【摘 要】
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随着电子商务的发展,物流配送在社会经济发展和居民日常生活中发挥着越来越重要的作用,科学规划配送方案对物流配送具有重要意义。近些年来,电动汽车凭借其能源利用率高、噪声小、行驶成本低等优势,逐步发展成为仅次于传统燃油车的重要运输工具,城市电动汽车配送路径优化问题引发了广泛关注。面对日益复杂的物流配送环境,本文在电动汽车配送特点的基础上,同时考虑了不确定环境、客户的满意度等因素,对电动汽车路径集成优化进
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随着电子商务的发展,物流配送在社会经济发展和居民日常生活中发挥着越来越重要的作用,科学规划配送方案对物流配送具有重要意义。近些年来,电动汽车凭借其能源利用率高、噪声小、行驶成本低等优势,逐步发展成为仅次于传统燃油车的重要运输工具,城市电动汽车配送路径优化问题引发了广泛关注。面对日益复杂的物流配送环境,本文在电动汽车配送特点的基础上,同时考虑了不确定环境、客户的满意度等因素,对电动汽车路径集成优化进行了研究,增加了配送方案的灵活性,具有较强的理论意义和实践意义。本文的主要研究工作如下:（1）集成排队等待时间的非线性电动汽车充电过程建模。基于电动汽车应用于城市配送的特性,综合考虑电动汽车在充电站的时变排队等待时间和非线性充电时间,对电动汽车充电过程和充电时间变量进行刻画,建立电动汽车充电时间模型。（2）考虑灰需求的单目标电动汽车路径优化模型构建与求解。用灰数来描述客户需求的不确定性,以降低物流配送成本为目标,建立考虑灰需求的单目标电动汽车路径优化模型,并基于灰色机会约束规划理论,将所建模型转换为可求解模型。采用灰色模拟技术处理灰色机会约束条件,设计了嵌套灰色模拟的单目标蚁群算法。通过对Solomon标准算例进行扩展,设计了适用于电动汽车路径优化的测试算例,并进行了仿真实验,结果表明:（1）本文设计的算法能有效求解考虑灰需求的单目标电动汽车路径优化模型;（2）置信水平的取值对路径方案存在影响,企业可根据自身的风险偏好做出路径决策;（3）充电策略的选择会对最终的配送成本造成影响,总配送成本随着充电完成后荷电状态的提高呈现出先降后升的趋势。（3）考虑灰需求的多目标电动汽车路径优化模型构建与求解。在单目标模型的基础上,同时考虑客户满意度和电动汽车充电过程,建立了多目标电动汽车路径优化模型。在单目标算法的基础上,对状态转移策略和信息素更新策略进行改进,引入灰关联分析引导算法搜索方向,设计了嵌套灰关联分析的改进多目标蚁群算法。仿真实验表明:（1）相较普通的多目标算法,嵌套灰关联分析的改进多目标蚁群算法能得到较好的Pareto前沿。（2）在面对配送成本和客户满意度效益悖反的情况时,企业可根据自身的发展战略,参考本文的灰关联评价法,选择最佳的配送方案。
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