考虑碳税的混合车型开放式污染路径问题及算法研究

作     者：陈建省 

作者单位：深圳大学 

学位级别：硕士

导师姓名：楚湘华

授予年度：2019年

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 020203[经济学-财政学（含∶税收学）] 08[工学] 

主      题：碳税 污染路径问题 电动汽车 头脑风暴算法 差分搜索算法 

摘      要：随着我国经济不断地发展和快速的城市化进程,交通运输部门已经成为我国发展最快的经济部门之一,但它也是能源消耗最高、碳排放增长最快的产业。相关研究表明物流配送运输过程中燃油汽车产生的碳排放不仅制约了城市的发展还加重了城市的环境污染。因此,合理的优化车辆配送路径来降低车辆产生的碳排放是必要的,同时我国政府为了发展低碳经济与绿色物流将推动电动汽车在城市物流配送中的应用:在城市物流配送中引入电动汽车在一定程度上可以减少碳排放、噪音污染以及交通拥堵等问题,但它存在续航里程短及充电难等现象,这将会导致物流配送的效率低下等问题出现。因此,论文提出电动汽车和燃油汽车共同进行城市物流配送任务,从而提高物流配送效率和减少碳排放。此外,在网络购物的推动下物流配送需求日益增加,许多企业为了加强自身的核心竞争力和提高客户的满意度将物流配送任务外包给第三方物流配送公司。基于上述讨论,本文对考虑碳税的混合车型开放式污染路径问题以及求解算法开展了以下研究:（1）本文基于城市物流配送的特点对燃油汽车和电动汽车在城市物流中进行共同配送的重要性和可行性进行了研究分析。此外,论文对碳排放的计算方式进行了回顾与分析,选择了综合燃料排放模型来计算车辆在运输过程中产生的碳排放量,并通过碳税的策略将其转化为目标成本来降低车辆产生的碳排放。在研究不同类型的车辆路径问题基础上,论文认为开放式车辆路径问题不但符合城市物流配送模式的特征,而且在一定程度上也可以减少碳排放;其次,论文还考虑了客户时间窗的限制,从而可以通过合理优化车辆路径来提高客户满意度。最后,本文在污染路径问题的研究基础上结合电动汽车和燃油汽车的优势,提出了考虑碳税的混合车型开放式污染路径问题模型。（2）污染路径问题作为车辆路径问题的扩展模型,对模型的求解算法提出了更高的要求。因此本文选择了头脑风暴算法和差分搜索算法来求解模型,并根据这两个智能优化算法在求解模型时常陷入局部最优的缺点分别提出了改进策略:在头脑风暴算法中添加了次梯度策略和基于差分突变策略来加强算法的局部搜索能力和种群多样性;在差分搜索算法中将随机搜索策略改为全面学习搜索策略,并添加了柯西突变策略从而来加强算法的局部搜索能力。最后论文用了六个测试函数验证了改进算法的有效性。（3）对改进算法与本文模型进行仿真实验分析,实验结果验证了改进算法和模型的有效性。此外,论文分别对混合车型配送下的模型和纯燃油汽车配送下的模型进行对比实验分析,验证了混合车型配送模型的有效性和合理性;同时论文还分析了碳税价格、车辆速度以及司机时薪等因素对模型和碳排放的影响,从而为物流企业决策以及促进绿色物流发展等方面提供一定的参考。