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异构车队多中心交付的低碳车辆路径问题与算法
1
作者
梁永宏
葛显龙
+2 位作者
王博
程梦丹
张洛彬
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期60-68,共9页
针对前置仓配送模式面临的“一地多仓、末端交叉、高成本、高排放”难题,提出异构车队多中心横向协同配送模型。通过引入考虑速度、时间、距离、载重和发动机等因素的异构车队综合碳排放函数,将碳排放成本、司机成本和派车成本通过线性...
针对前置仓配送模式面临的“一地多仓、末端交叉、高成本、高排放”难题,提出异构车队多中心横向协同配送模型。通过引入考虑速度、时间、距离、载重和发动机等因素的异构车队综合碳排放函数,将碳排放成本、司机成本和派车成本通过线性加权方式转换为目标函数;设计含特殊头部结构和染色体编码机制的改进遗传算法,引入交叉算子和动态权重调整机制以实现解空间的高效搜索。研究结果表明:相比传统前置仓横向转移补货调度,异构车队多中心横向协同补货调度在总成本方面减少39.1%,CO_(2)排放量减少12.5%,车辆使用数节约27.2%;随着协同客户占总客户的比例增加,总成本进一步减少;相较碳排放成本、派车成本,司机成本在总成本中占较大比例,需引起物流企业重视。
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关键词
交通工程
低碳车辆
路径问题
多中心配送
异构车队
综合模态排放模型
改进遗传算法
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职称材料
改进模拟退火算法的低碳车辆路径规划
被引量：
1
2
作者
邓嘉鑫
唐宏伟
+3 位作者
何厚为
刘书剑
周纯清
李佳乐
《农业装备与车辆工程》
2024年第9期46-52,共7页
在城市垃圾量急剧增加的背景下,为解决清运车辆过度使用导致碳排放持续增加问题,提出一种垃圾清运车辆低碳路径优化方法。在考虑车辆容量限制和时间窗约束的情况下,综合多个清运过程影响因素优化目标函数,建立以路径最优、成本极小化为...
在城市垃圾量急剧增加的背景下,为解决清运车辆过度使用导致碳排放持续增加问题,提出一种垃圾清运车辆低碳路径优化方法。在考虑车辆容量限制和时间窗约束的情况下,综合多个清运过程影响因素优化目标函数,建立以路径最优、成本极小化为目标的数学模型。设计了改进模拟退火算法求解模型,改进策略包括使用K-means聚类算法协助模拟退火算法,加入2-shift法、2-symmetry法和2-insert法,使算法在全局搜索和局部搜索达到平衡,在邻域搜索上引入随机均匀采样策略,避免因穷举带来的时间复杂度过高问题。多个经典算例的仿真实验结果表明,改进模拟退火算法对优化车辆低碳路径规划模型具有较好的收敛速度和鲁棒性。
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关键词
车辆
低
碳
路径优化
改进模拟退火算法
K-MEANS聚类算法
随机均匀采样策略
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职称材料
基于改进的禁忌搜索算法求解带2维装箱约束的低碳车辆路径问题
被引量：
1
3
作者
王永胜
万龙
李胜胜
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017年第4期355-360,367,共7页
同时考虑2维装箱和车辆路径2个NP难问题,以碳排放量为目标函数,对低碳环境下带2维装箱约束的车辆路径问题进行研究.求解思路是以禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)为主要框架,然后基于贪心的思想采用4种启发式装箱策略生成初始解,并通过改...
同时考虑2维装箱和车辆路径2个NP难问题,以碳排放量为目标函数,对低碳环境下带2维装箱约束的车辆路径问题进行研究.求解思路是以禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)为主要框架,然后基于贪心的思想采用4种启发式装箱策略生成初始解,并通过改进编码解码方式以及使用动态增长的禁忌长度对TS算法进行改进;由给出算例的计算结果可知,改进的禁忌搜索算法对于求解该类问题具有一定的优越性.
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关键词
低碳车辆
路径问题
改进的禁忌搜索
贪心算法
2维装箱约束
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职称材料
题名
异构车队多中心交付的低碳车辆路径问题与算法
1
作者
梁永宏
葛显龙
王博
程梦丹
张洛彬
机构
重庆交通大学经济与管理学院
出处
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期60-68,共9页
基金
国家社会科学基金项目(19CGL041)
重庆市自然科学基金面上项目(cstc2020jcyj-msxmX0108)
+1 种基金
重庆市教委人文社会科学研究项目(20JD059)
重庆市教委“成渝地区”双城经济圈科技创新重点项目(KJCXZD2020031)。
文摘
针对前置仓配送模式面临的“一地多仓、末端交叉、高成本、高排放”难题,提出异构车队多中心横向协同配送模型。通过引入考虑速度、时间、距离、载重和发动机等因素的异构车队综合碳排放函数,将碳排放成本、司机成本和派车成本通过线性加权方式转换为目标函数;设计含特殊头部结构和染色体编码机制的改进遗传算法,引入交叉算子和动态权重调整机制以实现解空间的高效搜索。研究结果表明:相比传统前置仓横向转移补货调度,异构车队多中心横向协同补货调度在总成本方面减少39.1%,CO_(2)排放量减少12.5%,车辆使用数节约27.2%;随着协同客户占总客户的比例增加,总成本进一步减少;相较碳排放成本、派车成本,司机成本在总成本中占较大比例,需引起物流企业重视。
关键词
交通工程
低碳车辆
路径问题
多中心配送
异构车队
综合模态排放模型
改进遗传算法
Keywords
traffic engineering
low-carbon vehicle routing problem
multi-depot distribution
heterogeneous fleet
comprehensive modal emission model
improved genetic algorithm
分类号
U492.31 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
改进模拟退火算法的低碳车辆路径规划
被引量：
1
2
作者
邓嘉鑫
唐宏伟
何厚为
刘书剑
周纯清
李佳乐
机构
邵阳学院湖南省特种装备电能变换与控制工程技术研究中心
邵阳学院多电源地区电网运行与控制湖南省重点实验室
出处
《农业装备与车辆工程》
2024年第9期46-52,共7页
基金
国家级大学生创新创业训练计划项目(202210547018)
湖南省自然科学基金(2022JJ50205)。
文摘
在城市垃圾量急剧增加的背景下,为解决清运车辆过度使用导致碳排放持续增加问题,提出一种垃圾清运车辆低碳路径优化方法。在考虑车辆容量限制和时间窗约束的情况下,综合多个清运过程影响因素优化目标函数,建立以路径最优、成本极小化为目标的数学模型。设计了改进模拟退火算法求解模型,改进策略包括使用K-means聚类算法协助模拟退火算法,加入2-shift法、2-symmetry法和2-insert法,使算法在全局搜索和局部搜索达到平衡,在邻域搜索上引入随机均匀采样策略,避免因穷举带来的时间复杂度过高问题。多个经典算例的仿真实验结果表明,改进模拟退火算法对优化车辆低碳路径规划模型具有较好的收敛速度和鲁棒性。
关键词
车辆
低
碳
路径优化
改进模拟退火算法
K-MEANS聚类算法
随机均匀采样策略
Keywords
vehicle low-carbon path optimization
improved simulated annealing algorithm
K-means clustering algorithm
random uniform sampling strategy
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
U469.79 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于改进的禁忌搜索算法求解带2维装箱约束的低碳车辆路径问题
被引量：
1
3
作者
王永胜
万龙
李胜胜
机构
江西财经大学信息管理学院
出处
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017年第4期355-360,367,共7页
基金
国家自然科学青年基金(11601198)
江西省教育厅科技计划(GJJ150464
+3 种基金
GJJ160457)
江西省社会科学规划(15GL12)
江西财经大学第十一届学生科研课题(XS16486
XS16470)资助项目
文摘
同时考虑2维装箱和车辆路径2个NP难问题,以碳排放量为目标函数,对低碳环境下带2维装箱约束的车辆路径问题进行研究.求解思路是以禁忌搜索算法(Tabu Search,TS)为主要框架,然后基于贪心的思想采用4种启发式装箱策略生成初始解,并通过改进编码解码方式以及使用动态增长的禁忌长度对TS算法进行改进;由给出算例的计算结果可知,改进的禁忌搜索算法对于求解该类问题具有一定的优越性.
关键词
低碳车辆
路径问题
改进的禁忌搜索
贪心算法
2维装箱约束
Keywords
the vehicle routing problem in low carbon
enhanced tabu search algorithm
greedy algorithm
two-dimensional packing constraint
分类号
O223 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
异构车队多中心交付的低碳车辆路径问题与算法
梁永宏
葛显龙
王博
程梦丹
张洛彬
《重庆交通大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
改进模拟退火算法的低碳车辆路径规划
邓嘉鑫
唐宏伟
何厚为
刘书剑
周纯清
李佳乐
《农业装备与车辆工程》
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进的禁忌搜索算法求解带2维装箱约束的低碳车辆路径问题
王永胜
万龙
李胜胜
《江西师范大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2017
1
在线阅读
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职称材料
已选择
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