Multi-Objective Intercity Carpooling Route Optimization Considering Carbon Emission
Liu Hongping et al. — 2023
Résumé (FR)
Cet article formule le problème d’optimisation des trajets de covoiturage intercités avec des fenêtres temporelles comme un problème multi-objectif. Une fonction multi-objectif est construite pour minimiser le coût des passagers, maximiser les revenus de la plateforme et minimiser les émissions de carbone. Les contraintes incluent la capacité des véhicules, les points de montée et descente, ainsi que les conditions de service. Un algorithme PSO-NSGA-II (hybride entre optimisation par essaim de particules et NSGA-II) est développé pour résoudre le modèle. La faisabilité du modèle est vérifiée sur le cas du covoiturage intercités Xi’an–Xianyang. Les résultats montrent que le PSO-NSGA-II surpasse le NSGA-II standard en termes de capacité de recherche globale et de vitesse de convergence.
Summary (EN)
This paper formulates the intercity carpooling path optimization problem with time windows as a multi-objective problem. A multi-objective function is constructed to minimize passenger cost, maximize platform revenue, and minimize carbon emission cost. Constraints include vehicle capacity, boarding and alighting points, and service conditions. A PSO-NSGA-II hybrid algorithm combining particle swarm optimization and NSGA-II is developed to solve the model. The model’s feasibility is verified through numerical analysis of Xi’an–Xianyang intercity carpooling. Results show that PSO-NSGA-II significantly outperforms standard NSGA-II in global search capability and convergence speed.
Points clés
| Aspect | Détail |
|---|---|
| Thème | matching-algorithms-carpooling |
| Venue | Sustainability |
| Mots-clés | intercity carpooling, multi-objective optimization, carbon emission, PSO-NSGA-II, route optimization |
| DOI | 10.3390/su15032261 |
Lien avec la problématique
Cet article contribue à la compréhension de la complémentarité offre↔demande dans les systèmes de covoiturage urbain/périurbain, en lien avec l’utilisation d’un réseau structurant (PUDO, hubs, lignes) pour concentrer les flux.