考虑动态拥堵的城市配送绿色车辆路径问题研究.pdf
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1、中国新技术新产品2024 NO.4(下)-72-工 程 技 术随着城市化进程加速,城市交通状况越来越复杂,环境污染问题也越来越严重。因此,城市配送绿色车辆路径问题是目前绿色物流的重要研究领域1。在城市配送环节中,车辆的合理使用和规划可以有效提高交通运输效率、缩短配送时间并降低物流成本,同时也能降低对环境的负面影响,保护生态环境,提高城市居民的生活质量。将绿色交通理念和城市可持续发展理念相结合,不仅可以推动城市绿色发展,还可以提高城市的品牌形象和吸引力2。本文关注城市交通动态拥堵的 GVRP,即一个配送中心为多个客户点进行配送。考虑不同时间段的车辆行驶速度受交通状况影响,找到最佳的车辆调度和路径
2、规划方案,以达到最小化总成本的目标。为了便于分析,本文做出以下 7 个假设。1)配送的车辆为同类型车辆且能满足全部需求。2)车辆配送完成后,需要返回配送中心。3)每个客户点的需求量不超过车辆的载重且只能被服务一次。4)已知每个客户点的需求量、位置坐标和时间窗要求等信息。5)车辆的工作运营时间不得超过其最大运输时间。6)车辆为非恒速行驶。7)车辆提早或者迟到到达需要承担相应惩罚。1 模型构建1.1 车辆碳排放率和油耗率的计算不仅行驶距离会影响车辆的碳排放量,车速、车辆载重、交通拥堵和车辆特征等因素也会影响油耗和碳排放。本文使用 HICKMAN3提出的 MEET 模型进行计算,碳排放率估计函数如公
3、式(1)所示。?rrrrrrr01223345263(1)式中:为车辆行驶速度,使碳排放率最小的最优速度*为71km/h4;r0、r1、r2、r3、r4、r5、r6分别为预定义参数。载重修正因子 LC 如公式(2)所示。LC?012233452637(2)式中:为车辆实际载重与额定载重的比值;0、1、2、3、4、5、6、7分别为预定义参数,其取值受车辆载重的影响。由此可得车辆的碳排放率 ciju(kg/km),如公式(3)所示。ciju=()LC/1000(3)本文取 1L 汽油可以产生 2.32kg 的碳排放量5,计算得出1kg 碳排放量对应的油耗量为=1/2.32=0.431L/kg,进而
4、得出车辆的油耗率如公式(4)所示。fiju=ciju(4)1.2 数学模型根据上述分析,将所有车辆的使用成本、油耗成本、碳排放成本以及时间惩罚成本之和作为优化目标构建 GVRP 模型,如公式(5)公式(13)所示。总成本最小化如公式(5)所示,其中车辆的使用成本包括固定发车成本、行驶时间成本、服务时间成本和等待时间成本。minCf xhtffy stymijum ijumu Uj Ni Nm Mm Mimimi?123m mimi Nm Mi Nm Mijumiju ijumijufuwtffhtf c?23?Uj Ni Nm Mijumiju ijumu Uj Ni Nm Mijueihtc
5、 cGT?maxi imiiimi Nm MLTETL?,max,00(5)式中:N 为节点集合,N=i,j|i,j=0,1,1,.,N;0 为配送中心;M 代表车辆的编号集合,M=m|m=1,2,.,M;U为路段划分集合,U=u|u=1,2,.,U;f1、f2、f3分别为车辆的单位发车成本、单位时间成本和单位人力成本;iju为车辆在时间段 u 内在道路(i,j)上的行驶速度;tijum为车辆 m 在时间段 u 内以速度 iju在道路(i,j)上行驶的时间;stim为车辆 m 在节点 i 的服务时间;wtim为车辆 m 提前到达节点 i 的等待时间;cf为单位油耗费用;ce为单位碳排放费用;G
6、i为惩罚系数;Tim为车辆 m 到达节点 i 的时间;ETi,LTi 为客户点 i的服务时间窗;Lim为车辆 m 离开节点 i 的时间;xm是 01 的变量,当车辆 m 使用时为 1,否则为 0。每个客户点只能被服务一次,如公式(6)所示。xjNijmi Nm M?1,(6)式中:xijm是 01 的变量,当车辆 m 从客户点 i 驶向客户点 j则为 1,否则为 0。车辆只能从配送中心出发,并在工作完成后返回配送中考虑动态拥堵的城市配送绿色车辆路径问题研究郭元元王巍蒋学微(东北林业大学机电工程学院,黑龙江 哈尔滨 150040)摘 要:针对目前研究城市配送车辆路径多未考虑交通动态拥堵对运营成本
7、的影响,本文将道路拥堵因素引入绿色车辆路径问题(GVRP)的优化数学模型中,以不同的拥堵速度来反应各时间段的交通状况,并考虑碳排放和客户时间窗的影响,建立了以总成本最小化为目标的优化模型,设计了蚁群-遗传混合算法(ACO-GA)进行求解。并结合案例进行分析,将所得结果与蚁群算法(ACO)、遗传算法(GA)进行比较,验证了模型和算法的可行性和有效性,降低了总成本和碳排放,为企业节约成本和绿色转型提供了有力支持。关键字:绿色车辆路径问题;动态拥堵;碳排放;蚁群-遗传混合算法中图分类号:TP30文献标志码:A中国新技术新产品2024 NO.4(下)-73-工 程 技 术心,如公式(7)所示。xxmM
8、jmjmj Nj N00?,(7)如果客户点 i 由车辆 m 服务,则为 1,否则为 0,如公式(8)所示。yiNimm N?1,(8)式中:yim是 01 的变量。车辆的 m 实际载质量不得超过该车辆的负载能力,如公式(9)所示。q yQmMiimi N?,(9)式中:qi为客户点 i 的需求量;Q 为配送车辆的容量。车辆使用数量不能超过配送中心车辆可用数量,如公式(10)所示。xMjNijmm Mj N?,(10)各车辆的运行工作时间不得高于其最大运输时间,如公式(11)所示。xtTjNijmijmm Mi N?,(11)式中:tij为从节点 i 到节点 j 的运输时间;Tm为车辆 m 的
9、最大运输时间。dijum和 dij间的限制关系如公式(12)所示。dijumdijhijum i N,j N,u U,m M(12)式中:dijum代表车辆 m 在时间段 u 内在道路(i,j)上的行驶距离;dij代表从节点 i 到节点 j 的距离;hijum代表 01 的变量,当车辆 m 在时间段 u 内从节点 i 到 j 时则为 1,否则为 0。车辆到达客户的时间、服务时间与离开时间的关系如公式(13)所示。Tim+stimLim,i N,m M(13)2 算法设计2.1 对选择下一节点概率的改进在蚁群算法中,改进选择下一节点的概率对优化搜索效率和结果质量至关重要。这种改进可以增强算法的灵
10、活性,使其更好地适应复杂多变的问题环境。通过调整概率计算方式,算法能够在探索新路径和利用已知最优路径间找到更好的平衡,从而提高找到全局最优解的概率。此外,这种改进还有助于加快算法的收敛速度,减少无效探索,有效提升算法的总体性能和应用价值。本文通过引入顾客点时间窗口间隔因素widthj=LTj-ETj来求解下一节点服务的紧急程度,并将等待时间长度因素 waitj=ETj-Tj加入蚁群算法中。因此,蚂蚁从一个点向另一个点的移动遵循公式(14)所示的规则6。jwidthwaitrrPj Nijijjjij?max/,?110m mijijjjijijwidthwait?11/?110/,widthw
11、aitrrjjj N?(14)式中:ij和 ij分别为信息素浓度和能见度(ij=1/dij);、分别为信息素浓度、能见度、时间窗口间隔因素和等待时间长度因素的相对重要性,取值分别为 1、2、2、3;r 为随机变量,在 0,1 上服从均匀分布,r0(0r01)是用来控制转移规则的参数。2.2 信息素挥发因子 的改进通过对蚁群算法中的信息素挥发因子 进行改进,能够进一步提高算法解决问题的能力。调整信息素挥发速度有助于保持算法在全局搜索和局部搜索间的动态平衡,避免算法过早陷入局部最优而忽视了其他潜在的优秀解。这种平衡确保了算法在搜索过程中既能广泛探索解空间,又能有效利用当前已知的最优路径,从而在提高
12、解的质量和搜索效率方面有更好的表现。当 过小时,蚁群很容易重新选择以前的路径,从而极易陷入局部最优值;当 取较大的数值时,虽然可以提高其整体寻优能力,但是迭代次数也会显著增加,从而影响其收敛速度。在此基础上,本文引入了一种随迭代次数增加呈高斯分布的信息素挥发因子,如公式(15)所示。?kka?1222exp(15)式中:k 为迭代次数,服从参数、的高斯分布;、a 的值可进行自适应调整,本文、取值分别为 7.6、100。2.3 路径交叉针对蚁群算法的迭代问题,本文提出了一种基于遗传算法的改进方法,因此拟采用遗传算法中的染色体交叉作业,对每一次迭代后获得的运动轨迹进行二次优化,以提高解决问题的效率
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