Algorithms for infrastructure design for electric vehicles with long-term planning

Abstract

The modernization of our lifestyle, originating from the Industrial Revolution in the XVIII century, has led to successive changes in the consumption patterns of the society, raising them to levels never seen before by facilitating the population’s access to various goods in increasingly distant markets from the production centers. With the surge of vehicles powered by fossil fuels, it was possible to dispose of products more quickly to markets all over the world, but with the consequence of the emission, over the years, of tons of CO 2 into the atmosphere, accumulating and causing the phenomenon called global warming which, if not tackled, could cause several negative impacts on the planet’s ecosystem. As one of several measures proposed to combat global warming, the use of electric vehicles has gained a lot of attention in recent years. Its use is particularly interesting for the transport sector, which is responsible for approximately 25% of global pollutant gas emissions. However, due to the particularities of the sector, the adoption of this means of transportation is still economically unattractive, especially due to the absence of an infrastructure network to efficiently operate its use. To optimize the construction of this infrastructure, this study aimed to present an algorithm aimed at reducing costs, considering a long-term planning of deliveries from a logistics company. Two algorithms are presented, one solves the short-term problem considering factors such as battery replacement, partial recharging, time windows and capacitated vehicles while the second, composed of 3 steps and based on the first, solves the problem considering long-term planning. The algorithms are tested with instances created based on real data from the United Kingdom and the State of Minas Gerais and, by the results obtained in the computational experiments, they were able to reduce the average costs in the long-term operational planning of deliveries by electric vehicles by 5.25% if compared to the algorithm for the problem that does not consider long-term planning. Keywords: Electric Vehicles. Logistics Infrastructure. Metaheuristics.

A modernização do nosso estilo de vida, oriunda da Revolução Industrial no século XVIII, imprimiu sucessivas mudanças nos padrões de consumo da sociedade, elevando-os a patamares nunca antes vistos ao facilitar o acesso da população a diversos bens de consumo em mercados cada vez mais distantes dos centros de produção. Com o surgimento dos veículos movidos a combustíveis fósseis foi possível o escoamento de produtos com maior rapidez para mercados do mundo inteiro, porém com a consequência da emissão, ao longo dos anos, de toneladas de CO 2 na atmosfera. Com as emissões acumuladas o fenômeno denominado de aquecimento global hoje nos assola e, caso não combatido, poderá causar diversos impactos negativos no ecossistema do planeta. Como uma das várias medidas propostas para o combate ao aquecimento global, o uso de veículos elétricos tem ganhado bastante atenção nos últimos anos. Seu uso é particularmente interessante para o setor de transporte que é responsável por aproximadamente 25% das emissões globais de gases poluentes. Entretanto, devido às particularidades do setor, a adoção desse meio de transporte ainda é economicamente pouca atrativa, especialmente devido à ausência de uma infraestrutura para operacionalizar de forma eficiente o seu uso. Para otimizar a construção dessa infraestrutura, este estudo teve como objetivo apresentar um algoritmo voltado para a redução de custos, considerando um planejamento de longo prazo de entregas de uma empresa de logística. São apresentados dois algoritmos, um resolve o problema de curto prazo e considera fatores como a troca de baterias, recarga parcial, janelas de tempo e veículos capacitados, enquanto o segundo, composto por 3 etapas e baseado no primeiro, resolve o problema considerando o planejamento de longo prazo. Os algoritmos são testados com instâncias criadas com base em dados reais do Reino Unido e do Estado de Minas Gerais e, pelos resultados obtidos nos experimentos computacionais, se mostraram capazes de reduzir custos no planejamento operacional de longo prazo de entregas por meio de veículos elétricos. Observou-se uma redução de custo médio de 5.25% se comparado ao algoritmo para o problema que não considera planejamento de longo prazo. Palavras-chave: Problema de Roteamento de Veiculos Elétricos e Localização de Facilidades. Infraestrutura de Logística. Metaheurística.