多目標低碳車輛路徑優(yōu)化模型及求解算法
發(fā)布時間：2020-12-10 09:36
為有效降低物流配送過程產(chǎn)生的能耗和碳排放,控制配送成本,以傳統(tǒng)帶時間窗車輛路徑問題為基礎(chǔ),研究低碳條件下的車輛路徑問題。通過三角概率分布在合理速度區(qū)間內(nèi)對車輛速度進行估算,綜合考慮車輛行駛速度、載重量及運行里程構(gòu)建碳排放計算模型,建立以系統(tǒng)總成本最低、車輛周轉(zhuǎn)時間最小的多目標低碳車輛路徑優(yōu)化模型。將新興多因子優(yōu)化算法中協(xié)同進化和信息交互的思想應(yīng)用于NSGA-Ⅱ算法,提出增強型NSGA-Ⅱ算法。算例結(jié)果表明,多目標優(yōu)化模型可以更好地兼顧不同物流配送參與者的利益,更符合實際決策過程,所提出的ENSGA-Ⅱ算法在經(jīng)濟成本上平均節(jié)省超過3%,在車輛周轉(zhuǎn)時間上平均改進達到5.02%,表現(xiàn)出較好的求解性能。
【文章來源】：交通信息與安全. 2020年01期 第118-126+144頁 北大核心
【文章頁數(shù)】：10 頁
【部分圖文】：
匹配交換操作及對應(yīng)路徑Fig.7Matchingexchangeoperationandcorrespondingpath交叉操作路徑r1"路徑r2"
交通信息與安全2020年1期第38卷總223期生成來標定弧速度[16]，但該方法僅考慮2個邊界值，所包含的信息較少，所得的估算值與實際值差距較大，過于理想化，不足以反映實際路況，為此，本文擬采用適用于隨機建模的三角形概率分布模型估算弧速度。三角形分布除了有上界a和下界b的限定外，還包含了最可能出現(xiàn)的值c，是一種連續(xù)概率分布模型，與正態(tài)分布相似，但比正態(tài)分布更靈活、更直觀，即如果c的值更接近a或b，則三角形分布也會偏斜，見圖1。三角分布雖然是一種對于實際情況的簡化，但這種簡化所損失的信息量較小，由此所得到的結(jié)果與真實情況相差較校尤其適用于樣本數(shù)據(jù)不全但已知變量之間關(guān)系的情景，應(yīng)用于在最大值與最小值之間出現(xiàn)最可能值，即已知模型中樣本最可能出現(xiàn)結(jié)果的概率預測模型。最小值vd可能值vq最大值vuO概率密度f(v)旅行速度/(km/h）圖1三角分布示意Fig.1Illustrationoftriangledistribution在現(xiàn)實中，車輛不可能以恒定速度行駛。根據(jù)先驗信息，有可能在最大速度vmax和最小速度vmin內(nèi)行駛。得益于目前交通大數(shù)據(jù)的支持，可知車輛在最小速度和最大速度之間的最可能行駛速度，因此，使用三角形分布能更好地量化弧速度，能夠使速度在服從概率分布的情況下具有一定的隨機性，相較于均勻分布和正態(tài)分布，其應(yīng)用更為靈活，適應(yīng)性更強。因此，引入三角分布來量化弧速度約束，可以有效的結(jié)合自由流速度vu、擁堵速度vd和可能速度vm這3個速度信息，對期望速度進行估算，為進一步分析車輛速度與燃料消耗之間的關(guān)系奠定基矗三角分布概率密度函數(shù)圖像見圖1，表達式見式（1）。f(v)=ìí0v
優(yōu)化目標根據(jù)相關(guān)研究，車輛的碳排放與油耗呈正相關(guān)關(guān)系。因此，以燃油消耗量作為衡量車輛碳排放的標準。車輛油耗量的計算有瞬時排放模型、載重碳排放模型、綜合排放模型、MEET模型等[17]，其中綜合排放模型全面考慮了車輛在行駛過程中運行速度、貨物負載重量、行駛道路路面因素等的影響。但在實際的應(yīng)用過程中，綜合模型的計算過于復雜，需要進行測算的數(shù)據(jù)較多，根據(jù)文獻[17]的相關(guān)研究，車輛在行駛過程中，影響油耗量大小的決定因素隨速度的變化而改變，一般貨物運輸車輛行駛速度與燃油消耗關(guān)系見圖2。14.0012.0010.008.006.004.002.000.002030405060708090100110行駛速度/（km/h）燃油消耗/(L/100km)總?cè)加拖臓恳ψ龉θ加拖陌l(fā)動機系統(tǒng)做功圖2車輛行駛速度與燃油消耗關(guān)系Fig.2Relationshipbetweenvehiclespeedandfuelconsumption表1模型相關(guān)變量及參數(shù)定義Tab.1Modelrelatedvariablesandparameterdefinitions符號集合參數(shù)變量VV0EmklijqititintmkijWmωlijvijωcijkcmgcmfceeilipQmxmkij含義網(wǎng)絡(luò)節(jié)點集合V={1?2???n}，1代表配送中心需求點集合V0=V/{1}節(jié)點間弧集合，E={(i?j)|i1ji?jV}車輛類型集合m={1?2???M}車輛集合k={1?2???K}客戶點i到客戶點j的距離，km第i個客戶點的需求量,t車輛到達客戶點i的時間客戶點i所需服務(wù)時間，min客戶點i到客戶點j所需時間，min第m種類型車輛的自重（即空載質(zhì)量），kg車輛在弧上的負載重量，kg�。╥?j）上車輛的期望行駛速度，
【參考文獻】：
期刊論文
[1]多車型綠色車輛路徑問題優(yōu)化模型[J]. 何東東,李引珍. 計算機應(yīng)用. 2018(12)
[2]基于拆分運輸?shù)牡吞架囕v路徑優(yōu)化[J]. 李雙艷,王忠偉,張得志. 鐵道科學與工程學報. 2018(07)
[3]基于碳交易機制的帶時間窗車輛路徑問題與算法研究[J]. 葛顯龍,譚柏川,吳寧謙. 管理工程學報. 2018(04)
[4]可獲知偶發(fā)擁堵持續(xù)時間的動態(tài)車輛路徑問題[J]. 李嫚嫚,陸建,郭文倩. 交通信息與安全. 2018(02)
[5]考慮運載能力與行程約束的綠色車輛路徑問題[J]. 董譽文,仉帥. 工業(yè)工程與管理. 2017(01)
[6]基于CO2排放的車輛路徑優(yōu)化模型及其算法研究[J]. 張得志,錢奇,李雙艷,靳方平. 鐵道科學與工程學報. 2015(02)
[7]基于碳排放與速度優(yōu)化的帶時間窗車輛路徑問題[J]. 李進,張江華. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2014(12)
碩士論文
[1]考慮碳排放的城市快遞配送車輛路徑問題優(yōu)化研究[D]. 楊寧.北京郵電大學 2018
[2]考慮節(jié)能減排的物流配送車輛路徑優(yōu)化問題研究[D]. 孟凡婷.北京交通大學 2017
本文編號：2908476
【文章來源】：交通信息與安全. 2020年01期 第118-126+144頁 北大核心
【文章頁數(shù)】：10 頁
【部分圖文】：
匹配交換操作及對應(yīng)路徑Fig.7Matchingexchangeoperationandcorrespondingpath交叉操作路徑r1"路徑r2"
交通信息與安全2020年1期第38卷總223期生成來標定弧速度[16]，但該方法僅考慮2個邊界值，所包含的信息較少，所得的估算值與實際值差距較大，過于理想化，不足以反映實際路況，為此，本文擬采用適用于隨機建模的三角形概率分布模型估算弧速度。三角形分布除了有上界a和下界b的限定外，還包含了最可能出現(xiàn)的值c，是一種連續(xù)概率分布模型，與正態(tài)分布相似，但比正態(tài)分布更靈活、更直觀，即如果c的值更接近a或b，則三角形分布也會偏斜，見圖1。三角分布雖然是一種對于實際情況的簡化，但這種簡化所損失的信息量較小，由此所得到的結(jié)果與真實情況相差較校尤其適用于樣本數(shù)據(jù)不全但已知變量之間關(guān)系的情景，應(yīng)用于在最大值與最小值之間出現(xiàn)最可能值，即已知模型中樣本最可能出現(xiàn)結(jié)果的概率預測模型。最小值vd可能值vq最大值vuO概率密度f(v)旅行速度/(km/h）圖1三角分布示意Fig.1Illustrationoftriangledistribution在現(xiàn)實中，車輛不可能以恒定速度行駛。根據(jù)先驗信息，有可能在最大速度vmax和最小速度vmin內(nèi)行駛。得益于目前交通大數(shù)據(jù)的支持，可知車輛在最小速度和最大速度之間的最可能行駛速度，因此，使用三角形分布能更好地量化弧速度，能夠使速度在服從概率分布的情況下具有一定的隨機性，相較于均勻分布和正態(tài)分布，其應(yīng)用更為靈活，適應(yīng)性更強。因此，引入三角分布來量化弧速度約束，可以有效的結(jié)合自由流速度vu、擁堵速度vd和可能速度vm這3個速度信息，對期望速度進行估算，為進一步分析車輛速度與燃料消耗之間的關(guān)系奠定基矗三角分布概率密度函數(shù)圖像見圖1，表達式見式（1）。f(v)=ìí0v
優(yōu)化目標根據(jù)相關(guān)研究，車輛的碳排放與油耗呈正相關(guān)關(guān)系。因此，以燃油消耗量作為衡量車輛碳排放的標準。車輛油耗量的計算有瞬時排放模型、載重碳排放模型、綜合排放模型、MEET模型等[17]，其中綜合排放模型全面考慮了車輛在行駛過程中運行速度、貨物負載重量、行駛道路路面因素等的影響。但在實際的應(yīng)用過程中，綜合模型的計算過于復雜，需要進行測算的數(shù)據(jù)較多，根據(jù)文獻[17]的相關(guān)研究，車輛在行駛過程中，影響油耗量大小的決定因素隨速度的變化而改變，一般貨物運輸車輛行駛速度與燃油消耗關(guān)系見圖2。14.0012.0010.008.006.004.002.000.002030405060708090100110行駛速度/（km/h）燃油消耗/(L/100km)總?cè)加拖臓恳ψ龉θ加拖陌l(fā)動機系統(tǒng)做功圖2車輛行駛速度與燃油消耗關(guān)系Fig.2Relationshipbetweenvehiclespeedandfuelconsumption表1模型相關(guān)變量及參數(shù)定義Tab.1Modelrelatedvariablesandparameterdefinitions符號集合參數(shù)變量VV0EmklijqititintmkijWmωlijvijωcijkcmgcmfceeilipQmxmkij含義網(wǎng)絡(luò)節(jié)點集合V={1?2???n}，1代表配送中心需求點集合V0=V/{1}節(jié)點間弧集合，E={(i?j)|i1ji?jV}車輛類型集合m={1?2???M}車輛集合k={1?2???K}客戶點i到客戶點j的距離，km第i個客戶點的需求量,t車輛到達客戶點i的時間客戶點i所需服務(wù)時間，min客戶點i到客戶點j所需時間，min第m種類型車輛的自重（即空載質(zhì)量），kg車輛在弧上的負載重量，kg�。╥?j）上車輛的期望行駛速度，
【參考文獻】：
期刊論文
[1]多車型綠色車輛路徑問題優(yōu)化模型[J]. 何東東,李引珍. 計算機應(yīng)用. 2018(12)
[2]基于拆分運輸?shù)牡吞架囕v路徑優(yōu)化[J]. 李雙艷,王忠偉,張得志. 鐵道科學與工程學報. 2018(07)
[3]基于碳交易機制的帶時間窗車輛路徑問題與算法研究[J]. 葛顯龍,譚柏川,吳寧謙. 管理工程學報. 2018(04)
[4]可獲知偶發(fā)擁堵持續(xù)時間的動態(tài)車輛路徑問題[J]. 李嫚嫚,陸建,郭文倩. 交通信息與安全. 2018(02)
[5]考慮運載能力與行程約束的綠色車輛路徑問題[J]. 董譽文,仉帥. 工業(yè)工程與管理. 2017(01)
[6]基于CO2排放的車輛路徑優(yōu)化模型及其算法研究[J]. 張得志,錢奇,李雙艷,靳方平. 鐵道科學與工程學報. 2015(02)
[7]基于碳排放與速度優(yōu)化的帶時間窗車輛路徑問題[J]. 李進,張江華. 系統(tǒng)工程理論與實踐. 2014(12)
碩士論文
[1]考慮碳排放的城市快遞配送車輛路徑問題優(yōu)化研究[D]. 楊寧.北京郵電大學 2018
[2]考慮節(jié)能減排的物流配送車輛路徑優(yōu)化問題研究[D]. 孟凡婷.北京交通大學 2017
本文編號：2908476
本文鏈接：http://www.lk138.cn/guanlilunwen/wuliuguanlilunwen/2908476.html
最近更新
教材專著
