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文檔簡介

帶時間窗的多車場低碳車輛路徑問題研究傳統的車輛路徑問題(VehicleRoutingProblem,VRP)大多從經濟效益視角考慮,研究目標為最小化旅行距離或物流成本,而從環境效益的角度考慮運輸對環境影響的相關研究還比較少。物流和交通運輸已成為碳排放的主要來源之一,是落實節能減排的重要領域。實際運輸企業大多擁有多個車場,同時考慮到車場車輛數、車輛載重、車輛工作時間以及客戶時間窗等實際約束,本文研究了一類新的車輛路徑問題——帶時間窗的多車場低碳車輛路徑問題(Multi-DepotLow-CarbonVehicleRoutingProblemwithTimeWindows,MDLCVRPTW).該問題將研究目標轉移到環境效益中去,是對傳統的帶時間窗的多車場車輛路徑問題(Multi-DepotVehicleRoutingProblemwithTimeWindows,MDVRPTW)的擴展,通過合理安排車輛運輸路線,以期減少能耗和碳排放。基于歷史統計數據和已有研究成果,本文首先建立了車輛能耗和碳排放量的宏觀計量模型,模型綜合考慮了距離和重量這兩個影響碳排放量的關鍵因素；在此基礎上建立了MDLCVRPTW問題的數學優化模型,目標函數為最小化碳排放量。由于MDLCVRPTW屬于NP-hard問題,本文設計了帶適應性變異的混合遺傳算法來求解該問題：設計了基于輪盤賭的初始解構造方法,采用了父代參與競爭的錦標賽選擇機制,然后改進了Ox交叉算子,設計了基于適應性鄰域搜索的變異操作,并通過種群管理保持種群多樣性。為了評估算法的有效性,首先采用Cordeau的MDVRPTW標準測試算例數據,求解了MDVRPTW問題,從解的質量、算法穩定性以及收斂時間三方面表明了本文算法的有效性。然后將MDLCVRPTW模型計算結果與MDVRPTW模型計算結果相比較,結果表明,前者較后者旅行距離平均增加1.65%,但碳排放量平均降低0.90%,由此表明在小批量多批次貨物配送中,適當增加旅行距離能減少碳排放量,同時也表明僅考慮旅行距離不利于節能減排。最后將本文的模型與算法應用于蘇果社區店的實際配送作業中,給出了合理

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