バッテリー劣化の不確実性下でのSoH対応型三目的閉ループサプライチェーン最適化のための適応ニュートロソフィック目標計画法

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

🔬研究者:Provides a novel integration of battery degradation physics with neutrosophic optimization, offering a methodological template for uncertainty-aware CLSC models.

🏢実務担当者:Offers actionable SoH thresholds and a cost-emission ratio that can inform fleet management and carbon footprint estimation without complex infrastructure.

🏛政策担当者:Highlights the trade-off between operational efficiency and emissions, suggesting policy levers for battery replacement and recycling incentives.

<title>抄録</title> <p> 背景。バッテリー駆動の物流ネットワークは、構造的に複雑な課題に直面している。State-of-Health（SoH）の進行性劣化は、車両容量を同時に縮小させ、運用コストを膨張させ、パラメータ推定の不確実性を高めるが、これらは古典的な決定論的最適化モデルでは表現できない。本論文は、SoHを直接、三目的閉ループ・サプライチェーン（CLSC）線形計画法の実行可能領域に組み込むことでこのギャップに対処する。ここでは、すべてのコストおよび排出パラメータが適応型Single-Valued Triangular Neutrosophic Numbers（SVTNN）として符号化される。 <bold>方法。</bold> 多階層CLSCは、3つのサプライヤー、2つの製造工場、3つのSoH劣化可能な配送センター（容量Capₑ(k) = 280 × SoH）、4つの顧客ゾーン、2つの回収センター、2つの再製造センターを、3つの計画期間にわたって含む。全26のアークレベルコストおよび排出パラメータは、SVTNNトリプレット（a, b, c; α, β, γ）として初期化され、SoH、State-of-Charge（SoC）、およびアコースティックエミッション信号強度によって駆動される3つのルールを介して各期間で適応的に更新される。3つの補完的な解法が展開される：（i）7つのSoHレベル（1.00–0.73）にわたる重み付き和LP感度スイープにより、コスト・排出・不足のベースラインを確立、（ii）SoH = 0.92における29の排出予算レベルにわたるイプシロン制約パレートフロンティア、（iii）補正された制約付き目標水準— G₁* = min Z₁ | Z₃ ≤ Z₃_WS、G₂* = min Z₂ | Z₃ ≤ Z₃_WS、G₃* = min Z₃ — およびニュートロソフィック偏差重みwₜ = 0.60、w_i = 0.20、w_f = 0.20を用いたニュートロソフィック目標計画法（NGP）。結果として得られるNGPは、SoHレベルごとに144の決定変数と97の制約から構成される。 <bold>結果。</bold> SoHが1.00から0.73へ劣化すると、Z₁は27.0%（₹9,780→₹7,139）、Z₂は27.0%（892→651 kg CO₂）減少し、一方Z₃は975から1,052ユニット（83.6→90.2%）へ増加する。全SoHレベルにわたる不変比Z₂/Z₁ = 0.0912 kg CO₂/₹により、コスト勘定から直接炭素フットプリントを推定できる。パレートフロンティアは、28 kg CO₂あたり5.8不足ユニットというほぼ一定の交換レートを明らかにする。NGPは、全7つのSoHレベルでLP最適ステータスを達成し、3つの目的すべてについてd_i⁺ = d_i⁻ = 0となり、目標点が妥協ゼロで達成可能であることを確認する。さらに、Z₂_NGPは、すべての劣化レベルにおいて重み付き和LP排出量より7.5–10.3 kg CO₂低く、これは重み付き和定式化では利用できないルーティング再割当てによる利得である。適応型SVTNN分析は、SoH = 0.80を診断上の偽陽性ピーク変曲点として特定し、バッテリー管理の強化を促す。また、SoH = 0.73を運用上の交換閾値として特定する。 <bold>結論。</bold> SVTNN–NGPフレームワークは、バッテリー劣化の物理、適応型ニュートロソフィック不確実性の定量化、補正された目標水準を用いたニュートロソフィック目標計画法、および厳密なパレートフロンティアを、多期間閉ループ・サプライチェーンモデルに統合した初めてのものである。導出されたSoH閾値、排出・不足交換レート、コスト・排出不変則、およびNGP理想点到達可能性の結果は、追加の計算インフラなしで、車両管理および規制政策の基準として直ちに展開可能である。 </p>

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。

<title>Abstract</title> <p> Background. Battery-powered logistics networks face a structurally complex challenge: progressive State-of-Health (SoH) degradation simultaneously contracts fleet capacity, inflates operational cost, and elevates parameter estimation uncertainty in ways that classical deterministic optimisation models cannot represent. This paper addresses the gap by embedding SoH directly into the feasible region of a tri-objective closed-loop supply chain (CLSC) linear programme in which all cost and emission parameters are encoded as adaptive Single-Valued Triangular Neutrosophic Numbers (SVTNN). <bold>Methods.</bold> The multi-echelon CLSC spans three suppliers, two manufacturing plants, three SoH-degradable distribution centres (capacity Capₑ(k) = 280 × SoH), four customer zones, two collection centres, and two remanufacturing centres over three planning periods. All 26 arc-level cost and emission parameters are initialised as SVTNN triplets (a, b, c; α, β, γ) and updated adaptively each period via three rules driven by SoH, State-of-Charge (SoC), and acoustic emission signal intensity. Three complementary solution methods are deployed: (i) a weighted-sum LP sensitivity sweep across seven SoH levels (1.00– 0.73) establishing the cost–emission–shortage baseline; (ii) an epsilon-constraint Pareto frontier at SoH = 0.92 over 29 emission budget levels; and (iii) Neutrosophic Goal Programming (NGP) with corrected constrained aspiration levels — G₁* = min Z₁ | Z₃ ≤ Z₃_WS, G₂* = min Z₂ | Z₃ ≤ Z₃_WS, G₃* = min Z₃ — and neutrosophic deviation weights wₜ = 0.60, w _i = 0.20, w_f = 0.20. The resulting NGP comprises 144 decision variables and 97 constraints per SoH level. <bold>Results.</bold> SoH degradation from 1.00 to 0.73 reduces Z₁ by 27.0% (₹9,780→₹7,139) and Z₂ by 27.0% (892→651 kg CO₂), while raising Z₃ from 975 to 1,052 units (83.6→ 90.2%). The invariant ratio Z₂/Z₁ = 0.0912 kg CO₂/₹ across all SoH levels enables carbon footprint estimation directly from cost accounts. The Pareto frontier reveals a near-constant exchange rate of 5.8 shortage units per 28 kg CO₂. The NGP yields LP-Optimal status at all seven SoH levels with d _i ⁺ = d _i ⁻ = 0 for all three objectives, confirming that the aspiration point is attainable with zero compromise. Additionally, Z₂_NGP lies 7.5–10.3 kg CO₂ below the weighted-sum LP emission at every degradation level — a routing-reallocation gain unavailable to the weighted-sum formulation. The adaptive SVTNN analysis identifies SoH = 0.80 as a diagnostic falsity-peak inflection warranting intensified battery management and SoH = 0.73 as the operational replacement threshold. <bold>Conclusions.</bold> The SVTNN–NGP framework is the first to jointly integrate battery degradation physics, adaptive neutrosophic uncertainty quantification, Neutrosophic Goal Programming with corrected aspiration levels, and an exact Pareto frontier into a multi-period closed-loop supply chain model. The derived SoH thresholds, emission–shortage exchange rate, cost–emission invariance rule, and NGP ideal-point attainability result are immediately deployable as fleet management and regulatory policy criteria without additional computational infrastructure. </p>

• Research Square https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-9613524/v1first seen 2026-05-14 21:19:25 · last seen 2026-05-20 04:35:53