考虑碳排放的带时间窗约束的车辆路径问题研究

发布时间：2017-04-02 12:07

  本文关键词：考虑碳排放的带时间窗约束的车辆路径问题研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着经济全球化的发展,以及电子商务的推动,物流活动变得日益频繁,物流配送方面呈现的问题尤为突出。面对能源与环境压力,绿色物流逐渐成为了物流研究领域的热门话题。车辆路径问题作为物流系统优化中的重要手段,通过合理的分配物流资源,可以有效的降低物流成本以及油耗和碳排放,是实现低碳物流的一种有效方式。研究考虑碳排放的车辆路径问题,对于实现节能减排有着重要的现实意义和应用价值。本文针对考虑碳排放的带时间窗约束的车辆路径问题的数学模型和求解算法进行了研究,研究工作主要包括以下几个方面:(1)给出了车辆路径问题的基本模型,建立了碳排放估算模型,并此基础上,对考虑碳排放的带时间窗约束的车辆路径问题进行了一般描述与假设,并构建了该问题的优化模型。(2)考虑碳排放的带时间窗约束的车辆路径问题是经典车辆路径问题的延伸,优化目标和约束条件更加复杂,为此选择遗传算法进行求解,基于遗传算法并进行了改进,对车辆路径问题进行了求解。(3)利用构建的模型和设计的算法进行仿真分析,获取最优车辆路径行驶方案,并通过多种算法寻优结果对比,验证模型和算法的有效性和实用性,最后分析了碳排放和时间窗在车辆路径问题中的重要影响。研究考虑碳排放的车辆路径问题,对于企业来说,车辆路径问题研究可以合理的优化配送企业的车辆资源,降低运营成本。加入提高配送的时效性;考虑碳排放的带时间窗约束的车辆路径问题的目标函数包括油耗和碳排放最少,使得车辆行驶线路和行驶时间符合节能减排的要求,符合绿色物流可持续发展的要求。
【关键词】：低碳 时间窗 车辆路径 遗传算法
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U116.2;F252
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-7
• 1 绪论7-12
• 1.1 研究背景和意义7-9
• 1.1.1 研究背景7-8
• 1.1.2 研究意义8-9
• 1.2 研究内容与技术路线图9-10
• 1.3 研究方法10-11
• 1.4 创新点11-12
• 2 文献综述及相关理论研究12-18
• 2.1 文献综述12-14
• 2.1.1 国外文献综述12-13
• 2.1.2 国内文献综述13
• 2.1.3 文献评述13-14
• 2.2 车辆路径问题概述14-17
• 2.2.1 车辆路径问题发展历程14-15
• 2.2.2 车辆路径问题构成要素15-16
• 2.2.3 车辆路径问题优化目标16-17
• 2.3 本章小结17-18
• 3 考虑碳排放的带时间窗约束的车辆路径问题优化建模18-32
• 3.1 考虑碳排放的带时间窗约束的车辆路径问题分析18-20
• 3.1.1 考虑碳排放的带时间窗约束的车辆路径问题要素构成18
• 3.1.2 考虑碳排放的带时间窗约束的车辆路径问题考虑因素18-19
• 3.1.3 考虑碳排放的带时间窗约束的车辆路径优化目标19-20
• 3.2 碳排放估算方法20-25
• 3.2.1 碳排放与油耗关系分析20-21
• 3.2.2 油耗估算方法21-24
• 3.2.3 碳排放估算方法确定24-25
• 3.3 车辆路径问题模型25-28
• 3.3.1 基本模型25-26
• 3.3.2 同时考虑客户满意度的模型改进26-28
• 3.3.3 同时考虑节能减排的模型改进28
• 3.4 考虑碳排放的带时间窗约束的车辆路径问题建模28-31
• 3.4.1 问题描述与符号假设28-29
• 3.4.2 模型构建29-31
• 3.5 本章小结31-32
• 4 考虑碳排放的带时间窗约束的车辆路径问题算法设计32-43
• 4.1 时间窗车辆路径问题求解算法32-39
• 4.1.1 精确算法33
• 4.1.2 启发式算法33-37
• 4.1.3 各类算法的比较37-39
• 4.2 遗传算法设计39-42
• 4.2.1 编码与解码操作39
• 4.2.2 生成初始种群39-40
• 4.2.3 适应度评价函数40
• 4.2.4 选择操作40
• 4.2.5 交叉操作40-41
• 4.2.6 变异操作41-42
• 4.2.7 两边逐次修正42
• 4.2.8 算法终止条件42
• 4.3 本章小结42-43
• 5 考虑碳排放的带时间窗约束的车辆路径问题实验分析43-55
• 5.1 实验背景及数据43-45
• 5.2 实验参数设定45
• 5.3 实验结果分析45-54
• 5.3.1 实验结果45-47
• 5.3.2 算法对比47-50
• 5.3.3 碳排放影响分析50-51
• 5.3.4 时间窗影响分析51-54
• 5.4 本章小结54-55
• 6 结论与展望55-57
• 6.1 结论55
• 6.2 展望55-57
• 致谢57-58
• 参考文献58-62

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本文编号：282455