Con la creciente adopción de autobuses eléctricos (e-buses), el problema de programación de e-bus se ha convertido en una parte esencial de la planificación de la operación de tránsito. Dado que los e-buses tienen una capacidad de batería limitada, el problema de programación de e-buses tiene como objetivo asignar los vehículos a los viajes de servicio programados en las rutas de autobús teniendo en cuenta su demanda de carga. Afectados por el entorno dinámico de operación, el tiempo de viaje y el consumo de energía de los e-buses a menudo muestran una considerable aleatoriedad, lo que resulta en retrasos inesperados en el inicio del viaje y en la escasez de energía de la batería. En este trabajo, abordamos el problema de la programación de autobuses electrónicos bajo incertidumbre en el tiempo de viaje mediante enfoques de optimización robusta. Consideramos el conjunto de incertidumbre de cardinalidad restringida para formular un modelo EVSP multidepósito robusto considerando la incertidumbre del tiempo de viaje y la recarga parcial. El modelo se desarrolla a partir de las ecuaciones de programación dinámica que formulamos para la comprobación de la robustez de la cadena de viajes. Se diseña un algoritmo de rama y precio (BP) para generar soluciones de alta calidad demostrable para instancias a gran escala. En el algoritmo BP, se desarrolla un algoritmo eficiente de establecimiento de etiquetas para resolver el subproblema del camino más corto robusto con recursos limitados. Para demostrar la eficacia de la metodología propuesta, se llevan a cabo exhaustivos experimentos numéricos basados en las rutas de autobús de Shenzhen. La robustez de los horarios se evaluó mediante simulación Monte Carlo. Los resultados muestran que el retraso en el inicio del viaje y la escasez de energía de la batería causados por la incertidumbre del tiempo de viaje pueden reducirse eficazmente a expensas de un aumento del coste operativo. Es preciso establecer un equilibrio entre la reducción del índice de inviabilidad y el aumento del coste operativo para elegir un presupuesto de incertidumbre adecuado.
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