Masalah Perutean Kendaraan Listrik dengan Soft Time Windows

Abstract

Masalah perutean kendaraan listrik merupakan perkembangan dari masalah perutean kendaraan konvensional dengan karakteristik unik yang tidak dimiliki kendaraan konvensional. Masalah perutean kendaraan listrik dengan soft time windows memiliki beberapa fitur yang membuat model menjadi lebih fleksibel untuk diimplementasikan. Fitur tersebut antara lainnya adalah tersedianya stasiun pengisian daya kendaraan listrik umum (SPKLU) yang dapat dikunjungi kendaraan sebanyak yang diperlukan serta jumlahnya dapat disesuaikan. Model juga dapat menyesuaikan jumlah dan tipe kendaraan yang digunakan dalam sekali perutean. Tipe kendaraan listrik dapat berupa kendaraan homogen dengan kapasitas muatan dan baterai seragam ataupun heterogen dengan perbedaan kapasitas muatan dan baterai. Terdapat aturan soft time windows yang memberikan fleksibilitas waktu, memungkinkan kendaraan untuk melanggar aturan waktu dengan pemberian biaya penalti. Dalam mengimplementasikan model, tujuh kasus diuji dengan variasi jumlah kendaraan, kapasitas muatan dan baterai kendaraan, jumlah pelanggan dan SPKLU, dan aturan time windows. Penyelesaian masalah ini menggunakan metode eksak menghasilkan solusi optimum yang menciptakan rute perjalanan dengan biaya minimum sesuai dengan aturan soft time windows dan kendala lainnya.

The electric vehicle routing problem is a development of vehicle routing problems with unique characteristics not found in conventional vehicles. The electric vehicle routing problem with soft time windows has several features that make the model flexible for implementation. These features include the availability and quantity of charging stations that vehicles can visit as needed can be adjusted. The model can also adapt the number and type of vehicles used in a single routing. Types of electric transport used in this model can be homogeneous with uniform cargo and battery capacity or heterogeneous with different load and battery capacity. There are soft time window rules that provide time flexibility, allowing vehicles to violate time rules with penalty costs. In implementing the model, we used seven cases with variations of number of vehicles, vehicle cargo capacity, vehicle battery capacity, the number of customers and charging stations, and time window rules. Solving this problem using an exact method results in an optimal solution that creates a travel route with minimum costs according to soft time window rules and other constraints.