Following the emergency caused by the Covid-19 pandemic, there is the need, among other measures, to modify urban mobility plans in order to reduce the use of collective public transport, reducing the crowding of people while also preventing traffic congestion through discouraging the use of private vehicles. From this perspective, retail companies operating within cities must also reorganize themselves, considering both the unpredictable requirements of environmental sustainability and the new mobility needs calling for the promotion of bicycles and electric scooters. In this context, we deal with the need to determine minimum cost routes in urban areas for delivering orders placed through e-channels. More precisely, we face a variant of the green vehicle routing problem of heterogeneous fleets, in which the objective function includes environmental impact cost components that differ by vehicle type. Moreover, as a novel issue, attention must be paid to avoid crossing and passing close to bicycle lanes; therefore, penalties are associated with the transit of vehicles near bicycle lanes. To address this problem, we propose a mixed integer linear programming model and a matheuristic associated with it. The proposed approach is then used to analyze different scenarios derived from the transportation network of the city of Milan, Italy. Milan is one of the smartest cities in Europe from the mobility point of view but also one of the most affected by the Covid-19 pandemic, and the municipality is making a big investment to promote the use of bicycles.

中文翻译：

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带有过街处罚的城市网络中的杂货配送计划

在 Covid-19 大流行引起的紧急情况之后，除其他措施外，需要修改城市交通计划，以减少使用集体公共交通工具，减少人群拥挤，同时通过阻止使用来防止交通拥堵的私家车。从这个角度来看，考虑到环境可持续性的不可预测的要求以及要求推广自行车和电动滑板车的新移动需求，在城市内运营的零售公司也必须进行自我重组。在这种情况下，我们需要确定城市地区的最低成本路线，以交付通过电子渠道下达的订单。更准确地说，我们面临着异构车队的绿色车辆路线问题的变体，其中目标函数包括因车辆类型而异的环境影响成本成分。此外，作为一个新问题，必须注意避免在自行车道附近交叉和超车；因此，处罚与靠近自行车道的车辆通行有关。为了解决这个问题，我们提出了一个混合整数线性规划模型和一个与之相关的数学方法。然后使用所提出的方法来分析源自意大利米兰市交通网络的不同场景。从流动性的角度来看，米兰是欧洲最聪明的城市之一，但也是受 Covid-19 大流行影响最大的城市之一，市政府正在大力投资促进自行车的使用。必须注意避免在自行车道附近横穿和超车；因此，处罚与靠近自行车道的车辆通行有关。为了解决这个问题，我们提出了一个混合整数线性规划模型和一个与之相关的数学方法。然后使用所提出的方法来分析源自意大利米兰市交通网络的不同场景。从流动性的角度来看，米兰是欧洲最聪明的城市之一，但也是受 Covid-19 大流行影响最大的城市之一，市政府正在大力投资促进自行车的使用。必须注意避免在自行车道附近横穿和超车；因此，处罚与靠近自行车道的车辆通行有关。为了解决这个问题，我们提出了一个混合整数线性规划模型和一个与之相关的数学方法。然后使用所提出的方法来分析源自意大利米兰市交通网络的不同场景。从流动性的角度来看，米兰是欧洲最聪明的城市之一，但也是受 Covid-19 大流行影响最大的城市之一，市政府正在大力投资促进自行车的使用。我们提出了一个混合整数线性规划模型和与之相关的数学模型。然后使用所提出的方法来分析源自意大利米兰市交通网络的不同场景。从流动性的角度来看，米兰是欧洲最聪明的城市之一，但也是受 Covid-19 大流行影响最大的城市之一，市政府正在大力投资促进自行车的使用。我们提出了一个混合整数线性规划模型和与之相关的数学模型。然后使用所提出的方法来分析源自意大利米兰市交通网络的不同场景。从流动性的角度来看，米兰是欧洲最聪明的城市之一，但也是受 Covid-19 大流行影响最大的城市之一，市政府正在大力投资促进自行车的使用。