지구 온난화의 영향으로 차량 연비 향상은 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 경사를 갖는 고속도로를 주행하면서 차량 전방의 고도 데이터를 이용하여 주행속도를 예측하는 3가지 연비 향상 알고리즘을 제안하고 성능을 평가했다. 제안하는 알고리즘은 가중평균경사각(WMGA), 하강 경사에서 감속 후 재가속 I, II(RAADE I, II) 3가지이다. 이를 위해 GPS 수신 데이터 중에서 거리와 고도 데이터를 추출하여 각 구간의 경사도와 주행저항을 계산한다. 제안하는 3가지 알고리즘에 대한 속도 프로파일을 약 213Km 영동고속도로 전 구간에 대해서 완성하여 모의 주행하여 연비를 측정한다. 그 결과 제안하는 알고리즘 중에서 RAADE II 알고리즘이 기존 CVELCONT3 알고리즘 연비 대비 약 3.571% 우수한 결과를 얻었다.
일반적으로 대형 버스 및 트럭 등 같은 경우, 부하가 아주 크다. 또한 내리막길이나 장거리 운행 시에 잦은 제동으로 인하여 마찰을 이용한 기존 방식의 브레이크들은 브레이크 파열 및 페이드 현상 때문에 제동 안전성에 문제가 있다. 이러한 제동 부담을 분담하기 위해 현재 보조브레이크(리타더)가 필수적이며, 엔진 계통의 보조브레이크가 아닌 비접촉식 브레이크 같은 친환경 보조브레이크가 요구되고 있다. 그리고 차량 제동시 발생하는 기계에너지를 전기에너지로 회생하여 에너지효율을 향상시키려는 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 와전류를 이용한 전자기형 리타더에서 발생되는 전기에너지를 회수하기 위한 전압 제어 방법을 다룰 것이다. 리타더의 제동에너지를 전기에너지로 회생하기 위해 L-C 공진회로로 구성하였다. 리타더를 자여자 유도발전기(Self-Excited Induction Generator)로 모델링 하였고 이를 토대로 시뮬레이션 및 실험을 진행하였다. 자여자 유도발전기의 구동 조건에 대해서 언급하고 이를 파라미터에 따라 3-D map으로 만들었다. 또 회로 중의 FET 게이트에 전압을 인가하는 제어장치의 구동펄스에 따라 바뀌는 공진회로의 전압을 분석하였으며, 이 전압을 제어하기 위하여 PI 제어기를 이용한 알고리즘을 제안하였다. 이 전압을 3상 AC/DC컨버터를 통과한 후 DC/DC컨버터를 통하여 차량 내부의 배터리에 충전되는데 제어를 위해 3상 AC/DC에서의 전압 리플을 MA(Moving Average) 방식의 필터를 사용하여 DC/DC컨버터의 입력에 맞도록 제어하였다. 이와 같이 전자기형 리타더에서 유도되는 전압을 제어기의 제어 펄스에 따라 제어할 수 있으며 Matlab Simulink를 이용하여 리타더의 모델과 그 제어기의 타당성을 보였다. 또 실제 M-G Set 실험을 통하여 그 연관성을 확인하였다.
KTX산천 고속차량에서 사용하는 전력변환시스템은 전력전자기술, 고속 대용량 반도체소자 및 마이크로프로세서의 기술발달에 힘입어 높은 성능과 효율, 안전성, 에너지 소비측면에서 뛰어난 제어능력을 갖추게 되었다. 하지만 고속스위칭소자인 IGBT를 사용함에 따라 발생하는 고조파로 인해 전기차량은 물론 변전소, 신호시스템, 데이터전송 및 감시시스템 등 선로변 신호설비에 문제를 야기시켰다. 특히 전력변환장치의 정수배 부근 주파수에서 발생하는 귀선전류고조파의 영향으로 TI-21 무절연AF궤도회로가 부정 동작하는 사례가 발생되었다. 본 논문은 고속전기차량과 궤도회로간 귀선전류고조파 이동경로 분석을 위하여 실제 현장에서 측정 및 분석방법을 제시하였다. 이러한 분석결과는 향후 신규로 도입되는 고속전기차량, AF궤도회로, 공동접지망 설계 시 폭넓게 반영될 것으로 기대된다.
This paper dealt with a kind of heterogeneous vehicle routing problem with known demand and time deadline of customers. The customers are supposed to have one of tight deadline and loose deadline. The demand of customers with tight deadline must be fulfilled in the deadline. However, the late delivery is allowed to customers with loose deadline. That is, the paper suggests a model to minimize total acquisition cost, total travel distance and total violation time for a fleet size and mix vehicle routing problem with time deadline, and proposes a heuristic algorithm for the model. The proposed algorithm consists of two phases, i.e. generation of an initial solution and improvement of the current solution. An initial solution is generated based on a modified insertion heuristic and iterative Improvement procedure is accomplished using neighborhood generation methods such as swap and reallocation. The proposed algorithm is evaluated using a well known numerical example.
Most of the models for the vehicle routing problems studied in the literature assumed constant travel times. However, those approaches may give infeasible solutions when traffic congestion causes delays in travel time. To overcome such difficulty, there have been some researches considering the change of the travel time which is called the time dependent vehicle routing problem (TDVRP). TDVRP assumes that the travel time between two locations is not only affected by the distance traveled, but by many other factors including the time of the day. In this paper, we propose a branch-and-price algorithm to solve the TDVRP. The time dependent property of the travel time is dealt with an enumeration scheme with bounding procedures in the column generation procedure identifying a profitable route. The proposed algorithm guarantees the "Non-passing" property to be held in the solutions. The algorithm was tested on problems composed of the Solomon's benchmark instances for 25 and 50 nodes. Computational results are reported.
This paper focuses on the capacitated vehicle routing problem that determines the routes of vehicles in such a way that each customer must be visited exactly once by one vehicle starting and terminating at the depot while the vehicle capacity and the travel time constraints must be satisfied. The objective is to minimize the total traveling cost. Due to the complexity of the problem, we suggest a tabu search algorithm that combines the features of the existing search heuristics. In particular, our algorithm incorporates the neighborhood reduction method using the proximity information of the Voronoi diagram corresponding to each problem instance. To show the performance of the Voronoi tabu search algorithm suggested in this paper, computational experiments are done on the benchmark problems and the test results are reported.
We consider a vehicle routing problem with time window and dock capacity constraints (VRPTD). In most traditional models of vehicle routing problems with time window (VRPTW), each customer must be assigned to only one vehicle route. However demand of a customer may exceed the capacity of one vehicle, hence at least two vehicles may need to visit the customer We assume that each customer has Its own dock capacity. Hence, the customer can be served by only a limited number of vehicles simultaneously. Given a depot, customers, their demands, their time windows and dock capacities, VRPTD is to get a set of feasible routes which pass the depot and some customers such that all demands of each customer are satisfied Since VRPTD is NP-hard, a meta-heuristic algorithm is developed. The algorithm consists of two Procedures : the route construction procedure and the route scheduling procedure. We tested the algorithm on a number of instances and computational results are reported.
The Dynamic Vehicle Routing Problem (DVRP) involves a combinatorial optimization problem where new customer demands become known over time, and old routes must be reconfigured to generate new routes while executing the current solution. We consider the high level of dynamism problem. An application of highly dynamic DVRP is the ambulance service where a patient contacts the service center, followed by an evaluation of case severity, and a visit by a practitioner/ ambulance is scheduled accordingly. This paper considers a variant of the DVRP and proposes a decentralized algorithm in which collaborators (Depot and Vehicle), both have only partial information about the entire system. The DVRP is modeled as a periodic re optimization of VRP using the proposed decentralized algorithm where collaborators exchange local information to achieve the best global objective for the current state of the system. We assume the existence of a dispatcher e.g., headquarter of the company who can communicate to vehicles in order to gather information and assigns the new visits to them. The effectiveness of the proposed decentralized coordination algorithm is further evaluated using benchmark data given in literature. The results show that the proposed method performed better than the compared algorithms which utilize the centralized coordination in 12 out of 21 benchmark problems.
최근 소매점 공급사슬을 전체적인 관점에서 효율적으로 운영하기 위하여 공급자가 소매점의 재고를 관리하는 공급자 주도 재고관리(Vendor Managed Inventory; VMI)정책의 도입이 확산되고 있다. VMI 정책은 소매점에서 직접 수행하는 재고관리(Retailer Management Inventory; RMI)와는 달리 소매점의 재고수준에 대한 의사결정과 재고유지에 대한 재정적인 책임이 소매점으로부터 공급자에게 옮겨진다. 이에 따라 소매점은 공급자로부터 수시로 재고를 보충 받게 되고 주문절차는 사라진다. 또한 재고공간의 크기를 줄일 수 있게 된다. 공급자 또한 전체 소매점에 대한 효율적인 분배로써 비용절감의 효과를 기대할 수 있게 된다. 본 연구에서는 품절을 고려하며 소매점의 판매수요가 확정적인 상황에 대하여 RMI와 VMI에 대한 총비용을 최소화하는 수리모델을 통해 총비용 관점에서 RMI와 VMI정책을 비교하고자 한다. 계산실험을 통해 RMI와 VMI의 총비용 변화에 민감한 요인들을 분석하였고 VMI 적용으로 총비용을 절감시키기 위한 조건을 모색하였다. 실험결과, VMI의 적용은 항상 총비용 절감 효과를 나타내는 것이 아님을 확인 하였고 RMI에 대한 VMI의 총비용 증감효과는 RMI 정책의 소매점 주문비와 VMI정책의 소매점 재고공간의 크기 변화에 가장 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 이를 토대로 간단한 소매점 공급사슬에 대해서 VMI의 총비용 감소조건을 제시하였다.
The heterogeneous fleet vehicle routing problem(HVRP) is a variant of the classical vehicle routing problem in which customers are served by a heterogeneous fleet of vehicles with various capacities, fixed costs and variable costs. We propose a new conceptual HVRPCR(HVRP with customer restriction) model including additional customer restrictions in HVRP. In this paper, we develop hybrid particle swarm optimization(HPSO) algorithm with 2-opt and node exchange technique for HVRP. The solution representation is a n-dimensional particle for HVRP with N customers. The decoding method for this representation starts with the transformation of particle into a priority list of customer to enter route and limit of vehicle to serve each customer. The vehicle routes are then constructed based on the customer priority list and limit of vehicle to serve. The proposed algorithm is tested using 8 benchmark problems and it consistently produces high-quality solutions, including new best solutions. The numerical results show that the proposed algorithm is robust and efficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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