有限充电设施下的多配送中心电动车辆路径问题研究

发布时间：2021-06-07 12:31

　　出于环境和经济的考虑,配送企业开始采纳电动汽车,而充电设施的缺乏给电动汽车车队的运营带来挑战。同时,企业往往会拥有多个配送中心,这增加了车辆规划的复杂度。基于多配送中心车辆路径问题和电动车辆路径问题模型,考虑车辆可以在充电设施或其他配送中心充电的情况,构建了多配送中心电动车辆路径优化模型。设计了分散搜索算法对模型进行求解,并将其与CPLEX、已知最优解和其它算法进行对比。结果表明:提出的分散搜索算法是有效的;路径规划中,将配送中心同时作为充电节点能够缓解充电设施有限对企业运营造成的影响。 

【文章来源】：工业工程与管理. 2019,24(05)北大核心CSSCI

【文章页数】：9 页

【部分图文】：

图１本研究与相关文献的继承关系论文其余部分的安排如下：第２节建立多配送

在于产生具有一定多样性的解集合。本文采用扫描算法来产生多样性初始解。扫描算法由Ｇｉｌｌｅｔｔ和Ｍｉｌｌｅｒ［２２］提出，通过建立以配送中心为原点的极坐标系，依次将所有顾客扫描一次，并根据车载容量进行顾客的聚簇。以不同的顾客节点作为扫描起始点以及不同的配送中心作为原点，扫描算法最多可以产生“顾客数×配送中心数”种有一定重复的顾客聚簇方案，即多样性初始解。（２）解改进方法解改进方法旨在对单个解进行改进和提高，其流程如图２所示。此时顾客分簇是既定的。对于每一个顾客簇而言，进行路径规划只需考虑：①如何找到最佳的配送中心；②如何得到电动汽车的最优配送路径。对于第①点，由于不同顾客簇之间的配送中心选择是相互独立的，因此可用贪婪策略，即选择各个配送中心依次与该顾客簇组合，根据得到的路径结果来判断并选择最优的配送中心。而对于第②点，由于此时问题已简化为单配送中心下的电动车辆路径问题，可用一般Ｅ－ＶＲＰ问题的算法来求解。本文使用的是一类改进蚁群算法［１１］，该算法通过在经典蚁群算法中引入路径可行性判别方法和增加充电设施选择与重复策略，来求解带充电设施的Ｅ－ＶＲＰ问题。与该算法原型的一个细微差别是，在算法的参数输入时，将配送中心也作为一类充电设施，会被作为充电设施插入车辆路径的合适位置。在确定了路径规划结果之后，对于分簇的优劣即有了判断，因此可根据路径结果对分簇进行反馈优化，从而提升算法整体效率。为了进一步提高解的质量，本文使用了交换

，扫描遇到节点块内任一节点时，均视为扫描到了该节点块，块内节点必须同时进入某一簇或者同时被跳过，从而保证节点块能够始终不被打散。在得到组合解时，首先得到子集中两个解的相同部分，并连接成节点块，之后通过改进的扫描算法将所有的节点块进行重新组合，最终得到一个组合解。使用改进扫描算法进行解组合的实质是将原有解的公共部分进行保留，而将非公共部分进行重新的合理组合。图４改进扫描算法基于以上五个步骤，可以得到分散搜索的总体框架（如图５所示）。其中，虚线箭头引出的内容为当前步骤下解的状态示例。分散搜索的目标是寻找最优的顾客分簇，顾客分簇的优劣则由当前顾客分簇下的路径规划结果来进行判断。多样性产生方法用于产生初始的顾客分簇方案；解改进方法则承担了路径规划的任务，该方法直接影响解的优劣评价；参考集的更新和子集的产生根据本文研究对象的特点设计实现；而解组合方法则是将本轮迭代选出的较优顾客分簇尽可能组合并保留。图５分散搜索总体框架—１０１—

【参考文献】：
期刊论文
[1]考虑碳排放的冷链物流联合配送路径优化[J]. 鲍春玲,张世斌.  工业工程与管理. 2018(05)
[2]考虑充电设施重入的电动汽车旅行商问题研究[J]. 张鹏威,李英.  运筹与管理. 2018(02)
[3]考虑运载能力与行程约束的绿色车辆路径问题[J]. 董誉文,仉帅.  工业工程与管理. 2017(01)
[4]电动汽车物流配送系统的换电站选址与路径优化问题研究[J]. 杨珺,冯鹏祥,孙昊,杨超.  中国管理科学. 2015(09)
[5]多配送中心物流车辆调度的改进差分进化算法[J]. 金涛.  计算机工程与应用. 2014(03)
[6]求解多车场车辆路径问题的分散搜索算法[J]. 张军,唐加福,潘震东.  系统工程. 2009(06)



本文编号：3216581