Locating on-street loading and unloading spaces by means of mixed integer programming

Abstract

In an urban freight distribu on system, determina on of the number and loca on of loading-unloading places is required to regulate loading-unloading opera ons. This paper presents mathema cal models for on-street loading-unloading space loca on based on set-covering problem and p-median problem formula ons. The approaches was tested with real data: an area has 160 city blocks and 60 on-street loading-unloading spaces, in Fortaleza, Brazil. We evaluated four scenarios considering different radius of influence of a loading/unloading spaces. The results indicate this approach has poten al for achieving gains in terms of reduc on of the distance between the clients and the loading and unloading places: considering that the average distance is a performance indicator (ra o between the total distance and the covered clients), a radius of influence of 400 meters has best rela on (0.489) and all clients are covered. The results indicate that the model can be used by planners to allocate loading and unloading areas. RESUMOEm um sistema de distribuição de carga urbana, é necessária a determinação do número e da localização dos locais de carga e descarga para regular as operações de carga e descarga. Este ar go apresenta modelos matemá cos para a localização do espaço de carga e descarga na rua com base no problema de cobertura e formulação de problemas de p-mediana. A abordagem foi testada com dados reais: uma área tem 160 quadras e 60 áreas de carga e descarga, em Fortaleza, Brasil. Avaliamos quatro cenários considerando diferentes raios de influência das áreas de carga/descarga. Os resultados indicam que esta abordagem tem potencial para obter ganhos em termos de redução da distância entre os clientes e os locais de carga e descarga: considerando que a distância média é um indicador de desempenho (relação entre a distância total e os clientes cobertos), um raio de influência de 400 metros tem melhor relação (0.489) e todos os clientes estão cobertos. Os resultados indicam que o modelo pode ser usado pelos planejadores para alocar áreas de carga e descarga.

Percepções conflitantes dos envolvidos no planejamento do transporte urbano de mercadorias em cidades brasileiras: o caso de Palmas (TO) e São Leopoldo (RS)

“…Dentre as boas práticas adotadas para melhoria do TUC, existem três que são mais conhecidas no Brasil: entrega fora-pico, restrições aos veículos de carga e áreas para carga e descarga (Oliveira e Oliveira, 2017). A entrega fora-pico é uma alternativa para reduzir o tráfego de veículos de carga nas vias congestionadas, reduzindo custo de transporte para as empresas operadores (Oliveira et al, 2018). Em geral, adota-se o período pós-pico da tarde para realização das entregas, tornando a solução também conhecida como entrega noturna.…”

“…Contudo, o mesmo estudo identificou que apenas uma cidade considera esta uma solução efetiva para os problemas do TUC, o que demonstra a falta de correlação entre problemas percebidos e soluções sugeridas por parte dos varejistas. Áreas de carga e descarga na via pública é uma medida prevista no Código de Trânsito Brasileiro, porém, a falta de estratégia para implementação e, principalmente, fiscalização acarreta na utilização indevida dessas áreas por outros veículos (Oliveira, 2014;Prata et al, 2018). Como resultado dessa ineficiência, há aumento da circulação de veículos de carga em busca de locais para estacionar em áreas comercialmente adensadas, o que, consequentemente, contribui para o aumento dos congestionamentos e custos de transporte.…”

Transport Service Provider Perception of Barriers and Urban Freight Policies in Brazil

“…The urban freight policies presented in Block 5 were selected from the following literature: implementation of an urban mobility plan [12], loading/unloading areas [41,42], mini-hubs in urban areas [43][44][45][46], electrical vehicles [47][48][49][50], cargo bikes [51][52][53][54], truck lanes [55], off-peak deliveries [56][57][58], freight delivery restriction [59,60], congestion charge [61], pick-up points or lockers [62,63], and collaborative delivery [36,64].…”