Distribution of weekly working hours of truck drivers in urban logistics

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The work deals with the transportation of cargo in small batches in an urban environment. It was found that the weekly workload of truck drivers is not always evenly distributed. This is a prerequisite for dissatisfaction among them, as well as a reason for making mistakes or the occurrence of health problems. A partial integer nonlinear mathematical model is proposed to solve the problem. The solution of the task allows the difference between the driver who has worked the longest and the one who has worked the least to be minimal and the workload of the drivers even. We offer two possible solutions of this task (the example is based on a real situation from practice). In the first case it is the rotation principle, when three interchangeable workers working three days on three different activities. In the second case, seven workers performing six activities in one week, it is precisely determined which worker must perform activities. As a result of the calculations, the option, where the difference between the minimum and maximum time is 1.7 hours for the five working days, because it varies from 33.7 hours to 35.4 hours. In this variant, the rotation principle can also be applied in order for workers to be loaded equally. These options do not exclude the search for other solutions satisfying the problem.

About the authors

A. Asenov

"Angel Kanchev" University of Ruse

Email: asasenov@uni-ruse.bg

V. Pencheva

"Angel Kanchev" University of Ruse

Email: asasenov@uni-ruse.bg

I. Georgiev

"Angel Kanchev" University of Ruse

Author for correspondence.
Email: irgeorgiev@uni-ruse.bg

References

  1. United Nations. (2012). World Urbanization Prospects. The 2011 Revision. New York, 318 p. Availabe at: https://www.un.org/en/development/desa/population/publications/pdf/urbanization/WUP2011_Report.pdf (accessed 01.02.2022). (In English).
  2. Hasle, G., Lie, K.-A., & Quak, E. (2007). Geometric modelling, numerical simulation, and optimization: Applied Mathematics at SINTEF. Springer, 558 p. (In English). ISBN 978-3-540-68783-2.
  3. Cirovic, G., Pamucar, D., & Božanić, D. (2014). Green logistic vehicle routing problem: Routing light delivery vehicles in urban areas using a neuro-fuzzy model. Expert Systems with Applications, 41(9), 4245–4258 p. (In English). doi: 10.1016/j.eswa.2014.01.005.
  4. Cattaruzza, D., Absi, N., Feillet, D., & Gonzalez-Feliu, J. (2017). Vehicle routing problems for city logistics. EURO Journal on Transportation and Logistics, 6(1), pp. 51-79. (In English). doi: 10.1007/s13676-014-0074-0.
  5. Friswell, R., & Williamson, A. (2019). Management of heavy truck driver queuing and waiting for loading and unloading at road transport customers’ depots. Safety Science, (120), pp. 194-205. (In English). DOI 10.1016/j. ssci.2019.06.039.
  6. Friswell, R., & Williamson, A. (2010). Work characteristics associated with injury among light/short-haul transport drivers. Accident Analysis & Prevention, 42(6), pp. 2068-2074. (In English). doi: 10.1016/j.aap.2010.06.019.
  7. Steinbakk, R. T., Ulleberg, P., Sagberg, F., & Fostervold, K. I. (2017). Analysing the influence of visible roadwork activity on drivers’ speed choice at work zones using a video-based experiment. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 44, pp. 53-62. (In English). doi: 10.1016/j.trf.2016.10.003.
  8. Gatta, V., Marcucci, E., Nigro, M., & Serafini, S. (2019). Sustainable urban freight transport adopting public transport-based crowdshipping for B2C deliveries. European Transport Research Review, 11(1), 14 p. (In English). doi: 10.1186/s12544-019-0352-x.
  9. Mak, Ho-Yin (2018). Peer-to-peer crowdshipping as an omnichannel retail strategy. Available at: https://www.readcube.com/articles/10.2139/ssrn.3119687. (In English). doi: 10.2139/ssrn.3119687.
  10. Simeonov, D., & Pencheva, V. (2001). Interaction between modes of transport. Ruse, Publ. Printing base of "Angel Kanchev" University of Ruse, 308 p. (In Bulgarian). ISBN 954-712145-6.
  11. Conn, A. R., Gould, N. I. M., & Toint, Ph. L. (1991). A globally convergent augmented lagrangian algorithm for optimization with general constraints and simple bounds. SIAM Journal on Numerical Analysis, 28(2), pp. 545572. doi: 10.1137/0728030.
  12. Conn, A. R., Gould, N., & Toint, Ph. L. (1997). A globally convergent augmented lagrangian barrier algorithm for optimization with general inequality constraints and simple bounds. Mathematics of Computation, 66(217), pp. 261-288. (In English). doi: 10.1090/S0025-5718-97-00777-1.
  13. Tonchev, J., & Vitliemov, V. (2013). Optimization with MATLAB. Pragmatic approach. Ruse, Publ. Printing base of "Angel Kanchev" University of Ruse, 250 p. (In Bulgarian). ISBN 978-954-712-593-3.
  14. Dimov, I., & Todorov, V. (2016). Error analysis of biased stochastic algorithms for the second kind fredholm integral equation. In: Margenov, S., Angelova, G., Agre, G. (eds.) Innovative Approaches and Solutions in Advanced Intelligent Systems. Studies in Computational Intelligence, Vol. 648. Publ. Springer, pp. 3-16. (In English). doi: 10.1007/978-3-319-32207-0.
  15. Dimitrov, Yu., Miryanov, R., & Todorov, V. (2018). Asymptotic expansions and approximations for the Caputo derivative. Computational and Applied Mathematics, 37(5), 5476-5499. (In English). doi: 10.1007/s40314-0180641-3.
  16. Pillay, N., & Qu, R. (2018). Hyper-heuristics: theory and applications. Cham, Switzerland, Publ. Springer, 134 p. (In English). doi: 10.1007/978-3-319-96514-7.
  17. Thampi, S. M., Piramuthu, S., Li, K., Berretti, S., Wozniak, M., & Singh, D. (2021). Machine learning and metaheuristics algorithms, and applications second symposium, SoMMA 2020, Chennai, India, October 14-17. Revised Selected Papers, 256 p. (In English). doi: 10.1007/978-981-16-0419-5.
  18. Web page of the Mathworks. Help for function ga. Availabe at: https://www.mathworks.com/help/gads/ga.html#mw_4a8bfdb9-7c4c-4302-8f47-d260b7a43e26 (accessed 01.02.2022). (In English).
  19. Goldberg, D. E. (1989). Genetic algorithms in search, optimization & machine learning. Publ. Addison-Wesley publishing company, Inc., 412 p. (In English). ISBN: 9780201157673.
  20. Sivanandam, S. N., & Deepa, S. N. (2008). Introduction to genetic algorithms. Berlin, Heidelberg, Publ. Springer, 442 p. (In English). doi: 10.1007/978-3-540-73190-0.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».