bi-level optimization framework integrating carbon tax and user equilibrium for logistics routing.

🏢実務担当者:Logistics operators can adopt the route optimization system to reduce both congestion costs and carbon tax liabilities.

🏛政策担当者:The case study supports progressive carbon pricing combined with congestion pricing to lower logistics emissions.

世界的な脱炭素化イニシアチブの文脈において、物流部門は二重の課題に直面している。すなわち、その多大なエネルギー消費と炭素フットプリントが低炭素経済への社会的目標と相反する一方で、都市交通渋滞の激化による圧力が配送コストを押し上げている。非効率なルーティングと渋滞の組み合わせによって誘発される環境外部性と経済的損失は、低炭素車両ルーティング最適化という新興研究分野を共同で動機づけてきた。これらの問題を調和させるため、本研究は道路渋滞を明示的に考慮した低炭素指向の車両ルーティング最適化のための二層計画フレームワークを開発する。上層モデルは、炭素税制約を内部化することにより、総コスト（車両固定費、輸送費、炭素排出コスト、時間枠ペナルティを含む）の最小化を目的とする。下層モデルは利用者均衡（UE）モデルを採用し、道路利用者の観点から旅行時間の最小化に焦点を当てる。ハイブリッド解法（GA-Tent & Frank-Wolfe）が提案され、大域的最適化のためのTentカオスマッピングを統合した拡張遺伝的アルゴリズムと、交通配分のための修正Frank-Wolfeアルゴリズムを統合する。最後に、Sioux Fallsネットワークを用いたケーススタディは、交通渋滞が炭素排出量を増加させるが、適度な炭素税の引き上げが車両の炭素排出量を効果的に削減できることを実証している。これらの洞察は、政策立案者が動的渋滞価格設定と組み合わせた段階的炭素価格メカニズムを実施すべきであり、物流事業者はリアルタイム交通適応機能を備えたルート最適化システムを優先すべきであることを示唆している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

In the context of global decarbonisation initiatives, the logistics sector faces dual challenges: its substantial energy consumption and carbon footprint conflict with societal goals for a low-carbon economy, while escalating pressures from urban traffic congestion also inflate distribution costs. The environmental externalities and economic losses induced by the combination of inefficient routing and congestion have jointly motivated the emerging research field of low-carbon vehicle routing optimisation. To reconcile these issues, this study develops a bi-level programming framework for low-carbon-oriented vehicle routing optimisation that explicitly accounts for road congestion. The upper-level model aims to minimise the total cost (including vehicle fixed cost, transportation cost, carbon emission cost and time-window penalty) by internalising a carbon tax constraint. The lower-level model employs a user equilibrium (UE) model, focusing on minimising travel time from the perspective of road users. A hybrid solution methodology (GA-Tent & Frank-Wolfe) is proposed, integrating an enhanced genetic algorithm with Tent chaos mapping for global optimisation and a modified Frank-Wolfe algorithm for traffic assignment. Finally, a case study using the Sioux Falls network demonstrates that traffic congestion increases carbon emissions, but a moderate carbon tax increase can effectively reduce vehicle carbon emissions. These insights suggest policymakers should implement progressive carbon pricing mechanisms coupled with dynamic congestion pricing, while logistics operators should prioritise route optimisation systems with real-time traffic adaptation capabilities.

• openalex https://doi.org/10.7307/ptt.v38i6.3086first seen 2026-07-01 05:04:04 · last seen 2026-07-01 05:04:15