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Los modernos sistemas de transporte eléctrico están en continuo desarrollo hacia la aplicación de nuevas soluciones tecnológicas. La movilidad eléctrica efectiva es una parte esencial de las sociedades sostenibles. Los sistemas de transporte electrificados (p. ej., ferrocarriles, metros, tranvías) contribuyen en gran medida a ello.
Aprovechando la oportunidad de resolver el problema de la “última milla”, las soluciones personalizadas de transporte eléctrico complementan el transporte ferroviario a granel y brindan un conveniente servicio de transporte puerta a puerta para pasajeros en áreas menos pobladas. Debido a la presión por reducir las emisiones de gases de efecto invernadero, el transporte electrificado utiliza sistemas y medios de transporte basados en motores de combustión interna.
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Además, la integración de la tracción eléctrica (vehículos y suministro de energía con fuentes de energía renovables y almacenamiento de energía) es un tema importante en la introducción de la política del «Acuerdo Verde Europeo». Por este motivo, vale la pena animar a los investigadores de todo el mundo a compartir sus experiencias y los últimos logros en este campo.
Con el aumento de la cuota de mercado de los vehículos eléctricos, muchas empresas de logística han comenzado a utilizar vehículos eléctricos para la entrega de mercancías. En comparación con los vehículos con motores de combustión interna, los vehículos eléctricos se consideran un medio de transporte más limpio que puede reducir las emisiones de gases de efecto invernadero.
Debido a que los vehículos eléctricos tienen un alcance más corto y necesitan visitar estaciones de carga para recargar sus baterías, el plan de ruta eficiente es más difícil de lograr. Este documento considera el Problema de enrutamiento de vehículos eléctricos con ventanas de tiempo (EVRPTW), que trata sobre el enrutamiento de vehículos eléctricos con el propósito de entregar mercancías.
Se consideran dos políticas de carga: carga completa y carga parcial. Para resolver el problema, se combina una metaheurística de búsqueda adaptativa de vecindarios grandes (ALNS) basada en la estrategia de recreación de ruinas con una nueva heurística de solución inicial, búsqueda local, eliminación de ruta y procedimiento exacto para la ubicación óptima de la estación de carga.
Se presenta el procedimiento para la evaluación de O(1) en EVRPTW con estrategias de recarga parcial y total. ALNS pudo encontrar 38 nuevas mejores soluciones para instancias EVRPTW de referencia. Los resultados también muestran las ventajas y desventajas de una estrategia de recarga parcial en comparación con la estrategia de recarga completa.