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基于ALNS算法混合车队大规模配送路径优化研究

基于ALNS算法混合车队大规模配送路径优化研究

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作者：杜佳伟北京交通大学

学位级别：硕士

2021年10月,国务院办公厅发布的《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》中提出要加速促进低碳交通运输体系的建立,努力发展高效、低碳交通,积极推动交通运输领域低碳发展,为实现“碳达峰、碳中和”目标,提供了... 详细信息

2021年10月,国务院办公厅发布的《关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》中提出要加速促进低碳交通运输体系的建立,努力发展高效、低碳交通,积极推动交通运输领域低碳发展,为实现“碳达峰、碳中和”目标,提供了更坚实的保障。近年来越来越多的新能源汽车出现在商用领域方面,使得其应用在物流配送领域成为可能,随着越来越多的新能源电动汽车进入到物流领域,将不可避免的出现新能源电动汽车和传统燃油车组成的混合车队进行配送的情况,因此对于这种情况的研究具有较强的理论和现实意义。本文主要研究新能源电动车和传统燃油车混合车队配送模式,考虑新能源电动车运输途中部分充电的混合车队配送路径优化问题,具体研究内容如下:(1)相关理论概述。首先对电动车配送优缺点进行介绍,其次对路径优化的相关算法进行总结,包括精确式算法、启发式解法以及机器学习算法,并选择适合本文问题特征的算法进行求解,最后介绍了电动车充电模式以及燃油车行驶速度对混合车队配送所产生的影响。(2)考虑部分充电策略的电动车和燃油车组成的混合车队路径优化问题建模。建立了包含固定成本、可变成本、工人工资成本、充电成本、违反时间窗成本以及CO排放成本的混合整数规划模型,允许电动车可以充电站部分充电。在此模型基础上对电动车充电函数进行改进,使充电函数改变为非线性充电;同时根据传统燃油车到达顾客的时间进行最优速度的选择,以减小时间窗成本以及CO排放成本。(3)设计算法对所构建的模型进行求解。本文选择自适应大邻域搜索算法(Adaptive Large Neighborhood Search,ALNS)求解电动车和燃油车混合车队路径优化模型,并针对该问题特殊性构造了聚类算法、改进的节约算法生成初始解,使用ALNS算法对初始解进行优化,共设计8个破坏算子和6个修复算子,以有效应对大规模(顾客点为100个)求解问题。(4)算例验证分析。对算例进行改进,在Solomon算例中随机增加充电站,使之成为符合油电混合车队配送模型的算例。首先使用Gurobi商业求解器在小规模算例上对模型进行有效性验证,并与ALNS算法进行效率对比。其次使用ALNS算法对大规模算例进行求解,比较其与采用最优速度、非线性充电时间函数时的配送成本差异,最后对模型的关键参数进行灵敏度分析,得出混合车队配送时的最优的车辆配置、路线以及充电策略。图26幅,表18个,参考文献82篇。

关键词：混合车队配送自适应大邻域搜索算法碳排放车辆路径问题 Gurobi求解器

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