面向节能减排的城市车辆路径优化问题研究

发布时间：2021-01-18 09:48

　　近年来,化石能源日益枯竭、全球气候变暖等问题引起了各国政府的密切关注。为了有效地解决这些问题,各国政府相继提出了温室气体（主要是二氧化碳）减排的重要举措,以求可持续发展。比如,2017年12月,中国举办碳排放交易体系大会,该大会首次纳入1700余家企业核定碳排放配额,将节能减排与企业成本直接挂钩。据国际能源署发布的报告,物流与交通运输业的CO2排放量约占全球总排放量的25%。因此,为了极大的减少碳排放量,进而有效地降低企业成本,有必要对作为继物质、人力资源之后的“第三利润源”——物流,进行成本优化管理。然而,在现有物流作业中,存在大量导致能耗与碳排放量增加的问题。比如由于城市日间高峰出行、道路资源紧张和道路货运限行等限制所导致的企业送货及客户等待时间的延长;以及单车型调度造成空载率虚高等现象。为落实节能减排举措,合理测算物流运营成本,以有效降低企业配送成本,本文提出在城市夜间配送新情景下,围绕面向节能减排的城市车辆路径问题优化及应用展开研究。主要内容包括:首先,剖析了常见车辆路径问题的基本操作与构成要素,整理了经典车辆路径问题（Routing Problem with Time Win... 

【文章来源】：重庆大学重庆市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

L公司市区网点分布图

图 5.2 配送中心与各网点空间分布图Fig. 5.2 Distribution center and space distribution map of various outlets该连锁店货物配送中心 0 位于含谷高速附近，坐标为（106.379947，29.526758）各需求点间距离为见下表：

【参考文献】：
期刊论文
[1]国际贸易、运输成本与城市规模分布——基于中国省区数据的研究[J]. 李威,王珺,陈昊.  南方经济. 2017(11)
[2]求解带时间窗车辆路径问题的狼群算法[J]. 叶勇,张惠珍.  公路交通科技. 2017(10)
[3]混洗蛙跳算法在农产品物流配送车辆路径上的应用[J]. 郑红剑,刘巧.  湖北农业科学. 2017(09)
[4]求解带硬时间窗的多目标车辆路径问题的多种混合蝙蝠算法[J]. 殷亚,张惠珍.  计算机应用研究. 2017(12)
[5]求解环境车辆路径问题的多种群伊藤算法[J]. 尹志扬,余世明.  计算机科学. 2016(12)
[6]基于改进全局人工鱼群算法的VRPSPDTW研究[J]. 黄务兰,张涛.  计算机工程与应用. 2016(21)
[7]多时间窗车辆路径问题的智能水滴算法[J]. 李珍萍,赵菲,刘洪伟.  运筹与管理. 2015(06)
[8]基于实时需求的夜间城市公交柔性调度研究[J]. 刘昱岗,沈睿.  公路工程. 2015(05)
[9]考虑低碳的城市配送车辆路径优化模型研究[J]. 张如云,刘清.  工业工程与管理. 2015(04)
[10]多车型同时取送货问题的低碳路径研究[J]. 赵燕伟,李文,张景玲,任设东.  浙江工业大学学报. 2015(01)

硕士论文
[1]考虑碳排放和时间窗的取送一体化配送路径优化方法研究[D]. 谢世安.北京交通大学 2017
[2]共同配送模式下的绿色车辆路径问题比较研究[D]. 徐远震.北京交通大学 2017
[3]城市夜间公交线路规划研究[D]. 梁宁.哈尔滨工业大学 2016
[4]以运输成本最低为目标的同时取送货车辆路径优化研究[D]. 陈静.吉林大学 2016
[5]基于遗传算法的低碳物流配送路径优化研究[D]. 贾震环.燕山大学 2014
[6]带时间窗的单车场多车型满载车辆调度问题研究[D]. 杨烨.山东理工大学 2013
[7]模拟并行蚁群算法的绿色物流最小油耗配送路径优化[D]. 于雷.上海交通大学 2013
[8]基于油耗最小的物流配送车辆优化调度问题研究[D]. 李雪萍.广西大学 2012
[9]最小化油耗的车辆路径规划研究[D]. 宋芹.清华大学 2011



本文编号：2984737