综合成本最小的低碳车辆调度问题及算法
本文选题:低碳 + 综合成本 ; 参考:《计算机集成制造系统》2015年07期
【摘要】:为解决现有低碳车辆调度模型忽略企业经济效益和不能全面反映车辆调度中所有成本的问题,区别于碳排放量最少模型,在油耗成本—碳排放成本—固定使用成本模型的基础上,引入车辆折旧成本、司机工资支出成本和车辆轮胎消耗成本,建立了综合成本最小的车辆调度模型,并提出一种新的混合遗传算法用于模型求解。该算法采用Sweep算法和随机全排列算子获得初始种群,利用禁忌搜索算法设计精英保留算子,最后对传统交叉算子进行改进。通过对碳排放量最少模型、油耗成本—碳排放成本—车辆固定使用成本最小模型和综合成本最小模型进行比较验证了模型的合理性,进一步的标准算例仿真测试证明了所提算法的有效性。
[Abstract]:In order to solve the problem that the existing low-carbon vehicle scheduling model ignores the economic benefits of enterprises and can not reflect all the costs in vehicle scheduling, it is different from the least carbon emission model. Based on the model of fuel consumption cost, carbon emission cost and fixed use cost, a vehicle scheduling model with minimum comprehensive cost is established by introducing vehicle depreciation cost, driver wage cost and vehicle tire consumption cost. A new hybrid genetic algorithm is proposed for model solving. The algorithm uses Sweep algorithm and random permutation operator to obtain initial population, and Tabu search algorithm is used to design elite reservation operator. Finally, the traditional crossover operator is improved. The rationality of the model is verified by comparing the minimum model of carbon emissions, the cost of fuel consumption, the cost of carbon emissions and the minimum cost of vehicle fixed use with the minimum model of integrated cost. The effectiveness of the proposed algorithm is verified by further standard examples.
【作者单位】: 重庆交通大学管理学院;北京工业大学经济与管理学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(71471024) 教育部人文社科研究资助项目(10XJA790009)~~
【分类号】:F275;F252;TP18
【参考文献】
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,本文编号:1792361
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