%0 Generic
%A Martins, Leandro Do C.
%A Tordecilla, Rafael D.
%A Castaneda, Juliana
%A Juan, Angel A.
%A Faulin, Javier
%8 2021
%@ 19961073
%U http://hdl.handle.net/10818/62621
%X The increasing use of electric vehicles in road and air transportation, especially in last-mile delivery and city mobility, raises new operational challenges due to the limited capacity of electric batteries. These limitations impose additional driving range constraints when optimizing the distribution and mobility plans. During the last years, several researchers from the Computer Science, Artificial Intelligence, and Operations Research communities have been developing optimization, simulation, and machine learning approaches that aim at generating efficient and sustainable routing plans for hybrid fleets, including both electric and internal combustion engine vehicles. After contextualizing the relevance of electric vehicles in promoting sustainable transportation practices, this paper reviews the existing work in the field of electric vehicle routing problems. In particular, we focus on articles related to the well-known vehicle routing, arc routing, and team orienteering problems. The review is followed by numerical examples that illustrate the gains that can be obtained by employing optimization methods in the aforementioned field. Finally, several research opportunities are highlighted. © 2021 by the authors. Licensee MDPI, Basel, Switzerland.
%X El uso cada vez mayor de vehículos eléctricos en el transporte por carretera y aéreo, especialmente en el reparto de última milla y la movilidad urbana, plantea nuevos desafíos operativos debido a la capacidad limitada de las baterías eléctricas. Estas limitaciones imponen restricciones adicionales en la autonomía de conducción a la hora de optimizar los planes de distribución y movilidad. Durante los últimos años, varios investigadores de las comunidades de Ciencias de la Computación, Inteligencia Artificial e Investigación de Operaciones han estado desarrollando enfoques de optimización, simulación y aprendizaje automático que tienen como objetivo generar planes de rutas eficientes y sostenibles para flotas híbridas, tanto eléctricas como de motor de combustión interna. vehículos. Después de contextualizar la relevancia de los vehículos eléctricos en la promoción de prácticas de transporte sostenible, este artículo revisa el trabajo existente en el campo de los problemas de rutas de vehículos eléctricos. En particular, nos centramos en artículos relacionados con los conocidos problemas de enrutamiento de vehículos, enrutamiento en arco y orientación de equipos. La revisión va seguida de ejemplos numéricos que ilustran los beneficios que se pueden obtener empleando métodos de optimización en el campo antes mencionado. Finalmente, se destacan varias oportunidades de investigación. © 2021 por los autores. Licenciatario MDPI, Basilea, Suiza.
%I Energies
%T Electric vehicle routing, arc routing, and team orienteering problems in sustainable transportation
%T Enrutamiento de vehículos eléctricos, enrutamiento de arcos y problemas de orientación en equipo en el transporte sostenible
%R 10.3390/en14165131
%~ Intellectum