Fuzzy modeling of a multi-objective green vehicle routing problem considering speed variability and time-emission optimization

Abstract

Cet article traite d’un problème de tournées de véhicules verts multi-objectifs flou (GVRP) dans lequel le décideur doit faire face à une imprécision sur le temps de parcours et sur les émissions de CO₂ (ou la consommation de carburant) pour trouver un compromis. Ces objectifs dépendent de la variabilité de la vitesse de véhicules modélisée à l’aide de nombres flous trapézoïdal. Les émissions polluantes sont estimées à partir de l’approche MEET, étendue à un cadre flou afin de prendre en compte la propagation de l’imprécision liée à la vitesse dans le calcul des émissions. L’objectif principal de cet article est de proposer un modèle bi-objectif flou de tournées de véhicules verts. La méthodologie adoptée se déroule en plusieurs étapes. Tout d’abord, la formulation mathématique du modèle flou est présentée. Ensuite, une défuzzification est réalisée à l’aide de l’approche des intervalles d’approximation les plus proches des nombres flous. La contrepartie déterministe obtenue est ensuite résolue à l’aide de l’heuristique de balayage, suivie d’une optimisation multi-objectifs utilisant la métaheuristique BicriterionAnt afin d’obtenir des solutions de compromis. Enfin, une simulation numérique est réalisée, accompagnée d’une discussion des résultats et de perspectives de recherche futures.

This paper addresses a fuzzy multi-objective Green Vehicle Routing Problem (GVRP) in which the decision-maker must deal with imprecision in travel time and vehicle speed in order to find a compromise between CO₂ emissions (or fuel consumption) and vehicle travel time, both of which strongly depend on the variability of vehicle speed. To capture this uncertainty, vehicle speeds are modeled using trapezoidal fuzzy numbers. Pollutant emissions are estimated using the MEET approach, which is extended to a fuzzy framework to account for the propagation of speed-related uncertainty in the emission calculation. The main objective of this paper is to propose a bi-objective fuzzy green vehicle routing model. The proposed methodology is organized as follows. First, the mathematical formulation of the fuzzy model is presented. Second, a defuzzification process is performed using the nearest approximation interval approach for fuzzy numbers. Third, the resulting deterministic counterpart is solved using the sweep heuristic, followed by a multi-objective optimization using the BicriterionAnt metaheuristic to obtain compromise solutions. A numerical simulation is conducted to evaluate the proposed approach, followed by a discussion of the results, and the paper concludes with concluding remarks and future research perspectives.