Ceci est la première conférence de la série de webinaires INFORMS de NCSU.
L'objectif de cette recherche est d'aider les entreprises à identifier dans quels environnements géographiques la livraison assistée par véhicule autonome est susceptible d'être la plus précieuse pour améliorer la livraison de dernier kilomètre et donc où elles devraient orienter leurs investissements. La question de recherche est motivée à la fois par nos travaux précédents et par les actions des entreprises de livraison. À cette fin, nous modélisons le problème de livraison assistée par véhicule autonome avec capacité (CAVADP) sur un graphe général. Le CAVADP est le problème d'utiliser un véhicule autonome pour déposer et récupérer un livreur à des emplacements sélectionnés afin d'éviter le besoin de stationnement. Nous considérons un graphe général pour modéliser les géographies réelles allant des environnements urbains aux environnements ruraux. Pour répondre aux questions sur la valeur de la livraison assistée par véhicule autonome dans différentes géographies, nous identifions un certain nombre de propriétés de la solution optimale qui nous permettent de réduire la taille du problème et d'introduire des inégalités valides. Nous réalisons une étude de cas en générant des instances de test qui reflètent les géographies réelles. Nous présentons des résultats computationnels étendus qui montrent que les économies réalisées grâce à l'utilisation d'un véhicule autonome sont significatives dans toutes les géographies des clients. En moyenne, un livreur gagne plus de temps dans les environnements urbains que dans les environnements ruraux.