本文選題：電動汽車路徑規(guī)劃 + 改進粒子群算法��； 參考：《東華大學》2017年碩士論文

【摘要】：隨著互聯網的發(fā)展,城市物流配送逐年增多,出現城市交通狀況擁堵以及尾氣污染等現象,城市物流的外部不經濟逐漸引起了大家的重視。以石油為主要燃料的交通領域,正面臨著全球范圍內資源緊缺與環(huán)境污染的挑戰(zhàn),加快推進普及新能源交通工具,成為全世界實現交通領域可持續(xù)發(fā)展的共識。受到購買新能汽車給予多項補助以及要求物流運輸企業(yè)采用的車輛30%必須為電動汽車等相關政策的推動。我國新能源汽車尤其是能實現零排放的電動汽車,因為能源利用率高,技術相對成熟,成為我國新能源汽車發(fā)展和汽車工業(yè)轉型的主要戰(zhàn)略方向。隨著電動汽車越來越多地出現在車輛調度系統(tǒng)中,尤其是電動出租車調度系統(tǒng)。電動汽車的一些特性,比如:續(xù)航里程短,充電時間長,充電服務設施少以及制動時動能可轉化為電能儲存在電容里等,使得電動汽車調度過程中需要考慮電動汽車的充電時間,充電站位置,電動汽車的容量限制,對傳統(tǒng)車輛調度理論有很大的沖擊。傳統(tǒng)車輛調度理論并不適合指導電動汽車路徑規(guī)劃問題,人們迫切地需要以電動汽車為研究對象的相關路徑規(guī)劃理論為指導依據。本文在已有研究的基礎上,以電動出租車為研究背景,考慮電動出租車獨占性特性,首先研究了基于客戶滿意度的獨占性多目標帶時間窗口的電動汽車路徑規(guī)劃問題(Multi-Objective Exclu-sive Electric Vehicle Routing Problem with Time Window,以下簡稱MOEE-VRPTW問題),建立了基于客戶滿意度的MOEE-VRPTW混合整數規(guī)劃模型,然后提出了通過增加粒子共享信息類型來提高粒子全局搜索能力的改進粒子群算法,并從粒子更新方向的角度分析其原理。再次根據司機是否為理性人,提出了兩種充電策略:(1)司機為理性人——任務導向型充電策略;(2)司機為非理性人——最低百分點充電策略。并分析了這兩種充電策略對上述模型的影響,以及給出這兩種充電策略的適用情況。通過仿真測試將改進粒子群算法應用到模型的求解中,仿真測試結果表明,改進粒子群算法能夠克服標準粒子群算法易陷入局部最優(yōu)的缺點。并進行了參數分析,以及不同的充電策略對模型求解的影響分析。最后在MOEE-VRPTW模型的基礎上,給出客戶信息隨時間逐漸到來的動態(tài)MOEE-VRPTW模型,并提出了結合時間驅動和事件驅動的滾動時域算法來求解該模型,仿真測試結果表明該算法能快速求解該問題。
[Abstract]:With the development of the Internet, the urban logistics distribution is increasing year by year, and the phenomenon of urban traffic congestion and exhaust gas pollution appears, so the external diseconomy of urban logistics has been paid more and more attention. The transportation field with petroleum as the main fuel is facing the challenge of the shortage of resources and environmental pollution in the global scope. It has become the consensus of the world to realize the sustainable development of the transportation field to speed up the popularization of new energy vehicles. Driven by policies such as multiple subsidies for the purchase of NNCs and the requirement that 30 per cent of vehicles used by logistics transport companies must be electric vehicles. China's new energy vehicles, especially electric vehicles, which can achieve zero emissions, have become the main strategic direction for the development of new energy vehicles and the transformation of automobile industry because of their high energy efficiency and relatively mature technology. Along with the electric vehicle more and more appear in the vehicle dispatch system, especially the electric taxi dispatch system. Some of the features of electric vehicles, such as short range, long charging time, less charging facilities, and braking kinetic energy can be converted into electric energy stored in capacitors, etc. It is necessary to consider the charging time, charging station location and capacity limitation of electric vehicle in the process of electric vehicle scheduling, which has a great impact on the traditional vehicle scheduling theory. The traditional vehicle scheduling theory is not suitable to guide the path planning of electric vehicles, and people urgently need to take the related path planning theory of electric vehicles as the guidance basis. In this paper, based on the existing research, taking electric taxi as the research background, the exclusive characteristics of electric taxi are considered. In this paper, the path planning problem of electric vehicle with time window based on customer satisfaction is studied. The MOEE-VRPTW problem is referred to as Multi-Objective Exclu-sive Electric Vehicle Routing Problem with Time Window, and the MOEE-VRPTW mixed integer programming model based on customer satisfaction is established. Then, an improved particle swarm optimization algorithm is proposed to improve the global searching ability of particles by increasing the type of information shared by particles, and the principle of the algorithm is analyzed from the point of view of the direction of particle renewal. Thirdly, according to whether the driver is a rational person, two charging strategies are proposed: 1) driver is a rational human-task-oriented charging strategy & # 2) the driver is an irrational person-the lowest percentage point charging strategy. The influence of these two charging strategies on the above models is analyzed, and the application of these two charging strategies is given. The simulation results show that the improved particle swarm optimization algorithm can overcome the shortcoming that standard particle swarm optimization algorithm is easy to fall into local optimum. The parameter analysis and the influence of different charging strategies on the solution of the model are also carried out. Finally, on the basis of MOEE-VRPTW model, a dynamic MOEE-VRPTW model with customer information coming along with time is given, and a rolling time-domain algorithm combining time-driven and event-driven is proposed to solve the model. The simulation results show that the algorithm can solve the problem quickly.
【學位授予單位】：東華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：U492.3

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