Mô hình tối ưu hóa đa mục tiêu nhằm giảm chi phí vận chuyển, phát thải khí CO2 qua bài toán định tuyến với trọng tải xe hạn chế và khung thời gian (CVRPSTW)

Abstract

This paper presents a multi-objective optimization model for the vehicle routing problem with load window and time constraints (CVRPSTW). The main objective is to minimize transportation costs and simultaneously CO₂ emissions in the supply chain of the Bach Hoa Xanh store system. The model incorporates factors such as route optimization, time constraints and environmental impact considerations. The Mixed Integer Linear Programming (MILP) includes the application of optimization algorithms, specifically the extended ε-Constraint method (AUGMECON) to solve multi-objective problems, and the Euclidean method using empirical data from the store chain to illustrate the feasibility of the model. The model results can significantly reduce operating costs and CO2 emissions. In addition, the Pareto solution is also determined to balance cost and environmental objectives.

Tóm tắt

Trong bài báo này, mô hình tối ưu hóa đa mục tiêu cho bài toán định tuyến phương tiện có giới hạn trọng tải và khung thời gian (CVRPSTW) được trình bày. Mục tiêu chính là tối thiểu chi phí vận chuyển và lượng phát thải CO₂ trong chuỗi cung ứng của hệ thống cửa hàng Bách Hóa Xanh. Mô hình kết hợp các yếu tố như tối ưu hóa lộ trình, ràng buộc về khung thời gian và cân nhắc các tác động môi trường. Các phương pháp được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm việc áp dụng các thuật toán tối ưu hóa, cụ thể là phương pháp ε-Constraint mở rộng (AUGMECON) và phương pháp Euclidean để giải quyết các bài toán đa mục tiêu, sử dụng dữ liệu thực nghiệm từ chuỗi cửa hàng minh họa tính khả thi của mô hình. Kết quả giảm chi phí vận hành và lượng CO₂ một cách đáng kể. Ngoài ra, giải pháp Pareto cũng được xác định nhằm cân bằng giữa các mục tiêu chi phí và môi trường.