集送一体化电动物流车辆动态调度研究

发布时间：2020-11-20 12:24

　　 由于传统燃油物流车辆消耗不可再生能源,并造成大气污染问题,电动物流车辆(electric logistics vehicle,ELV)日益受到政府和物流企业关注。为了降低ELV的集货和配送成本,提高电动物流车辆工作效率,提出了一种基于遗传算法的集送一体化ELV动态调度模型。在集货位置随机出现,配送位置和充电位置固定的情况下,考虑服务时间、时间窗、电池续航能力和载货重量约束,设计以总物流成本最优为目标的ELV车辆调度模型,采用遗传算法对模型进行求解,进而规划出ELV出车数量、集送路径和充电导航路径。仿真结果表明:考虑集送一体化的ELV动态调度方案能有效减小物流成本,并提高ELV工作效率。
【部分图文】：

收敛曲线

图1(a)为集送一体化ELV调度方案示意。在静态情况下对DSPELVIDPTW建模，其目标是规划M条物流路线(即，R={r1，…，rM})，使物流总成本最低，并使得总物流成本最低。每条路线由一辆ELV负责，即路线数量等同于调度ELV数量。图1(b)为3条集送路线(即:M=3,R={r1,r2,r3})，r2=[c(6,2),c(2,2),s(1,2),c(8,2)]表示第2条路线服务的3个客户(客户6、2、8)和充电站(充电站s1)的顺序。此外，第1条路线需要服务2个客户，第3条路线需要服务3个客户。为方便计算，路线规划之后，充电站视为集送需求为0的客户，s(j,k)用c(j,k)表示，则第k条路线总的旅行距离定义如式(1):

由求解结果可看出:物流中心只需要调度5辆ELV即可完成实例中的集送需求。由图3可知:实例中的集送总成本为2 020.11元。仿真结果表明:采用遗传算法，以配送成本最低为优化目标，求解DSPELVIDPTW问题有效。图3 收敛曲线
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本文编号：2891408