發(fā)布時間：2017-03-26 22:13

  本文關(guān)鍵詞：基于純電動汽車的城市配送車輛路徑問題研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著我國城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快、電子商務(wù)的空前繁榮,城市配送得到了迅猛的發(fā)展。但城市配送作為一種城市內(nèi)部的經(jīng)濟行為,“外部不經(jīng)濟性”的缺點日漸凸顯,尤其是配送過程對交通和環(huán)境帶來的影響尤為明顯。純電動汽車,具有能耗低、污染小等優(yōu)點,對解決城市配送給城市造成的不利影響有積極的作用。然而相較傳統(tǒng)燃油汽車,純電動汽車具有單次充電的續(xù)駛里程小、動力不足、速度慢等缺點,配送過程中電量耗盡的風(fēng)險較大,致使電動汽車的配送服務(wù)范圍和配送質(zhì)量大打折扣。鑒于此,本文結(jié)合純電動汽車在物流行業(yè)的應(yīng)用實際,對基于純電動汽車的城市配送車輛路徑問題進(jìn)行研究,具體作了如下工作：(1)研究分析了純電動汽車應(yīng)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關(guān)概念的基礎(chǔ)上,結(jié)合城市配送的特點和城市配送的目標(biāo),從社會效益、環(huán)境效益、經(jīng)濟效益等角度分析了將純電動汽車應(yīng)用于城市配送的可行性和必要性。(2)構(gòu)建了基于純電動汽車的城市配送車輛路徑問題模型(PEVbCDVRP模型)。研究對車輛路徑問題(VRP)分類的基礎(chǔ)上,結(jié)合純電動汽車特性,將基于純電動汽車的車輛路徑問題抽象為一種基于社會充電網(wǎng)絡(luò)的帶車輛容量約束、單次充電續(xù)駛里程約束、單車日行駛里程約束的VRP模型(PEVbCDVRP模型)。(3)設(shè)計了PEVbCDVRP模型的求解算法。首先對企業(yè)實際使用調(diào)度方法抽象為最鄰近算法,并給出了求解PEVbCDVRP模型的最鄰近算法步驟。其次,在研究基本蟻群算法的步驟和PEVbCDVRP模型特點的基礎(chǔ)上,設(shè)計了求解PEVbCDVRP模型的蟻群算法�；谀M數(shù)據(jù)構(gòu)建了PEVbCDVRP模型,分別應(yīng)用最鄰近算法和蟻群算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真。仿真結(jié)果表明,蟻群算法求得的路徑方案無論是總的路徑長度,還是所需要的配送車輛數(shù)量以及車輛載重率方面均優(yōu)于最鄰近算法。(4) PEVbCDVRP模型與算法在A企業(yè)中的應(yīng)用。分析A企業(yè)純電動物流車隊在城市配送業(yè)務(wù)中的運營現(xiàn)狀。在此基礎(chǔ)上,設(shè)計了A企業(yè)的配送方案：即在社會充電網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下,將A企業(yè)純電動物流車隊配送調(diào)度抽象為PEVbCDVRP模型。并對方案進(jìn)行了仿真實現(xiàn),得到了比較滿意的結(jié)果,證明了本文所設(shè)計的PEVbCDVRP模型與算法的實際意義。
【關(guān)鍵詞】：現(xiàn)代物流 城市配送 純電動汽車 車輛路徑問題 蟻群算法
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U492.22
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 緒論11-23
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12
• 1.2 國內(nèi)外現(xiàn)狀分析12-20
• 1.2.1 我國城市物流配送發(fā)展現(xiàn)狀12-13
• 1.2.2 國內(nèi)外電動汽車發(fā)展現(xiàn)狀13-17
• 1.2.3 國內(nèi)外車輛路徑問題研究現(xiàn)狀17-19
• 1.2.4 現(xiàn)狀評述19-20
• 1.3 論文主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)20-22
• 1.4 主要創(chuàng)新點22-23
• 2 基于純電動汽車的城市配送車輛路徑規(guī)劃模型23-36
• 2.1 基于純電動汽車的城市配送研究23-29
• 2.1.1 城市配送23-25
• 2.1.2 國內(nèi)電動汽車發(fā)展政策環(huán)境25-27
• 2.1.3 城市配送中純電動汽車與傳統(tǒng)燃油車的對比分析27-29
• 2.2 車輛路徑問題理論研究29-32
• 2.2.1 車輛路徑問題的定義29
• 2.2.2 車輛路徑問題分類29-32
• 2.3 基于純電動汽車的車輛路徑優(yōu)化模型32-35
• 2.3.1 傳統(tǒng)CVRP模型32-33
• 2.3.2 PEVbCDVRP模型33-35
• 2.4 本章小結(jié)35-36
• 3 PEVbCDVRP模型求解方法研究36-56
• 3.1 車輛路徑問題的求解方法36-40
• 3.1.1 精確求解算法36
• 3.1.2 啟發(fā)式算法36-38
• 3.1.3 智能優(yōu)化算法38-40
• 3.2 蟻群算法基本原理及改進(jìn)研究40-47
• 3.2.1 蟻群算法基本原理40-44
• 3.2.2 蟻群算法的改進(jìn)44-47
• 3.3 PEVbCDVRP模型的求解方法設(shè)計與實現(xiàn)47-55
• 3.3.1 求解PEVbCDVRP模型的最鄰近算法設(shè)計49
• 3.3.2 求解PEVbCDVRP模型的蟻群算法設(shè)計49-51
• 3.3.3 實驗仿真及結(jié)果分析51-55
• 3.4 本章小結(jié)55-56
• 4 A公司純電動汽車配送方案設(shè)計56-65
• 4.1 A公司純電動汽車配送現(xiàn)狀分析56-59
• 4.1.1 A公司配送客戶與配送車輛情況56-57
• 4.1.2 A公司純電動物流車隊運營現(xiàn)狀及問題分析57-59
• 4.2 A公司純電動汽車配送方案設(shè)計與實現(xiàn)59-64
• 4.2.1 方案設(shè)計59-62
• 4.2.2 方案實現(xiàn)與結(jié)果分析62-64
• 4.3 本章小結(jié)64-65
• 5 結(jié)論及展望65-67
• 5.1 全文結(jié)論65-66
• 5.2 研究展望66-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果71-73
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集73

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