【摘 要】
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在带时间窗的电动货车路径规划问题（EVRPTW）中，电动货车（EVs）前往充电站充电时可能需要排队。现有电动货车路径规划研究要么假设充电站有足够多的充电桩来回避排队问题，要么假设充电站只有一个充电桩来简化问题。然而，充电桩的数量会影响车辆在充电站的排队时间，这反过来又会影响车辆路径规划、配送时长和时间窗口的满足。为研究不同的充电站配置方案对车辆路径和系统性能指标的影响，本文首先构建排队模型刻画电动
【基金项目】
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国家自然科学基金（62203367）；
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在带时间窗的电动货车路径规划问题（EVRPTW）中，电动货车（EVs）前往充电站充电时可能需要排队。现有电动货车路径规划研究要么假设充电站有足够多的充电桩来回避排队问题，要么假设充电站只有一个充电桩来简化问题。然而，充电桩的数量会影响车辆在充电站的排队时间，这反过来又会影响车辆路径规划、配送时长和时间窗口的满足。为研究不同的充电站配置方案对车辆路径和系统性能指标的影响，本文首先构建排队模型刻画电动货车在充电站的排队现象。然后，在EVRPTW的基础上考虑EVs前往充电站的电量和流量约束来建立路径优化模型，并将充电站排队模型嵌入优化模型中，以车辆耗电成本、司机工资、时间窗惩罚成本、所有充电桩的成本最小化为目标函数。本文设计了一种节约里程（C-W）和改进的大邻域搜索（LNS）混合启发式算法来求解该模型，其中充电站的系统性能指标采用递归算法获得。18组实验结果表明：1)同步增加充电桩的数量，可以将车辆充电一次的平均排队时间控制在1-5分钟以内，且有效减少2.6%～21%的总成本；2)增加充电站数量可以减少排队时间，但会增加整个路线的总成本；3)当客户时间窗较短或者服务时间较长时，充电桩数量的变化对时间窗的满足影响更明显。
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