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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
| 题名： | 基于时空状态网络的电动物流车辆路径优化方法 |
| 作者： | 杨森炎;宁连举;商攀 |
| 作者单位： | 北京邮电大学;现代邮政学院(自动化学院);经济管理学院;北京交通大学;交通运输学院 |
| 关键词： | 物流工程;车辆路径问题;增广拉格朗日松弛;电动车辆;时空状态网络 |
| 摘要： | 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SiouxFalls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。 |
| 期刊名称： | 交通运输系统工程与信息 |
| 出版年： | 2021 |
| 期： | 02 |
| 页码： | 196-204 |
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