【摘 要】
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随着科技的进步,汽车已经成为当今社会中必不可少的交通工具。在我国,据统计2019年新登记注册的机动车3214万辆,机动车保有量达3.48亿辆,其中小型载客汽车保有量达2.2亿辆。汽车的保有量居高不下,这就造成了道路拥堵问题。道路的承载能力越发紧张,尤其在上下班高峰时期,其拥堵情况更加明显。这使得在拥堵过程中额外增加了车辆的旅途行驶时间,同时也增加了由于堵车造成的额外碳排放。因此如何减少车辆行驶过程
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随着科技的进步,汽车已经成为当今社会中必不可少的交通工具。在我国,据统计2019年新登记注册的机动车3214万辆,机动车保有量达3.48亿辆,其中小型载客汽车保有量达2.2亿辆。汽车的保有量居高不下,这就造成了道路拥堵问题。道路的承载能力越发紧张,尤其在上下班高峰时期,其拥堵情况更加明显。这使得在拥堵过程中额外增加了车辆的旅途行驶时间,同时也增加了由于堵车造成的额外碳排放。因此如何减少车辆行驶过程中的碳排放量成为急需解决的问题。在实际情况中,受到交通压力等因素的影响,行车速度不可能保持恒定。随着一天当中上下班高峰时间段与道路空闲时间段的不同,行车速度也会产生相应变化。因此时间依赖绿色车辆路径问题（Time-dependent green vehicle routing problem,TDGVRP）也随之成为众多学者研究的方向。考虑时间不同行车速度不同更加贴合实际。不同于传统VRP的恒定车速,在时间依赖的情况下,可以更加精确的计算出旅途产生的消耗。截至目前,针对TDGVRP的研究都仅仅对时间进行完全离散化来进行计算。本论文对时间依赖下的绿色车辆路径问题进行研究。相关研究内容如下:（1）对TDGVRP相关文献进行综述,总结TDGVRP当前的研究现状及其方法。（2）针对时间依赖的问题特点,提出TDGVRP中的相关定义及原理,并通过理论推导证明原理的正确性。（3）通过TDGVRP的消耗-时间关系函数图,对车辆的出发时刻选取进行改进。使得仅对部分出发时刻进行离散化处理,从而提高求解的精度。（4）为了求解较大规模的TDGVRP,设计并开发分支定价算法。建立算法的限制主问题,根据主问题推导出子问题,设计标签算法求解子问题,用benchmark实例进行实验,验证算法精确性和求解的规模。
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