10.21268/20191218-0
Nourmohammadzadeh, Abtin
Mathematical modelling with exact, heuristic and meta-heuristic solution methodologies for the fuel-efficient platooning of heavy duty vehicles on road networks
Universitätsbibliothek der TU Clausthal
2019
Universitätsbibliothek der TU Clausthal
Hartmann, Sven
fuel efficient platooning
mathematical modelling
meta-heuristics
Kraftstoffsparendes Platooning
Mathematische Modellierung
Meta-Heuristiken
2019-12-18
en
dissertation
As the demand for road transportation steadily increases and simultaneously the fuel
price grows, transportation companies face with more challenges to reduce their costs,
and more importantly, to mitigate the resulted environmental impacts. One promising
approach for the sake of fuel consumption reduction is to make Heavy Duty Vehicles
(HDVs) drive together in groups called "platoon" behind each other and in close prox-
imity like a string. This reduces the aerodynamic drag or resistive force on vehicles
and as a result less energy or fuel is required for the same movement. Another benet
of platooning is that so the trac congestion of road networks can be lessened. Al-
though the idea of platooning has been proposed since long ago, its realisation has only
become recently possible due to the late advances in information, communications and
computation technology. This doctoral thesis proposes a novel and unique approach to
Fuel Ecient Platooning (for ease called FEP in the thesis) on large scale road networks.
Two dierent mathematical models are presented which formulate the FEP problem from
dierent aspects. Several real-life attitudes such as travel time constraints, maximum
allowable distance, and also multiple speeds for vehicles are embedded in the models,
which have not been addressed together in any previous work in the literature.
Consequently, the main contributions, which are our solution methodologies are pro-
posed in three categories. They gradually enable us to tackle bigger sizes of the problem.
The rst one is attempting the exact solution of the two models by the powerful solver
of CPLEX in the GAMS platform. Due to very high computational complexity, some
changes are applied to the models to reduce the complexity and increase the biggest
solvable size of the problem by the exact solver. The results of the two models and their
decomplexied versions are compared together.
Due to the limitations of exact solution approaches in terms of problem scale and
the required execution time, heuristic methods are investigated in the next step. Two
heuristics from the literature are adapted and modied to deal with our version of the
FEP problem. Furthermore, a new ecient heuristic called Global Planning is proposed
which is proved to be better than the other two heuristics. Introducing the third group,
which are meta-heuristic solution methodologies, is an important part of this thesis.
They are designed to deal with samples larger than those solved by the heuristics in
a short time. Three famous nature-inspired algorithms which are also appropriate for
our problem, namely: Genetic Algorithm (GA), Ant Colony Optimisation (ACO) and
Particle Swarm Optimisation (PSO), are chosen. Then suitable and ecient application
procedure for each is devised including specic solution encoding, operators and etc.
Subsequently, a thorough comparison is made between the performance of the employed
meta-heuristics and heuristics. All comparisons in this thesis are done by an appropriate
non-parametric statistical method.
In the nal part, some sensitivity analyses are conducted which investigate the eects
of changing some important input parameters of the problem.
Generally, this thesis conducts a comprehensive investigation into the FEP problem
and provides appropriate solution approaches that can be used in practice for real cases
to achieve signicant nancial and environmental benets.
Ein vielversprechender Ansatz zur Reduzierung des Kraftstoverbrauchs von Schwerlastfahrzeugen
(HDVs) besteht darin, sie in Gruppen, die als "Platoon" bezeichnet
werden, hintereinander und in unmittelbarer Nähe wie eine Schnur zusammenfahren
zu lassen. Dies reduziert den Luftwiderstand an Fahrzeugen und führt dazu, dass für die
gleiche Bewegung weniger Energie oder Kraftsto benötigt wird. Diese Doktorarbeit
schlägt einen neuen und einzigartigen Ansatz für das Fuel Ecient Platooning (FEP) in
groÿen Straÿennetzen vor. Es werden zwei verschiedene mathematische Modelle vorgestellt.
Mehrere reale Einstellungen wie Zeitbeschränkungen, maximal zulässige Umwege
und auch Mehrfachgeschwindigkeiten für Fahrzeuge sind in die Modelle integriert.
Folglich werden die wichtigsten Beiträge, die unsere Lösungsmethoden sind, in drei
Kategorien vorgestellt. Die erste versucht, exakte Lösungen für die beiden Modelle
durch den leistungsstarken Solver von CPLEX in der GAMS-Plattform zu nden. Aufgrund
der sehr hohen Rechenkomplexität werden einige Änderungen in den Modellen
vorgenommen, um die Komplexität zu reduzieren und die gröÿte mit dem exakten Solver
lösbare Gröÿe des Problems zu erhöhen. Die Ergebnisse der beiden Modelle und
ihre dekomplexisierten Versionen werden miteinander verglichen.
Im Hinblick auf die Grenzen exakter Lösungsansätze bezüglich der Problemgröÿe
und der erforderlichen Ausführungszeit werden im nächsten Schritt heuristische Methoden
vorgestellt. Zwei Heuristiken aus der Literatur werden angepasst und modiziert,
um unsere Version des FEP-Problems zu behandeln. Darüber hinaus wird auch eine
neue und eziente Heuristik namens Global Planning vorgeschlagen, die sich als besser
erweist als die beiden anderen Heuristiken.
Die Einführung der dritten Gruppe, die unsere meta-heuristischen Lösungsmethoden
beinhaltet, ist ein wichtiger Teil dieser Arbeit. Diese sind so entworfen, dass sie
mit Stichproben gröÿer als die mit den Heuristiken gelösten umgehen können. Drei
berühmte von der Natur inspirierte Algorithmen, die auch für unser Problem geeignet
sind, nämlich: Genetischer Algorithmus (GA), Ameisenkolonieoptimierung (ACO)
und Partikelschwarmoptimierung (PSO) sind ausgewählt. Anschlieÿend wird ein geeignetes
und ezientes Applikationsverfahren für jede einzelne Meta-Heuritik entwickelt,
einschlieÿlich spezischer Lösungscodierung, Operatoren usw. Folglich wird ein
gründlicher Vergleich zwischen der Leistung der verwendeten Meta-Heuristiken und der
Heuristiken durchgeführt. Alle Vergleiche in dieser Arbeit werden mit einer geeigneten
nicht-parametrischen statistischen Methode durchgeführt.
Im letzten Teil sind einige Sensitivitätsanalysen durchgeführt, die die Auswirkungen
der Änderung einiger wichtiger Eingabeparameter des Problems untersuchen.
Im Allgemeinen führt diese Arbeit eine umfassende Untersuchung des FEP-Problems
durch und liefert geeignete Lösungsansätze, die in der Praxis für reale Fälle verwendet
werden können, um erhebliche nanzielle und ökologische Vorteile zu erzielen.
urn:nbn:de:gbv:104-20191218-00000-8
clausthal_mods_00001085