Improved Ant Colony Optimization for Seafood Product Delivery Routing Problem

Yao, Baozhen; Hu, Ping; Zhang, Mingheng; Tian, Xiaomei

doi:10.7307/ptt.v26i1.1478

Cited by 26 publications

(24 citation statements)

References 32 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Figure 10 shows two common bus routes. The north part of bus service area is mainly residential, while the south area is the CBD (Central Business District) of Dalian city (Yao et al 2013(Yao et al , 2014c. During morning peak, lots of residents travel from north to south along these two bus routes.…”

Section: Case Studymentioning

confidence: 99%

Passenger boarding choice prediction at a bus hub with real-time information

Kong

et al. 2015

Transportmetrica B: Transport Dynamics

View full text Add to dashboard Cite

Providing real-time bus information (e.g. current situation of an arriving bus) to passengers is becoming increasingly possible with the development of transportation information technology, such as intelligent transport systems. When multiple routes can reach a given destination, real-time information could be an important reference for passengers' decisionmaking regarding which bus to board. This paper presents a method for predicting passengers' boarding choice behaviours on common bus lines at a bus hub with real-time information. To account for the uncertainty in the decision-making process, cloud model theory, which is based on fuzzy sets, was adopted. Data from a bus hub in Dalian city of China are also presented to illustrate the applicability and effectiveness of the proposed method. The results show that providing real-time information could lead to a deviation from passengers' typical choices that are made without real-time information. The proposed model effectively predicts passenger's boarding choices and could be used to improve bus-dispatching models in the future.

show abstract

Section: Case Studymentioning

confidence: 99%

Passenger boarding choice prediction at a bus hub with real-time information

Kong

et al. 2015

Transportmetrica B: Transport Dynamics

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Sedighpour et al (2014) propuseram uma meta-heurística Ant Colony Optimization (ACO) hibrida e resolveram instâncias de testes do OVRP. Yao et al (2014) aplicaram uma meta-heurística Ant Colony Optimization (ACO) para resolver OVRP com depósito central para o problema de roteamento de entregas de frutos do mar.…”

Section: Problema De Transporte De Passageiros Por Fretamentounclassified

Planejamento do transporte de empregados por uma frota de ônibus fretada por meio de um modelo matemático baseado no Open Vehicle Routing Problem (OVRP)

et al. 2016

View full text Add to dashboard Cite

Resumo: O cenário da mobilidade urbana atual causa à sociedade vários problemas de transporte e qualidade de vida, tais como: altos níveis de congestionamento, lotações em transportes públicos, insuficiência de estacionamento e poluição. O transporte de passageiros por fretamento surge como alternativa para a solução dos problemas de mobilidade podendo colaborar para diminuir os congestionamentos e a emissão de poluentes. Algumas empresas oferecem como benefício a seus empregados o transporte de ida e volta do trabalho por ônibus fretados. Assim, é proposto nesse artigo uma adaptação de um modelo matemático baseado no Open Vehicle Routing Problem (OVRP) para o planejamento do transporte de empregados por meio de uma frota de ônibus fretada visando à redução do custo total gasto pela empresa. O modelo foi aplicado a uma empresa localizada em Vitória-ES e os resultados obtidos pelo modelo indicaram uma redução no custo de transporte quando comparado ao atualmente pago pela empresa. Abstract: Several transportation problems like traffic jam, crowded public transportation, parking shortage and pollution is caused by the actual scenario of urban mobility. The transport of passengers by charter is an alternative to improve the quality of urban mobility avoiding traffic jam and reducing pollution. Several companies offer as a benefit to their employees this type of transport to carry them to the company from their home and vice versa. Thus, it is proposed in this paper an adaptation of a mathematical model based on Open Vehicle Routing Problem (OVRP) for planning the transport of employees by a chartered bus fleet in order to reduce the total cost spent by the company. The model was applied to a company located in Vitória-ES and the results obtained by the model indicated a reduction in the cost of transportation when compared to the currently paid by the company.Keywords: Open Vehicle Routing Problem (OVRP), chartered passenger transportation, urban logistics. INTRODUÇÃOA qualidade da mobilidade urbana tem se degradado nos últimos anos por conta de alguns fatores, dentre eles, podem ser citados: a baixa qualidade do transporte público urbano, a falta de incentivo à utilização de transporte coletivo ou não motorizados, o aumento da frota de veículos automotores, a carência de planejamento urbano e a gestão pú-blica pouco eficaz são alguns entraves ao progresso deste setor. Vários problemas de transporte e qualidade de vida são enfrentados diariamente pela sociedade brasileira, tais como: altos níveis de congestionamento, lotações em transportes públicos, falta de acessibilidade, insuficiência de estacionamento, demora nos deslocamentos, elevados índices de acidente de trânsito e degradação ambiental (Pinto, 2012;Vasconcellos, 2012).Nota-se, também, que uma alternativa eficiente para se complementar o transporte público poderia ser o transporte de passageiros por fretamento. Este tipo de transporte resulta em menor consumo de espaço viário e menor emissão de poluentes, contribuindo também para a redução dos níveis de co...

show abstract

“…However, in practical terms, the number of passengers served by a cruise line is closely related to its itineraries [27][28][29]. Many customers specifically consider the unique ports of call offered when selecting a cruise package [30][31].…”

Section: Itinerary Optimization Modelmentioning

confidence: 99%