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带时间窗的多车场低碳车辆路径问题研究
| 论文题名： | 带时间窗的多车场低碳车辆路径问题研究 |
| 关键词： | 车辆运输;多车场车辆路径;时间窗;低碳理念;混合遗传算法;适应性变异 |
| 摘要： | 传统的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem，VRP)大多从经济效益视角考虑，研究目标为最小化旅行距离或物流成本，而从环境效益的角度考虑运输对环境影响的相关研究还比较少。物流和交通运输已成为碳排放的主要来源之一，是落实节能减排的重要领域。实际运输企业大多拥有多个车场，同时考虑到车场车辆数、车辆载重、车辆工作时间以及客户时间窗等实际约束，本文研究了一类新的车辆路径问题——带时间窗的多车场低碳车辆路径问题(Multi-Depot Low-Carbon VehicleRouting Problem with Time Windows，MDLCVRPTW)。该问题将研究目标转移到环境效益中去，是对传统的带时间窗的多车场车辆路径问题(Multi-Depot VehicleRouting Problem with Time Windows，MDVRPTW)的扩展，通过合理安排车辆运输路线，以期减少能耗和碳排放。 基于历史统计数据和已有研究成果，本文首先建立了车辆能耗和碳排放量的宏观计量模型，模型综合考虑了距离和重量这两个影响碳排放量的关键因素;在此基础上建立了MDLCVRPTW问题的数学优化模型，目标函数为最小化碳排放量。由于MDLCVRPTW属于NP-hard问题，本文设计了带适应性变异的混合遗传算法来求解该问题:设计了基于轮盘赌的初始解构造方法，采用了父代参与竞争的锦标赛选择机制，然后改进了OX交叉算子，设计了基于适应性邻域搜索的变异操作，并通过种群管理保持种群多样性。 为了评估算法的有效性，首先采用Cordeau的MDVRPTW标准测试算例数据，求解了MDVRPTW问题，从解的质量、算法稳定性以及收敛时间三方面表明了本文算法的有效性。然后将MDLCVRPTW模型计算结果与MDVRPTW模型计算结果相比较，结果表明，前者较后者旅行距离平均增加1.65％，但碳排放量平均降低0.90％，由此表明在小批量多批次货物配送中，适当增加旅行距离能减少碳排放量，同时也表明仅考虑旅行距离不利于节能减排。最后将本文的模型与算法应用于苏果社区店的实际配送作业中，给出了合理的运输路线安排。 本文拓展了已有车辆路径问题的研究，能够为企业实施低碳运输提供重要的决策支持。 |
| 作者： | 李阳 |
| 专业： | 农业生物环境与能源工程 |
| 导师： | 丁启朔;李建 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京农业大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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