基于电动汽车的带时间窗的路径优化问题研究

发布时间：2017-04-06 02:06

  本文关键词：基于电动汽车的带时间窗的路径优化问题研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：目前我国大中城市普遍面临着空气污染的困扰。我国的城镇化进程一方面引起我国城镇居民汽车保有量快速增加,另一方面导致城市物流配送量猛增。据相关调查,空气中60%-70%CO和40%的NOx来源于汽车尾气。因此,汽车的节能减排将对空气污染问题的解决起到关键作用。如果无污染、高效能的纯电动汽车得到广泛推广,无疑将对城市污染问题的解决大有益处。随着国家关于电动汽车的相关法律法规的完善和扶持政策的推出,电动汽车正在进入千家万户。除此之外,我国物流配送企业也在试验将电动汽车运用于物流配送领域。2013年2月,北京4家单位投入70辆纯电动物流车。2013年7月,全国首台“换电式”纯电动的城市物流配送车辆在郑州正式上路。纯电动汽车和传统汽车相比,具有续驶里程短、充电时间长、充电站少等特点。传统配送车辆的路径优化问题模型不适应于电动汽车,而国内对基于电动汽车的车辆路径问题研究较为匮乏。基于上述原因,本文对基于电动汽车的车辆路径优化问题进行了深入研究,试图解决如何在现有的条件下,通过科学合理的路线规划使得物流配送中心的电动汽车运营达到最佳效果。本文主要做了如下研究：(1)本文首先梳理了国内外对车辆路径优化问题和电动汽车运营管理问题的相关研究,对前人的研究成果加以总结。在前人研究的基础上,本文结合电动汽车的特点构建了以总配送成本最小为目标的带有惩罚函数的基于电动汽车的VRPTW模型。(2)对求解车辆路径优化问题的各种方法进行比较之后,本文采用遗传算法,设计了适合求解本文模型的染色体编码方式和遗传算子。算例分析结果验证了模型及算法的有效性。
【关键词】：电动汽车 时间窗 车辆路径问题 遗传算法
【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F426.471
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 研究背景和意义9-10
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10
• 1.2 国内外研究现状10-12
• 1.3 研究内容与论文框架12-15
• 1.3.1 研究内容12-13
• 1.3.2 研究框架13-15
• 第2章 物流配送系统车辆路径优化问题的相关理论15-29
• 2.1 物流配送的相关理论15-17
• 2.2 物流配送系统车辆路径问题基本模型17-24
• 2.2.1 有容量约束的路径问题模型18-20
• 2.2.2 带时间窗的车辆路径问题基本模型20-24
• 2.3 物流配送系统车辆路径问题求解方法24-29
• 第3章 基于电动汽车的物流配送系统分析29-36
• 3.1 电动汽车的特点及其商业应用分析29-30
• 3.1.1 电动汽车的特点及其充电模式29-30
• 3.1.2 电动汽车的商业应用分析30
• 3.2 基于电动汽车的物流配送系统的功能要素及其流程分析30-32
• 3.2.1 基于电动汽车的物流配送的功能要素30-31
• 3.2.2 基于电动汽车的物流配送流程31-32
• 3.3 基于电动汽车的物流配送系统优化分析32-34
• 3.4 基于电动汽车的物流配送系统VRPTW分析34-36
• 第4章 基于电动汽车的VRPTW模型构建36-46
• 4.1 基于电动汽车的VRPTW的特点及其描述36-38
• 4.1.1 基于电动汽车的VRPTW与普通VRPTW的区别36-37
• 4.1.2 基于电动汽车的VRPTW描述37-38
• 4.2 基于电动汽车的VRPTW的基本假设38-41
• 4.3 构建基于电动汽车的VRPTW的数学模型41-46
• 4.3.1 参数定义41-42
• 4.3.2 目标函数分析42-43
• 4.3.3 约束条件分析43-44
• 4.3.4 数学模型44-46
• 第5章 基于电动汽车的VRPTW算法设计46-56
• 5.1 算法概述46-49
• 5.2 算法设计49-52
• 5.2.1 编码方案设计49-50
• 5.2.2 种群初始化50
• 5.2.3 约束处理与适应度函数50
• 5.2.4 遗传操作50-52
• 5.2.5 终止条件52
• 5.3 算例分析52-56
• 5.3.1 算例介绍52-54
• 5.3.2 算例结果及其分析54-56
• 结论与展望56-58
• 参考文献58-62
• 附录 遗传算法程序62-72
• 致谢72-73
• 作者简介73

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