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A Digital Twin-Enabled Simulation Framework for Multi-Objective Optimization and Control of Risk-Aware, Low-Carbon, and Resilient Truck–Drone Routing

デジタルツイン対応シミュレーションフレームワークによる、リスク認識・低炭素・レジリエントなトラック・ドローン配送の多目的最適化と制御 (AI 翻訳)

Ali Sedighimanesh, Mohammad Sedighimanesh, Mohammad Sanagoo Motlagh, Abdolhossein Sadrnia, Hamidreza Keihani

Results in Control and Optimization📚 査読済 / ジャーナル2026-08-01#エネルギー転換経営インパクト: コスト削減対象セクター: transport
DOI: 10.1016/j.rico.2026.100796
原典: https://doi.org/10.1016/j.rico.2026.100796

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、トラックとドローンを組み合わせた配送ルーティングにおいて、低炭素性とレジリエンスを考慮した多目的最適化を実現するデジタルツイン対応シミュレーションフレームワークを提案する。リスク認識と制御を統合し、物流の効率性と環境負荷低減の両立を目指す。

English

This paper proposes a digital twin-enabled simulation framework for multi-objective optimization of truck-drone routing, integrating risk awareness, low-carbon goals, and resilience. It aims to balance logistics efficiency with environmental impact reduction through advanced control and optimization.

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

📝 gxceed 編集解説 — Why this matters

日本のGX文脈において

日本の物流業界は2024年問題やカーボンニュートラル宣言に対応するため、配送の効率化と排出削減が急務。本フレームワークは、トラック・ドローン配送の最適化を通じて、物流の低炭素化とレジリエンス強化に寄与する可能性がある。

In the global GX context

Globally, logistics decarbonization is a key focus under frameworks like TCFD and CSRD. This framework offers a simulation-based approach to optimize truck-drone routing for lower emissions and resilience, relevant for supply chain sustainability reporting and operational efficiency.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a simulation framework for multi-objective logistics optimization that integrates low-carbon and resilience criteria.

🏢実務担当者:Could inform logistics planning and fleet management strategies to reduce emissions and improve resilience.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。