【摘要】：隨著城市化進程的加快,交通擁堵問題愈發(fā)嚴(yán)重,同時由于車輛在擁堵時行駛速度較低,頻繁的加速或者減速,造成油耗和二氧化碳排放急劇增加,對環(huán)境有著顯著地影響。各地政府為緩解交通擁堵,紛紛出臺大貨車限行政策,使得物流企業(yè)將配送中心遷移到城市外圍地區(qū),因此,經(jīng)典的配送模型已經(jīng)不能滿足發(fā)展的新趨勢,出現(xiàn)了兩級配送模型,即第一級由大貨車進行城際間運輸,第二級由小貨車在限行的城區(qū)進行配送。第一級路徑為長距離運輸,所以不考慮時變性;第二級路徑發(fā)生在交通擁堵的城區(qū),需要考慮其時變性。傳統(tǒng)的靜態(tài)車輛路徑問題并沒有考慮路網(wǎng)的時變性,實際的交通網(wǎng)絡(luò)更為復(fù)雜,車輛的行駛速度也隨時間和路段的不同而變化�；诮煌〒矶碌拇蟊尘�,本文研究實時道路通行狀況下速度隨時間變化的兩級車輛路徑問題,因此具有十分重要的現(xiàn)實意義。首先,通過對國內(nèi)外有關(guān)時變車輛路徑問題和兩級車輛路徑問題文獻的梳理總結(jié),了解本文研究背景的同時提出了研究的方向。在兩級配送模型中,第一級路徑不考慮時變性,第二級路徑車輛的行駛速度隨著出發(fā)時間的變化而變化,本文綜合考慮距離、時間、載重量、燃料因素對成本的影響,提出跨時間域計算行駛速度的方法,建立以成本為優(yōu)化目標(biāo)的數(shù)學(xué)模型。由于模型復(fù)雜度較高,對算法的求解效率和質(zhì)量提出了更高的要求,因此本文基于遺傳算法,采用隨機全排列生成初始種群,改進交叉和變異算子,利用兩邊逐次修正算子交換客戶位置,提高算法的求解性能,設(shè)計混合改進遺傳算法,先采用節(jié)約算法求得第一級路徑,然后采用改進遺傳算法求解第二級路徑。最后,通過電商企業(yè)實例充分驗證了交通擁堵環(huán)境下時變性兩級配送模型的可行性和有效性,結(jié)果表明,以成本為優(yōu)化目標(biāo)的模型綜合考慮了距離、時間、載重量、燃料等因素,得到高效合理地配送方案。從物流企業(yè)的角度來看,研究時變網(wǎng)絡(luò)下的兩級車輛路徑問題,可以有效地降低物流成本、提高效率,大大地減少溫室氣體排放量;從社會的角度來看,兩級配送模型緩解了交通擁堵情況和環(huán)境問題,提高了人們的生活質(zhì)量。
【圖文】：

題背景與意義題背景 年，我國社會物流總費用達到 12.1 萬億，占 GDP 比率 14.6%.3 個百分點�！拔锪骺傎M用占 GDP 比例”這個指標(biāo)實際上是反指標(biāo)，與一個國家的發(fā)展階段、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、國土面積、資源分流活動的需求總量有著直接關(guān)系，，雖然目前我國與發(fā)達國家之隨著時間的推移進行縱向比較，才能發(fā)現(xiàn)我國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的變化物流成本高的原因，才能幫助企業(yè)降低物流成本。如圖 1-1 所用占GDP的比率已經(jīng)進入連續(xù)回落的階段，從圖1-2成本的構(gòu)占社會物流總成本的比重最大，呈逐年增加的態(tài)勢，可見運輸個社會物流總成本，說明運輸和配送在物流過程中起著舉足輕

圖 1-2 2008-2017 年社會物流總費用構(gòu)成情況數(shù)據(jù)來源：中國物流信息中心的配送過程中，要同時考慮配送成本、時間、距離等因素況對物流配送的影響。隨著汽車保有量和客戶需求量的增越來越龐大和復(fù)雜，交通擁堵和環(huán)境污染問題已經(jīng)成為許通擁堵導(dǎo)致車輛配送效率降低、二氧化碳排放增加，同時嚴(yán)重污染環(huán)境，為緩解交通擁堵狀況，各地政府紛紛出臺前，我國已成為全球碳排放最大的國家，如何設(shè)計環(huán)境友，成為學(xué)者亟待研究的課題。堵問題對城市經(jīng)濟發(fā)展的影響越來越嚴(yán)重，由于交通擁堵小覷。相關(guān)報告指出，2014 年美國為交通擁堵額外支出的通擁堵導(dǎo)致行駛時間和油耗增加，使得出行者每年多花 0 年，美國將支出的交通擁堵成本達 1920 億美元，其中貨成本的 18%以上，而貨車的總量占機動車總量僅 7%。因
【學(xué)位授予單位】：重慶交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：U491

【相似文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 韓娟娟;李永先;;動態(tài)車輛路徑問題研究綜述[J];綠色科技;2015年05期

2 嚴(yán)良;鄧紅梅;;需求可拆分車輛路徑問題研究綜述[J];商;2013年13期

3 孫國華;;帶軟時間窗的開放式滿載車輛路徑問題研究[J];計算機工程與應(yīng)用;2011年17期

4 王科峰;葉春明;唐國春;;節(jié)點具有雙重需求的車輛路徑問題及其性質(zhì)[J];系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué);2011年10期

5 劉長石;賴明勇;;基于模糊聚類與車輛協(xié)作策略的隨機車輛路徑問題[J];管理工程學(xué)報;2010年02期

6 李琳;劉濤;;帶收益的車輛路徑問題研究綜述[J];沈陽航空工業(yè)學(xué)院學(xué)報;2010年05期

7 鐘石泉;杜綱;;基于核心路徑禁忌算法的開放式車輛路徑問題研究[J];計算機集成制造系統(tǒng);2007年04期

8 王江晴;康立山;;動態(tài)車輛路徑問題仿真器的設(shè)計與實現(xiàn)[J];核電子學(xué)與探測技術(shù);2007年05期

9 于波;丁源;;帶模糊需求的多類型車輛路徑問題研究[J];蘭州交通大學(xué)學(xué)報;2006年03期

10 隆穎;用遺傳算法求解帶回程取貨的車輛路徑問題[J];遼寧師專學(xué)報(自然科學(xué)版);2005年03期

相關(guān)會議論文 前10條

1 劉金亮;;求解模糊需求條件下車輛路徑問題的混合螞蟻算法[A];第三屆中國智能計算大會論文集[C];2009年

2 李英;李惠;成琪;;基于文獻計量和知識圖譜的國際綠色車輛路徑問題研究發(fā)展分析[A];第十八屆中國管理科學(xué)學(xué)術(shù)年會論文集[C];2016年

3 饒衛(wèi)振;金淳;劉鋒;楊磊;;動態(tài)車輛路徑問題的模型及快速兩階段算法研究[A];中國系統(tǒng)工程學(xué)會第十八屆學(xué)術(shù)年會論文集——A03系統(tǒng)科學(xué)理論研究創(chuàng)新[C];2014年

4 劉云忠;宣慧玉;;螞蟻算法在帶時間窗車輛路徑問題中的應(yīng)用研究[A];中國運籌學(xué)會第七屆學(xué)術(shù)交流會論文集（下卷）[C];2004年

5 戎麗霞;;模糊需求條件下的多車場車輛路徑問題[A];第三屆中國智能計算大會論文集[C];2009年

6 凌海峰;陳學(xué)嬌;;帶容量約束車輛路徑問題的混合蟻群算法研究[A];第十屆（2015）中國管理學(xué)年會論文集[C];2015年

7 符卓;聶靖;;開放式車輛路徑問題及其若干研究進展[A];中國運籌學(xué)會第八屆學(xué)術(shù)交流會論文集[C];2006年

8 張開飛;黃道;;基于改進蟻群算法的車輛路徑問題研究[A];計算機技術(shù)與應(yīng)用進展·2007——全國第18屆計算機技術(shù)與應(yīng)用（CACIS）學(xué)術(shù)會議論文集[C];2007年

9 陳美軍;張志勝;史金飛;;MDVRPMC問題的智能多態(tài)蟻群算法研究[A];2007第三屆中國智能交通年會論文集[C];2007年

10 殷佳林;蔣泰;;具有同時送貨和取貨需求的車輛路徑問題的蟻群禁忌混合優(yōu)化算法[A];廣西計算機學(xué)會2008年年會論文集[C];2008年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 李陽;需求不確定的車輛路徑問題模型與算法研究[D];大連海事大學(xué);2018年

2 張建勇;模糊信息條件下車輛路徑問題研究[D];西南交通大學(xué);2004年

3 劉興;基于協(xié)作的車輛路徑問題研究[D];天津大學(xué);2006年

4 王征;車輛路徑問題的知識表示及智能建模方法研究[D];大連理工大學(xué);2007年

5 婁山佐;車輛路徑問題的建模及優(yōu)化算法研究[D];西北工業(yè)大學(xué);2006年

6 李永先;車輛路徑問題的仿真模型及優(yōu)化方法研究[D];大連理工大學(xué);2008年

7 吳斌;車輛路徑問題的粒子群算法研究與應(yīng)用[D];浙江工業(yè)大學(xué);2008年

8 唐連生;突發(fā)事件下的車輛路徑問題研究[D];西南交通大學(xué);2008年

9 饒衛(wèi)振;大規(guī)模動態(tài)車輛路徑問題優(yōu)化方法研究[D];大連理工大學(xué);2012年

10 劉霞;車輛路徑問題的研究[D];華中科技大學(xué);2007年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 葉亮;基于啟發(fā)式算法的車輛配送問題優(yōu)化研究[D];安慶師范大學(xué);2019年

2 程梨丹;考慮碳排放的帶模糊時間窗的車輛路徑問題研究[D];浙江工業(yè)大學(xué);2018年

3 黃粲;基于Spark的取送貨車輛路徑問題的高效算法研究[D];廈門大學(xué);2017年

4 孟靜;帶軟時間窗約束的車輛路徑問題的混合算法研究及其應(yīng)用[D];廈門大學(xué);2017年

5 王原;考慮重訪頻率和服務(wù)時間的車輛路徑問題及其求解[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2016年

6 張慧;考慮交通擁堵的時變車輛路徑問題研究[D];重慶交通大學(xué);2018年

7 郭倩;基于改進蝙蝠算法的車輛路徑問題研究[D];河南大學(xué);2018年

8 鄒登波;供應(yīng)鏈環(huán)境下帶越庫配送的車輛路徑問題研究[D];重慶交通大學(xué);2018年

9 劉向倫;低碳物流下多倉油罐車輛路徑優(yōu)化研究[D];河北工業(yè)大學(xué);2016年

10 答家瑞;帶時間窗車輛路徑問題的精確算法研究[D];武漢理工大學(xué);2017年

本文編號：2685342