城市物流中电动无人车配送规划及算法研究
发布时间：2021-06-19 09:37
随着网络购物的兴起,城市物流的重要性引起了广泛注意。为了能够高效处理城市内持续增长的物流配送量,满足客户的配送需求以更好地提升消费者体验,以电动无人车为代表的城市无人物流配送已经日渐成为现实并受到广泛关注。当前研究主要聚焦在无人化配送的可行性以及电动无人车的运营规划等,深入考虑电动无人车配送特点的城市物流配送问题研究尚有欠缺。电动无人车从配送中心出发,完成配送任务的路径规划原理可以参考著名的旅行商问题,但还需要进一步刻画电动无人车的充电决策。本文针对使用电动无人车进行城市物流配送活动进行研究,为保证电动无人车能够在城市中进行配送时维持其电量,对充电站选址问题建立模型,设计了改进k-means算法进行求解,将建设充电站数量和位置进行了合理布局;考虑到电动无人车自身的独特性,提出了相应的电动无人车充电原则,并对物流成本进行分析,建立相应的非线性整数规划模型。该模型是经典车辆路径问题（VRP）的拓展,是NP-hard问题,通常采用智能算法有效地求解该问题,因此论文设计了遗传模拟退火算法以及介绍了该算法的求解思路和过程,运用了 Lingo求解器对所建的路径规划模型进行精确求解,验证本文路径规划...
【文章来源】：浙江理工大学浙江省
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．２组织框架图??１．４本章小结??
浙江理工大学硕士专业学位论文?城市物流中电动无人车配送规划及算法研宄??３城市物流充电站选址研究??城市物流网络充电设施的规划是利用电动无人车进行城市物流配送的前提和裡矗在??构建城市物流网络时，对充电站的选址规划是一个重要的环节，城市的每个区域内分布着??众多的客户点，使用改进的ｋ－ｍｅａｎｓ算法根据已知客户点的分布对充电站的选址进行统筹??安排是本章的研宄重点。??３．１问题描述??充电站规划是解决城市物流配送过程中电动无人车如何有效充电的问题，城市中分布??着庞大的客户点且各个客户点的信息位置己知，但是由于客户点众多且分布距离随机无规??律，那么如何保证电动无人车有效且安全的进行配送，这需要将充电站在城市物流网络合??理布局，并使电动无人车按区域进行物流配送活动。具体可以描述为：在城市网络中各客??户点位置己知情况下，需要配送中心按区域安排统类型的电动无人车向客户点进行配送??服务，由于电动无人车的电池容量有限，在配送过程需要前往该区域内的充电站进行充电??后再进行配送服务。而充电站的建立往往需要花费高额的资金，需要根椐己知客户点的位??置确定使得充电站的选址满足网点建设、运营成木及电动无人车前往充电站的成木最小，??因此，对城市物流网络中充电站的选址显得尤为重要。??？?ｎｉｌ；务名广ｃ，．??＠?＾?Ｙ?选点??／?／?连ＩＷ送屮心／＞??－．．？??ｔ？－｝??４）??图３．１城市物流充电站分布示意图??资料来源：作者自行整理而得。??１９??
浙江理工大学硕士专业学位论文?城市物流中电动无人车配送规划及算法研宄??Ｓｔｅｐ３：计算各数据点到质心的距离，对集合Ｘ进行划分，划分的主要依据为：??其中：ｗ?＝?ｌ，２，．．．，Ａ：；＿／?＝?ｌ，２ｖ．．，Ａ：，＿／Ｖｗ；ｚ＿?＝?ｌ，２，．．．，ｔｔ，则将而划分到聚类簇?中。??Ｓｔｅｐ４：根据公式ｃ，＝丄［ｘ，重新计算集合簇的质心＾’，‘…，＊＾；??ｎ，?ｘｅＷ，??Ｓｔｅｐ５：计算终止的参数为Ａ?＝?Ｉ｜｜ｅｆ－ｃ／｜｜，如果Ａｋ，则转Ｓｔｅｐ５，否则返回Ｓｔｅｐ３；??／＝１??Ｓｔｅｐ６：计算并记录当前充电站数量下的总成本，并返回Ｓｔｅｐ２；??Ｓｔｅｐ７：比较不同充电站数量的总成本，并输出最优解。??具体流程如图所示：??（）??ｉ??初始化参数??设置２＜纟＜／？，??初始化质心??ｉ??ｉ?Ｉ？算数据点到各质心的距离?？￣￣??按距离最小聚类??史新质心??计算当前聚类成本??ｋ＝ｋ＋［?????Ｊ比较各聚类成木??输出最优解??Ｖ?＾??图３．２改进ｋ－ｍｅａｎｓ算法流程图??资料来源：作者自行整理而得。??２４??
【参考文献】：
期刊论文
[1]带时间窗和充电问题的电动车路径优化及实现[J]. 孙屹飞,蒋洪伟,张轶兰. 北京信息科技大学学报(自然科学版). 2019(01)
[2]面向电商终端物流配送的电动车配置与路径集成优化[J]. 李杰,赵旭东,王玉霞,CHU Chao-hsien. 运筹与管理. 2018(10)
[3]资金约束条件下高速公路充电桩选址与定容优化[J]. 何敏藩,王玥. 重庆师范大学学报(自然科学版). 2018(05)
[4]考虑充电策略与电池损耗的电动汽车路径优化问题研究[J]. 郭放,杨珺,杨超. 中国管理科学. 2018(09)
[5]多通路时变网络下低碳车辆路径优化模型与算法[J]. 李顺勇,但斌,葛显龙. 计算机集成制造系统. 2019(02)
[6]《中国互联网发展报告2018》发布[J]. 新闻世界. 2018(08)
[7]基于改进混合遗传算法的无人车路径规划[J]. 邹金茂,徐向荣. 佳木斯大学学报(自然科学版). 2018(04)
[8]需求不确定的电动汽车换电站选址鲁棒模型[J]. 刘慧,张迪,杨超. 计算机应用研究. 2019(10)
[9]基于遗传算法的机场充电桩布局选址研究[J]. 高建树,王明强,宋兆康,诸葛晶昌,邢书剑. 计算机工程与应用. 2018(23)
[10]考虑排队时间和里程约束的竞争充电站选址问题[J]. 邵赛,关伟,毕军. 交通运输系统工程与信息. 2016(06)
硕士论文
[1]基于区域充电设施的充电服务优化策略的研究[D]. 曹彬.南京邮电大学 2018
[2]基于K-means及ERA的多配送中心选址优化[D]. 刘威.大连海事大学 2017
[3]基于纯电动汽车的城市配送车辆路径问题研究[D]. 王永聪.北京交通大学 2016
[4]基于无人驾驶汽车的自主能源调度机制研究[D]. 刘社平.电子科技大学 2015
[5]城市环境中无人车平台及局部路径规划和拟合技术研究[D]. 李中虎.中南大学 2014
本文编号：3237566
【文章来源】：浙江理工大学浙江省
【文章页数】：87 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．２组织框架图??１．４本章小结??
浙江理工大学硕士专业学位论文?城市物流中电动无人车配送规划及算法研宄??３城市物流充电站选址研究??城市物流网络充电设施的规划是利用电动无人车进行城市物流配送的前提和裡矗在??构建城市物流网络时，对充电站的选址规划是一个重要的环节，城市的每个区域内分布着??众多的客户点，使用改进的ｋ－ｍｅａｎｓ算法根据已知客户点的分布对充电站的选址进行统筹??安排是本章的研宄重点。??３．１问题描述??充电站规划是解决城市物流配送过程中电动无人车如何有效充电的问题，城市中分布??着庞大的客户点且各个客户点的信息位置己知，但是由于客户点众多且分布距离随机无规??律，那么如何保证电动无人车有效且安全的进行配送，这需要将充电站在城市物流网络合??理布局，并使电动无人车按区域进行物流配送活动。具体可以描述为：在城市网络中各客??户点位置己知情况下，需要配送中心按区域安排统类型的电动无人车向客户点进行配送??服务，由于电动无人车的电池容量有限，在配送过程需要前往该区域内的充电站进行充电??后再进行配送服务。而充电站的建立往往需要花费高额的资金，需要根椐己知客户点的位??置确定使得充电站的选址满足网点建设、运营成木及电动无人车前往充电站的成木最小，??因此，对城市物流网络中充电站的选址显得尤为重要。??？?ｎｉｌ；务名广ｃ，．??＠?＾?Ｙ?选点??／?／?连ＩＷ送屮心／＞??－．．？??ｔ？－｝??４）??图３．１城市物流充电站分布示意图??资料来源：作者自行整理而得。??１９??
浙江理工大学硕士专业学位论文?城市物流中电动无人车配送规划及算法研宄??Ｓｔｅｐ３：计算各数据点到质心的距离，对集合Ｘ进行划分，划分的主要依据为：??其中：ｗ?＝?ｌ，２，．．．，Ａ：；＿／?＝?ｌ，２ｖ．．，Ａ：，＿／Ｖｗ；ｚ＿?＝?ｌ，２，．．．，ｔｔ，则将而划分到聚类簇?中。??Ｓｔｅｐ４：根据公式ｃ，＝丄［ｘ，重新计算集合簇的质心＾’，‘…，＊＾；??ｎ，?ｘｅＷ，??Ｓｔｅｐ５：计算终止的参数为Ａ?＝?Ｉ｜｜ｅｆ－ｃ／｜｜，如果Ａｋ，则转Ｓｔｅｐ５，否则返回Ｓｔｅｐ３；??／＝１??Ｓｔｅｐ６：计算并记录当前充电站数量下的总成本，并返回Ｓｔｅｐ２；??Ｓｔｅｐ７：比较不同充电站数量的总成本，并输出最优解。??具体流程如图所示：??（）??ｉ??初始化参数??设置２＜纟＜／？，??初始化质心??ｉ??ｉ?Ｉ？算数据点到各质心的距离?？￣￣??按距离最小聚类??史新质心??计算当前聚类成本??ｋ＝ｋ＋［?????Ｊ比较各聚类成木??输出最优解??Ｖ?＾??图３．２改进ｋ－ｍｅａｎｓ算法流程图??资料来源：作者自行整理而得。??２４??
【参考文献】：
期刊论文
[1]带时间窗和充电问题的电动车路径优化及实现[J]. 孙屹飞,蒋洪伟,张轶兰. 北京信息科技大学学报(自然科学版). 2019(01)
[2]面向电商终端物流配送的电动车配置与路径集成优化[J]. 李杰,赵旭东,王玉霞,CHU Chao-hsien. 运筹与管理. 2018(10)
[3]资金约束条件下高速公路充电桩选址与定容优化[J]. 何敏藩,王玥. 重庆师范大学学报(自然科学版). 2018(05)
[4]考虑充电策略与电池损耗的电动汽车路径优化问题研究[J]. 郭放,杨珺,杨超. 中国管理科学. 2018(09)
[5]多通路时变网络下低碳车辆路径优化模型与算法[J]. 李顺勇,但斌,葛显龙. 计算机集成制造系统. 2019(02)
[6]《中国互联网发展报告2018》发布[J]. 新闻世界. 2018(08)
[7]基于改进混合遗传算法的无人车路径规划[J]. 邹金茂,徐向荣. 佳木斯大学学报(自然科学版). 2018(04)
[8]需求不确定的电动汽车换电站选址鲁棒模型[J]. 刘慧,张迪,杨超. 计算机应用研究. 2019(10)
[9]基于遗传算法的机场充电桩布局选址研究[J]. 高建树,王明强,宋兆康,诸葛晶昌,邢书剑. 计算机工程与应用. 2018(23)
[10]考虑排队时间和里程约束的竞争充电站选址问题[J]. 邵赛,关伟,毕军. 交通运输系统工程与信息. 2016(06)
硕士论文
[1]基于区域充电设施的充电服务优化策略的研究[D]. 曹彬.南京邮电大学 2018
[2]基于K-means及ERA的多配送中心选址优化[D]. 刘威.大连海事大学 2017
[3]基于纯电动汽车的城市配送车辆路径问题研究[D]. 王永聪.北京交通大学 2016
[4]基于无人驾驶汽车的自主能源调度机制研究[D]. 刘社平.电子科技大学 2015
[5]城市环境中无人车平台及局部路径规划和拟合技术研究[D]. 李中虎.中南大学 2014
本文编号：3237566
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