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混合变邻域搜索算法求解大规模电动车辆路径优化问题 被引量:15
1
作者 王伟权 丁鼎 曹淑艳 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期910-919,共10页
基于真实的物流场景,研究了带时间窗的多车型和多循环电动车辆路径问题。建立了一个基于路径的混合整数线性规划模型,可精确求解小规模算例。提出了将变邻域搜索算法和标签算法相结合的混合启发式算法,用以求解大规模情形。该算法提出... 基于真实的物流场景,研究了带时间窗的多车型和多循环电动车辆路径问题。建立了一个基于路径的混合整数线性规划模型,可精确求解小规模算例。提出了将变邻域搜索算法和标签算法相结合的混合启发式算法,用以求解大规模情形。该算法提出了一种带随机因子的启发式算法构造初始解,并对时间窗和里程约束进行了松弛,使用邻域算子进行变邻域搜索,使用标签算法精确求解了固定商户配送顺序下的路径最优充电决策问题。测试结果表明:混合变邻域搜索算法可在极短时间内找到最优解,能大幅度降低物流成本。 展开更多
关键词 多车型 多循环 电动车辆路径优化问题 变邻域搜索算法 标签算法
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混合文化基因算法求解带容量约束的电动车辆路径问题
2
作者 骆维 陈仕军 吴华伟 《现代电子技术》 北大核心 2025年第7期177-186,共10页
针对带容量约束的电动车辆路径问题(CEVRP),以最小化总行驶里程为优化目标,提出一种混合文化基因求解算法。将原问题分解为两个子问题,即带容量约束的车辆路径问题和固定路径下的车辆充电问题。针对该问题设计双层解码,上层解码采用分... 针对带容量约束的电动车辆路径问题(CEVRP),以最小化总行驶里程为优化目标,提出一种混合文化基因求解算法。将原问题分解为两个子问题,即带容量约束的车辆路径问题和固定路径下的车辆充电问题。针对该问题设计双层解码,上层解码采用分割算法获得满足容量约束的路径,下层采用移除启发式算法获得可行的充电路径。首先,利用k最近邻算法获得多样性的编码个体,再采用双层解码获得优良初始种群;然后,对种群执行变邻域搜索改进个体的解质量;接着,使用精英保留策略对精英个体继续采用三种局部强化策略,对带容量约束的车辆路径进行局部搜索,对车辆路径中的充电站和客户点进行优化调整;最后,采用两种选择操作并使用顺序交叉在不同解之间共享信息。实验部分采用国际竞赛中的CEVRP测试数据集,将所提算法与对比算法进行比较,实验结果表明,所提算法在中小规模实例上优于对比算法,在大规模实例上也能得到满意解,并且具有良好的稳定性。 展开更多
关键词 电动车路径问题 混合文化基因算法 k最近邻 变邻域搜索 局部搜索 精英保留策略
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代理模型辅助进化算法求解大规模电动车辆路径问题
3
作者 王朝 查帮政 秦芳 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第4期755-763,共9页
针对大规模电动车辆路径问题,本文提出一种基于代理模型辅助加速的进化算法。该算法基于通用的路由-充电两阶段优化框架,通过在充电优化阶段引入代理模型,以部分替代费时的真实充电优化过程,加速算法搜索效率。在路由优化阶段,采用改进... 针对大规模电动车辆路径问题,本文提出一种基于代理模型辅助加速的进化算法。该算法基于通用的路由-充电两阶段优化框架,通过在充电优化阶段引入代理模型,以部分替代费时的真实充电优化过程,加速算法搜索效率。在路由优化阶段,采用改进的最大最小蚁群系统算法生成高质量客户路由;在充电优化阶段,利用大量历史数据基于代理模型构建客户路由与总行驶距离之间的对应关系,实现输入客户路由直接预测加入充电站后完整路由的总距离,从而降低对大规模客户路由进行真实充电优化所需时间。结果表明:本文算法在获得相当质量解的同时,计算效率平均提高了将近14%,为电动车辆路径优化问题提供了一种高效且实用的解决方案,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 电动车路径问题 充电优化问题 进化算法 大规模优化 代理模型 蚁群算法 两阶段优化 计算效率
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考虑分散协作及数量折扣的双目标电动车辆路径优化 被引量:1
4
作者 王能民 史玮璇 +1 位作者 崔巍 张萌 《工程管理科技前沿》 CSSCI 北大核心 2024年第4期27-36,共10页
当前传统燃油车辆造成了极大的空气污染和资源浪费,电动车辆和协作物流是降低碳排放、提高运输效率的有效途径。本文基于协作物流的思想,建立以运输利润最大及配送任务完成量最大为双目标,考虑分散协作及数量折扣的带时间窗电动车辆路... 当前传统燃油车辆造成了极大的空气污染和资源浪费,电动车辆和协作物流是降低碳排放、提高运输效率的有效途径。本文基于协作物流的思想,建立以运输利润最大及配送任务完成量最大为双目标,考虑分散协作及数量折扣的带时间窗电动车辆路径优化模型。设计将贪婪随机自适应搜索—进化邻域搜索(GRASP-ELS)混合算法与ε-约束法相结合的ε-约束混合进化算法,并通过算例对模型和算法进行测试。实验结果表明:所提出的算法优于多目标优化算法NSGA-Ⅱ;通过灵敏度分析给出管理启示。本文为分散协作情境下电动车辆配送优化提供方法借鉴与决策参考。 展开更多
关键词 电动车路径 协作物流 数量折扣 双目标优化 ε-约束混合进化算法
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基于混合遗传搜索求解载重约束的电动车辆路径问题 被引量:1
5
作者 金东遥 刘敏 +1 位作者 朱烨娜 赵肄江 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2528-2541,共14页
载重约束的电动车辆路径问题(capacitated electric vehicle routing problem,CEVRP)是物流配送中的一种NP困难的组合优化问题,要求满足车辆的载重和电量约束条件,最小化总配送距离。提出一种混合遗传搜索算法来解决CEVRP,将其分解为两... 载重约束的电动车辆路径问题(capacitated electric vehicle routing problem,CEVRP)是物流配送中的一种NP困难的组合优化问题,要求满足车辆的载重和电量约束条件,最小化总配送距离。提出一种混合遗传搜索算法来解决CEVRP,将其分解为两个子问题:载重约束的车辆路径问题和固定路径车辆充电问题。设计了双层染色体结构的编码方案,表示两个子问题的决策变量。采用Split操作生成满足载重约束的车辆路径,使用Relocate、2-Opt、2-Opt^(*)、SWAP和SWAP^(*)邻域搜索算子对其进行局部优化;提出一种基于回溯的充电策略,将合适的充电站编号插入车辆路径,以满足电量约束。本文算法与五种方法实验比较的结果表明,本文算法在多数CEVRP测试问题上能找到比其它方法更好的解,尤其适合于求解大规模的CEVRP。 展开更多
关键词 电动车路径问题 组合优化 混合遗传搜索 充电策略 邻域搜索
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基于文献计量和知识图谱的电动车辆路径问题研究综述 被引量:1
6
作者 王文豪 殷旅江 +1 位作者 鄢曹政 牟光远 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期46-62,共17页
为揭示电动车辆路径问题领域的研究与发展现状,对CNKI和Web of Science数据库中电动车辆路径问题1994-2022年间的期刊文献进行知识挖掘与分析。基于文献计量学的量化分析与知识图谱的可视化,通过分析文献外部特征和共被引情况,梳理研究... 为揭示电动车辆路径问题领域的研究与发展现状,对CNKI和Web of Science数据库中电动车辆路径问题1994-2022年间的期刊文献进行知识挖掘与分析。基于文献计量学的量化分析与知识图谱的可视化,通过分析文献外部特征和共被引情况,梳理研究热点及热点演进趋势,归纳研究主题,总结出电动车辆路径问题的知识域包括研究主题和应用场景,其中,研究主题由变体研究、充电调度、求解方法三部分构成;对电动车辆路径问题在复杂实际问题、高效求解算法方面的未来发展进行展望,这将为电动车辆路径问题研究的深入化与国际化提供一定的推动作用。 展开更多
关键词 电动车路径问题 绿色物流 充电调度 知识图谱 可视化计量
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电动车辆路径问题:可调鲁棒数学模型与算法
7
作者 郭静梅 张瑞友 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期373-382,412,共11页
针对行驶时间不确定的允许部分充电的带时间窗电动车辆路径问题,考虑多面体不确定集度量行驶时间的不确定性,建立了一个可调鲁棒优化模型,设计了基于行生成和集划分的求解算法,采用标号法对路径的可行性进行判定,并将不可行的路径作为... 针对行驶时间不确定的允许部分充电的带时间窗电动车辆路径问题,考虑多面体不确定集度量行驶时间的不确定性,建立了一个可调鲁棒优化模型,设计了基于行生成和集划分的求解算法,采用标号法对路径的可行性进行判定,并将不可行的路径作为新的约束加入到模型中.数值实验表明,94%的算例可求得最优解,这验证了本算法的效率;利用多面体不确定集进行度量对总行驶距离和车辆总数目具有正向的影响;相比于普通鲁棒优化,可调鲁棒优化的求解结果有显著提高,可以提升车辆调度的灵活性. 展开更多
关键词 电动车路径问题 可调鲁棒优化 不确定行驶时间 行生成 集划分
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基于两阶段求解策略的动态电动车辆路径优化研究 被引量:3
8
作者 葛显龙 竹自强 金渊智 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第8期57-63,共7页
由于政府对新能源汽车的补贴政策和市区对燃油车限行政策的实时,越来越多的物流公司在城市配送中广泛采用电动汽车。然而,电动车续航里程受限,需要在途充电或者换电,同时客户需求的动态性以及充/换电设施的排队等现实因素也应该被考虑... 由于政府对新能源汽车的补贴政策和市区对燃油车限行政策的实时,越来越多的物流公司在城市配送中广泛采用电动汽车。然而,电动车续航里程受限,需要在途充电或者换电,同时客户需求的动态性以及充/换电设施的排队等现实因素也应该被考虑。为此,提出了分阶段策略求解动态电动车辆路径优化问题,并建立了两阶段的EVRP模型。其中第一阶段针对静态客户建立了静态EVRP模型,第二阶段在设计了换电站及动态客户插入策略的基础上,建立了动态EVRP模型以路径更新策略。最后,设计改进的CW-TS混合启发式算法来求解静态模型,设计贪婪算法求解动态模型。实验结果表明,模型与算法具有较好的适用性和有效性。 展开更多
关键词 电动车路径问题 动态需求 节约里程算法 禁忌搜索算法
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考虑外协策略的电动车辆路径优化研究 被引量:2
9
作者 葛显龙 邓诗言 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第16期316-323,共8页
针对电动车充电时间较长,影响配送效率的缺点,提出一种考虑外协服务的混合配送策略,在电动车充电间隙将社会闲置运输资源整合到配送过程中。以最小化车辆固定成本、路径成本、时间窗惩罚成本和外协成本为目标,建立混合整数规划数学模型... 针对电动车充电时间较长,影响配送效率的缺点,提出一种考虑外协服务的混合配送策略,在电动车充电间隙将社会闲置运输资源整合到配送过程中。以最小化车辆固定成本、路径成本、时间窗惩罚成本和外协成本为目标,建立混合整数规划数学模型,并设计三阶段求解算法。结合重庆某物流企业进行实际配送案例分析,结果表明提出的外协策略能够减少总配送时间,有效地节约成本。 展开更多
关键词 电动车 路径优化问题 外协策略 三阶段算法
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基于自适应变邻域搜索的大规模电动车辆路径优化 被引量:8
10
作者 赵灿华 侍洪波 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期694-701,共8页
针对变邻域搜索后期出现的在某些邻域内长时间无法找到更优的可行解的情况,提出了一种基于邻域选择概率自适应的变邻域搜索算法。该算法能够自适应调整在某个邻域进行搜索的概率,进而提高优化效率。对城市配送中的大规模电动车辆路径问... 针对变邻域搜索后期出现的在某些邻域内长时间无法找到更优的可行解的情况,提出了一种基于邻域选择概率自适应的变邻域搜索算法。该算法能够自适应调整在某个邻域进行搜索的概率,进而提高优化效率。对城市配送中的大规模电动车辆路径问题进行了建模分析,根据客户的地理位置、时间窗等信息设计了高效的初始解生成算法。使用片段交换、2-opt、Relocation等邻域算子进行自适应变邻域搜索。最后使用不同规模的实际数据对算法进行仿真验证,相比于传统的变邻域搜索算法,本文算法能更有效地跳出局部最优解,降低物流成本。 展开更多
关键词 城市配送 电动车路径问题 自适应变邻域搜索 物流成本
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线性充电策略下多车型电动车辆路径模型研究 被引量:9
11
作者 王伟权 丁鼎 颜林莎 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期614-623,共10页
针对现实物流配送场景下使用多种具有不同载重、不同续航里程和不同购置成本的电动车队进行物流配送的问题,研究了线性可变充电策略下的多车型电动车辆路径问题。提出了基于路径的混合整数线性模型。列举了任意非充电节点之间所有车型... 针对现实物流配送场景下使用多种具有不同载重、不同续航里程和不同购置成本的电动车队进行物流配送的问题,研究了线性可变充电策略下的多车型电动车辆路径问题。提出了基于路径的混合整数线性模型。列举了任意非充电节点之间所有车型访问的路径,通过负载约束、时间窗约束剔除不可行的路径,通过占优准则剔除被占优的路径。与传统的基于充电站副本的模型相比,该模型不再需要设置充电站副本个数。通过对该模型在不同规模下的公共算例进行仿真实验,结果表明,该模型在求解质量与求解速度方面优于其他模型,验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 多车型 线性可变充电 电动车路径问题 基于路径模型 占优准则
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基于时空状态网络的电动物流车辆路径优化方法 被引量:9
12
作者 杨森炎 宁连举 商攀 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期196-204,共9页
针对电动物流车辆续航里程有限与充电基础设施不足的问题,综合考虑电池容量、车辆承载能力、充电站能力、客户服务时间窗、路网空间结构等约束条件,基于离散时空状态网络建立整数线性规划模型。扩展的状态维度可同时表征车辆剩余载重量... 针对电动物流车辆续航里程有限与充电基础设施不足的问题,综合考虑电池容量、车辆承载能力、充电站能力、客户服务时间窗、路网空间结构等约束条件,基于离散时空状态网络建立整数线性规划模型。扩展的状态维度可同时表征车辆剩余载重量和剩余电量的时空轨迹。通过对客户服务需求和充电站能力约束进行拉格朗日松弛,并增加二次惩罚项,构建增广拉格朗日模型。经过线性化处理二次目标函数,在块坐标下降框架下,原问题被分解为最短路径子问题,嵌入前向动态规划算法,循环依次求解。惩罚项的引入可以克服解的对称性问题,加快算法的收敛速率。通过计算最优上界与下界之间的间隙,评估可行解的质量。基于Sioux Falls网络构建测试算例,实验结果表明,该方法可以在时间、空间和状态维度上同步优化电动车辆路径和充电决策,可以有效避免车辆绕行充电,节省在途充电时间和配送成本,实现城市电动化物流资源的时空优化配置。 展开更多
关键词 物流工程 路径问题 增广拉格朗日松弛 电动车 时空状态网络
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基于强化学习的电动车路径优化研究 被引量:7
13
作者 胡尚民 沈惠璋 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第11期3232-3235,共4页
针对有路径总时长约束、载重量约束和电池容量约束的电动车路径优化问题(EVRP),考虑其途中可前往充电站充电的情境,构建以最小化路径总长度为目标的数学模型,提出一种基于强化学习的求解算法RL-EVRP。该算法用给定的分布生成训练数据,... 针对有路径总时长约束、载重量约束和电池容量约束的电动车路径优化问题(EVRP),考虑其途中可前往充电站充电的情境,构建以最小化路径总长度为目标的数学模型,提出一种基于强化学习的求解算法RL-EVRP。该算法用给定的分布生成训练数据,再通过策略梯度法训练模型,并保证在训练过程中路径合法即可。训练得到的模型可用于解决其他数据同分布的问题,无须重新训练。通过仿真实验及与其他算法的对比,表明RL-EVRP算法求解的路径总长度更短、车辆数更少,也表明强化学习可成功运用于较复杂的组合优化问题中。 展开更多
关键词 路径问题 电动车 多约束 强化学习 策略梯度法 组合优化
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基于Radau伪谱法和MPC的智能电动车辆生态驾驶 被引量:1
14
作者 段建民 房泽平 杨晨 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期774-781,共8页
为优化智能电动车能源消耗,提出了基于Radau伪谱法和模型预测控制算法的智能电动车辆生态驾驶的方案.建立生态驾驶控制模型和能耗模型,结合边界约束和路径约束,构建生态驾驶能耗优化的最优控制问题.通过能耗优化得到最优车速轨迹,将此... 为优化智能电动车能源消耗,提出了基于Radau伪谱法和模型预测控制算法的智能电动车辆生态驾驶的方案.建立生态驾驶控制模型和能耗模型,结合边界约束和路径约束,构建生态驾驶能耗优化的最优控制问题.通过能耗优化得到最优车速轨迹,将此轨迹作为期望输入,基于模型预测控制(MPC)算法完成生态驾驶控制.实验结果表明:以纯电动车和实际规划路径为例,以最优车速自动行驶的能源消耗少于人工驾驶的能源消耗,验证了文中策略的有效性. 展开更多
关键词 智能电动车 生态驾驶 Radau伪谱法 能耗优化 路径断点 模型预测控制
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基于混合变量差分进化算法的多目标电动车辆路径优化
15
作者 叶恒舟 甘国军 董明刚 《桂林理工大学学报》 2025年第3期426-432,共7页
针对现有的电动车辆路径问题(EVRP)模型大多忽略了充电设施的异构性、或仅关注单一优化目标的现状,构建了一种考虑EVRP中充电设施的充电速度与充电费用的异构性,以行驶总时间最短和总充电费用最小为优化目标,具有混合变量的多目标EVRP模... 针对现有的电动车辆路径问题(EVRP)模型大多忽略了充电设施的异构性、或仅关注单一优化目标的现状,构建了一种考虑EVRP中充电设施的充电速度与充电费用的异构性,以行驶总时间最短和总充电费用最小为优化目标,具有混合变量的多目标EVRP模型(M-EVRP)。为了求解此模型,设计了一种混合变量多目标协同差分进化算法(MMODEmv),它将结合了差分分组方法和单调性检查策略优势的增量递归排序分组(IRRG)策略嵌入到合作式协同进化(CC)框架中,在划分种群时分离交互变量和非交互变量,提高了协同进化的效率;此外,该算法采用了松弛机制以保持模型中变量之间的关联性。仿真实验表明,与4个代表性算法相比,MMODEmv算法在收敛性和多样性方面具有显著优势。 展开更多
关键词 电动车辆路径优化问题 混合变量优化 差分进化 多目标优化
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低碳视角下城乡区域混合车队生鲜配送路径问题研究 被引量:10
16
作者 宋丽英 赵世超 +2 位作者 卞骞 杜鹏 沈鹏举 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2023年第6期250-261,共12页
随着物流行业绿色化转型加快,越来越多的物流企业使用由燃油冷藏车和电动冷藏车组成的混合车队来完成生鲜配送。本文综合考虑环境效益、企业效益、客户满意度、生鲜产品特点等因素,建立燃油车辆与电动车辆混合车队生鲜配送路径优化模型... 随着物流行业绿色化转型加快,越来越多的物流企业使用由燃油冷藏车和电动冷藏车组成的混合车队来完成生鲜配送。本文综合考虑环境效益、企业效益、客户满意度、生鲜产品特点等因素,建立燃油车辆与电动车辆混合车队生鲜配送路径优化模型,并选取城市与农村两种不同客户分布类型的区域作为算例分析。结果表明,相比于纯燃油车队与纯电动车队,混合车队可为城市地区的生鲜配送节省32.9%~39.4%的总成本,为农村地区节省12.1%~21.4%的总成本,且合理的配送中心位置和充电桩布局方案能为企业、客户与环境带来更优的效益。本文为物流企业根据配送区域特点制定合理的车队配置及路径方案,为政府进行末端冷链配送中心选址与电动冷藏车充电设施布局提供了理论参考,进一步促进了冷链物流绿色转型。 展开更多
关键词 物流工程 电动车路径问题 蚁群算法 生鲜配送 混合车队
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