低油耗多车型车辆路径问题及算法

发布时间：2022-01-20 20:59

　　为了解决以低油耗为优化目标的具有固定车辆数的多车型车辆路径问题,从低碳环保角度出发,建立以固定发车费用和油耗费用为优化目标的数学模型,并提出了一种融合邻域搜索算法的混合模拟退火算法,解决了传统模拟退火算法全局搜索能力差的缺点。模型中的油耗费用考虑了车辆车载率和行驶里程,算法中客户采用自然数编码方式,首先采用前向插入算法产生初始解;然后在解变换过程中融合了3种邻域搜索算子即互换、逆转、插入操作生成新解;最后通过实例对算法性能进行测试。通过与其他算法的计算结果对比验证了模型的实用性与算法的有效性。 

【文章来源】：河北工业大学学报. 2019,48(02)

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 问题描述
2 模型建立
    2.1 车辆油耗的计算
    2.2 模型
3 设计求解算法
    3.1 编码
    3.2 改进的模拟退火算法的实现
        3.2.1 求初始解
        3.2.2 邻域搜索算法产生新解
        3.2.3 解的评价
        3.2.4 Metropolis准则
        3.2.5 降温
4 仿真
    4.1 测试问题
    4.2 参数设置
    4.3 算法比较
5 总结


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于单车场多车型车辆路径问题的混合求解算法[J]. 郭海湘,潘雯雯,周欣然,李冰毅.  系统管理学报. 2017(05)
[2]城市货运交通问题与城市地下物流[J]. 俞明健.  交通与运输. 2017(03)
[3]基于两阶段算法的需求可拆分多车型车辆路径问题[J]. 潘雯雯,郭海湘,周光勇,杜天松.  中国管理科学. 2016(S1)
[4]基于混合模拟退火算法求解电表配送车辆路径问题[J]. 钱晓明,孙颖,刘建.  计算机集成制造系统. 2017(11)
[5]多车型电动汽车车辆路径问题的分支定价算法研究[J]. 揭婉晨,杨珺,杨超.  系统工程理论与实践. 2016(07)
[6]基于并行模拟退火算法求解时间依赖型车辆路径问题[J]. 穆东,王超,王胜春,周圣川.  计算机集成制造系统. 2015(06)
[7]碳排量最小的车辆路径优化问题研究[J]. 朱长征,李艳玲.  计算机工程与应用. 2013(22)
[8]具有固定车辆数的多车型低碳路径问题及算法[J]. 李进,傅培华.  计算机集成制造系统. 2013(06)
[9]多车型车辆路径问题的量子遗传算法研究[J]. 葛显龙,许茂增,王伟鑫.  中国管理科学. 2013(01)
[10]多车场多车型最快完成车辆路径问题的变异蚁群算法[J]. 马建华,房勇,袁杰.  系统工程理论与实践. 2011(08)



本文编号：3599509