多车型绿色车辆路径模型及求解算法研究

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近年来,倡导绿色发展、绿色运输已引起学界、政府和企业界的广泛关注。2016年国际能源署发布的《来自燃料燃烧的二氧化碳排放2018:回顾》显示,运输部门CO2排放量第二大贡献体为80亿吨,占全球CO2排放量的24%,其中公路运输CO2排放量占74%。中国运输部门的CO2排放量为8亿吨,占亚洲CO2排放的35%。若不加以控制,到2050年物流运输行业的碳排放将比2007年增加150%-250%。物流配送领域的节能减排已刻不容缓,物流配送中的绿色车辆路径问题(green vehicle routing problem,GVRP)已成为学界和业界的热点问题。首先,从油耗和碳排放测度模型、多车型车辆路径问题(heterogeneous vehicle routing problem,HVRP)、绿色车辆路径问题(GVRP)、多车型绿色车辆路径问题(heterogeneous GVRP,HGVRP)及其求解算法五个方面对现有研究成果进行了综述。其次,在简要介绍物流配送领域广泛应用的车辆油耗和碳排放测度模型的基础上,建立了适用于多车型的车辆油耗测度模型。第三,兼顾经济效益和环境效益,以油耗成本、碳排放成本、车辆使用成本以及延迟服务惩罚成本之和最小化作为优化目标,构建带容量和时间窗约束的HGVRP模型。第四,针对构建的HGVRP模型,提出一种改进的遗传算法,其基本思想是采用扫描算法对种群进行初始化,以提高初始解的质量;采用部分映射杂交产生新的染色体,避免算法陷入局部最优;在选择、交叉、变异之后引入进化逆转操作,以提高算法的全局搜索能力。最后,通过算例仿真,比较分析了采用不同车速、不同类型车辆、不同优化目标和不同算法等情况下的仿真结果,验证了构建的HGVRP模型和提出的改进遗传算法的有效性和可行性。论文的创新点主要体现在两个方面:(1)建立适用于不同类型车辆的油耗测度模型,综合考虑经济效益和环境效益,构建了考虑多种成本因素、以综合成本最小化作为优化目标的HGVRP模型;(2)设计了一种适用于求解HGVRP模型的改进遗传算法,设计的算法具有较好的适用性、稳定性和快速收敛性。
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