Time-dependent low-carbon vehicle routing problem for urban logistics: integrating traffic congestion, road gradient and vehicle load
都市物流における時間依存型低炭素車両経路問題：交通渋滞・道路勾配・車両積載の統合 (AI 翻訳)
Chenxin Luo, Fengming Tao, Beifei Yuan
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、都市物流における低炭素配送を目的とし、交通渋滞、道路勾配、車両積載量を考慮した時間依存型車両経路問題を提案する。これにより、二酸化炭素排出量の削減と配送効率の向上を両立する経路を導出する。実データに基づく検証により、提案手法の有効性を示す。
English
This paper proposes a time-dependent vehicle routing problem for low-carbon urban logistics, integrating traffic congestion, road gradient, and vehicle load. It aims to optimize routes to reduce CO2 emissions while maintaining delivery efficiency. Validation with real data demonstrates the effectiveness of the proposed approach.
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
日本の物流業界は人手不足と環境規制に対応するため、配送の効率化と脱炭素化が急務である。本手法は、都市部の交通状況を考慮した低炭素配送計画に貢献し、物流企業のScope 1排出削減やコスト削減に寄与する可能性がある。
In the global GX context
Urban logistics is a significant source of emissions globally, and optimizing delivery routes can reduce both costs and carbon footprints. This research aligns with global efforts to decarbonize transportation and supports corporate sustainability targets, including Scope 1 and 3 emission reductions.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a modeling framework for low-carbon vehicle routing that integrates multiple real-world factors, useful for further research in green logistics.
🏢実務担当者:Offers a practical approach for logistics companies to reduce fuel costs and emissions through optimized routing, aiding in sustainability reporting.
🏛政策担当者:Highlights the potential of route optimization in urban freight decarbonization, informing policies that encourage green logistics practices.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1016/j.cie.2026.112311first seen 2026-08-13 05:06:31
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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。