針對生鮮食品配送成本一直居高不下的問題,新能源汽車的應用在一定程度上體現(xiàn)了它的成本優(yōu)勢,同時由于充電而造成的時間和里程的增加,致使總運輸成本沒有明顯改善。通過假設(shè)在配送客戶點允許進行邊服務(wù)客戶邊進行充電作業(yè),在此基礎(chǔ)上添加了軟時間窗約束,建立了以總配送成本最小為目標的模型,使用粒子群算法并結(jié)合實際案例進行優(yōu)化求解。研究表明,邊充邊卸的方式可以有效地降低電動汽車在冷鏈物流中由充電帶來的成本問題,為電動汽車在物流行業(yè)普及推廣提供了可行性解決方案,該模式下車輛路徑問題研究具有實際意義和理論價值。 

【文章來源】：制造業(yè)自動化. 2020年07期

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

車輛路徑規(guī)劃

由上述得到的結(jié)果可知，在本章中使用的粒子群算法進行的算例求解分析得出了較為理想的結(jié)果，圖2中可以看出大約在迭代次數(shù)為70次之前曲線下降速度比較快，其性能處于不穩(wěn)定狀態(tài)，隨著曲線的變化趨勢越來越緩和，可以看出這種算法的尋優(yōu)速度比較快，在迭代次數(shù)70次之后，性能趨于穩(wěn)定狀態(tài)，收斂性比較好。所以，粒子群算法針對此問題收斂性以及運算速度都比較好，得出最優(yōu)解。4 結(jié)語

【參考文獻】：
期刊論文
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[3]帶有時間窗的生鮮物流配送路徑優(yōu)化研究[J]. 葛顯龍,孔陽.  數(shù)學的實踐與認識. 2016(12)
[4]生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送中帶時窗的VRP模型與算法[J]. 邵舉平,曹倩,沈敏燕,孫延安.  工業(yè)工程與管理. 2015(01)
[5]鮮活農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流配送路徑優(yōu)化研究[J]. 李雅萍.  價值工程. 2013(31)
[6]多時間窗車輛路徑問題的混合蟻群算法[J]. 彭碧濤,周永務(wù).  計算機工程與應用. 2010(31)

碩士論文
[1]基于電動汽車技術(shù)特征的共同配送調(diào)度優(yōu)化研究[D]. 劉華旭.北京交通大學 2012



本文編號：2920576