Resumen

Debido a la gran cantidad de emisiones de gases de efecto invernadero (como el CO), el transporte de carga ha estado afectando negativamente al medio ambiente global al facilitar la economía mundial. Por lo tanto, el problema de enrutamiento de vehículos verdes (GVRP, por sus siglas en inglés), que tiene como objetivo minimizar las emisiones totales de carbono en el transporte, se ha convertido en un tema candente. En este artículo, se propone un algoritmo de búsqueda de vecindario grande adaptativo (ALNS) para resolver instancias a gran escala de GVRP. El núcleo del algoritmo ALNS son los operadores de destrucción y los operadores de reparación. En los operadores de destrucción, se propone una nueva heurística de eliminación que se aplica a las características de GVRP. La heurística puede eliminar rápidamente a los clientes que generan una gran cantidad de emisiones de carbono con pertinencia, y estos clientes pueden ser organizados de manera más adecuada en futuros operadores de reparación. En los operadores de

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Gases de efecto invernadero; Carga; Medio ambiente global; Problema de enrutamiento de vehículos verdes; Algoritmo ALNS; Emisiones de carbono
• Keywords:Greenhouse gases; Freight; Global environment; Green vehicle routing problem; ALNS algorithm; Carbon emissions