基于纯电动汽车的城市配送车辆路径问题研究

【摘要】：随着我国城镇化进程加快、电子商务的空前繁荣,城市配送得到了迅猛的发展。但城市配送作为一种城市内部的经济行为,“外部不经济性”的缺点日渐凸显,尤其是配送过程对交通和环境带来的影响尤为明显。纯电动汽车,具有能耗低、污染小等优点,对解决城市配送给城市造成的不利影响有积极的作用。然而相较传统燃油汽车,纯电动汽车具有单次充电的续驶里程小、动力不足、速度慢等缺点,配送过程中电量耗尽的风险较大,致使电动汽车的配送服务范围和配送质量大打折扣。鉴于此,本文结合纯电动汽车在物流行业的应用实际,对基于纯电动汽车的城市配送车辆路径问题进行研究,具体作了如下工作：(1)研究分析了纯电动汽车应用于城市配送的可行性和必要性。在研究了城市物流配送的相关概念的基础上,结合城市配送的特点和城市配送的目标,从社会效益、环境效益、经济效益等角度分析了将纯电动汽车应用于城市配送的可行性和必要性。(2)构建了基于纯电动汽车的城市配送车辆路径问题模型(PEVbCDVRP模型)。研究对车辆路径问题(VRP)分类的基础上,结合纯电动汽车特性,将基于纯电动汽车的车辆路径问题抽象为一种基于社会充电网络的带车辆容量约束、单次充电续驶里程约束、单车日行驶里程约束的VRP模型(PEVbCDVRP模型)。(3)设计了PEVbCDVRP模型的求解算法。首先对企业实际使用调度方法抽象为最邻近算法,并给出了求解PEVbCDVRP模型的最邻近算法步骤。其次,在研究基本蚁群算法的步骤和PEVbCDVRP模型特点的基础上,设计了求解PEVbCDVRP模型的蚁群算法。基于模拟数据构建了PEVbCDVRP模型,分别应用最邻近算法和蚁群算法对数据进行仿真。仿真结果表明,蚁群算法求得的路径方案无论是总的路径长度,还是所需要的配送车辆数量以及车辆载重率方面均优于最邻近算法。(4) PEVbCDVRP模型与算法在A企业中的应用。分析A企业纯电动物流车队在城市配送业务中的运营现状。在此基础上,设计了A企业的配送方案：即在社会充电网络环境下,将A企业纯电动物流车队配送调度抽象为PEVbCDVRP模型。并对方案进行了仿真实现,得到了比较满意的结果,证明了本文所设计的PEVbCDVRP模型与算法的实际意义。 【关键词】：现代物流 城市配送 纯电动汽车 车辆路径问题 蚁群算法
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U492.22
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-23
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12
• 1.2 国内外现状分析12-20
• 1.2.1 我国城市物流配送发展现状12-13
• 1.2.2 国内外电动汽车发展现状13-17
• 1.2.3 国内外车辆路径问题研究现状17-19
• 1.2.4 现状评述19-20
• 1.3 论文主要内容及结构20-22
• 1.4 主要创新点22-23
• 2 基于纯电动汽车的城市配送车辆路径规划模型23-36
• 2.1 基于纯电动汽车的城市配送研究23-29
• 2.1.1 城市配送23-25
• 2.1.2 国内电动汽车发展政策环境25-27
• 2.1.3 城市配送中纯电动汽车与传统燃油车的对比分析27-29
• 2.2 车辆路径问题理论研究29-32
• 2.2.1 车辆路径问题的定义29
• 2.2.2 车辆路径问题分类29-32
• 2.3 基于纯电动汽车的车辆路径优化模型32-35
• 2.3.1 传统CVRP模型32-33
• 2.3.2 PEVbCDVRP模型33-35
• 2.4 本章小结35-36
• 3 PEVbCDVRP模型求解方法研究36-56
• 3.1 车辆路径问题的求解方法36-40
• 3.1.1 精确求解算法36
• 3.1.2 启发式算法36-38
• 3.1.3 智能优化算法38-40
• 3.2 蚁群算法基本原理及改进研究40-47
• 3.2.1 蚁群算法基本原理40-44
• 3.2.2 蚁群算法的改进44-47
• 3.3 PEVbCDVRP模型的求解方法设计与实现47-55
• 3.3.1 求解PEVbCDVRP模型的最邻近算法设计49
• 3.3.2 求解PEVbCDVRP模型的蚁群算法设计49-51
• 3.3.3 实验仿真及结果分析51-55
• 3.4 本章小结55-56
• 4 A公司纯电动汽车配送方案设计56-65
• 4.1 A公司纯电动汽车配送现状分析56-59
• 4.1.1 A公司配送客户与配送车辆情况56-57
• 4.1.2 A公司纯电动物流车队运营现状及问题分析57-59
• 4.2 A公司纯电动汽车配送方案设计与实现59-64
• 4.2.1 方案设计59-62
• 4.2.2 方案实现与结果分析62-64
• 4.3 本章小结64-65
• 5 结论及展望65-67
• 5.1 全文结论65-66
• 5.2 研究展望66-67
• 参考文献67-71
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果71-73
• 学位论文数据集73

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