温室効果ガス排出を考慮した時間窓・同期訪問付き配送経路問題のロバスト最適化
A relative robust optimization for a vehicle routing problem with time-window and synchronized visits considering greenhouse gas emissions (原題)
Shi Y.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、温室効果ガス排出量を考慮した配送経路最適化問題を扱う。時間窓と同期訪問の制約下で、ロバスト最適化手法を提案し、不確実性下での排出削減とコスト効率の両立を目指す。物流分野の脱炭素化に貢献する。
English
This paper addresses a vehicle routing problem with time windows and synchronized visits, incorporating greenhouse gas emissions. It proposes a relative robust optimization approach to balance emission reduction and cost efficiency under uncertainty, contributing to decarbonization in logistics.
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
日本では物流分野の脱炭素化が急務であり、配送計画の最適化による排出削減は企業のScope 1・3排出量削減に直結する。SSBJ開示やカーボンニュートラル宣言に対応する実務的示唆を提供する。
In the global GX context
Globally, logistics decarbonization is critical for meeting Scope 3 targets. This research offers a methodological advance in routing optimization that can support corporate climate disclosure and emission reduction strategies under uncertainty.
👥 読者別の含意
🔬研究者:ロバスト最適化の応用による排出削減とコストのトレードオフ分析の新知見
🏢実務担当者:配送計画の最適化による排出削減とコスト削減の両立に活用可能
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85091081890first seen 2026-08-20 05:31:38 · last seen 2026-09-22 05:27:30
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
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。