【摘 要】
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针对电商平台物流中的碳排放成本较大，以及配送过程中配送员收益不均衡的情况，为满足平台减少物流成本和人力成本的需求，提高车辆配送效率，降低碳排放量，实现低碳绿色出行，本文研究带有时间窗、配送收益均衡的多目标绿色车辆路径规划问题，并设计了混合智能求解算法。首先，通过建立基于行驶速度的燃油消耗、基于模糊客户满意度的惩罚成本和配送收益均衡函数，构建以最小化燃油消耗量、惩罚成本和配送收益方差为目标的多目标绿
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61873105,72174079）； 江苏省青蓝工程中青年学术带头人； 连云港市海燕计划； 江苏省科研与实践创新计划项目（KYCX20 2936）；
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针对电商平台物流中的碳排放成本较大，以及配送过程中配送员收益不均衡的情况，为满足平台减少物流成本和人力成本的需求，提高车辆配送效率，降低碳排放量，实现低碳绿色出行，本文研究带有时间窗、配送收益均衡的多目标绿色车辆路径规划问题，并设计了混合智能求解算法。首先，通过建立基于行驶速度的燃油消耗、基于模糊客户满意度的惩罚成本和配送收益均衡函数，构建以最小化燃油消耗量、惩罚成本和配送收益方差为目标的多目标绿色车辆路径模型；然后，将变邻域搜索算子融入NSGA-II算法，设计求解上述模型的多目标进化优化算法，以提高算法的寻优性能；最后，选择Solomon中的18个测试数据集进行实验，通过与2个模型和3种算法的超体积值和knee点值对比，验证了所提模型的可行性和算法的有效性。为降低碳排放量，实现低碳绿色出行提供新方案。
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