針對(duì)生鮮食品配送成本一直居高不下的問(wèn)題,新能源汽車的應(yīng)用在一定程度上體現(xiàn)了它的成本優(yōu)勢(shì),同時(shí)由于充電而造成的時(shí)間和里程的增加,致使總運(yùn)輸成本沒(méi)有明顯改善。通過(guò)假設(shè)在配送客戶點(diǎn)允許進(jìn)行邊服務(wù)客戶邊進(jìn)行充電作業(yè),在此基礎(chǔ)上添加了軟時(shí)間窗約束,建立了以總配送成本最小為目標(biāo)的模型,使用粒子群算法并結(jié)合實(shí)際案例進(jìn)行優(yōu)化求解。研究表明,邊充邊卸的方式可以有效地降低電動(dòng)汽車在冷鏈物流中由充電帶來(lái)的成本問(wèn)題,為電動(dòng)汽車在物流行業(yè)普及推廣提供了可行性解決方案,該模式下車輛路徑問(wèn)題研究具有實(shí)際意義和理論價(jià)值。 

【文章來(lái)源】：制造業(yè)自動(dòng)化. 2020年07期

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

車輛路徑規(guī)劃

由上述得到的結(jié)果可知，在本章中使用的粒子群算法進(jìn)行的算例求解分析得出了較為理想的結(jié)果，圖2中可以看出大約在迭代次數(shù)為70次之前曲線下降速度比較快，其性能處于不穩(wěn)定狀態(tài)，隨著曲線的變化趨勢(shì)越來(lái)越緩和，可以看出這種算法的尋優(yōu)速度比較快，在迭代次數(shù)70次之后，性能趨于穩(wěn)定狀態(tài)，收斂性比較好。所以，粒子群算法針對(duì)此問(wèn)題收斂性以及運(yùn)算速度都比較好，得出最優(yōu)解。4 結(jié)語(yǔ)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于電動(dòng)汽車技術(shù)特征的共同配送調(diào)度優(yōu)化研究[D]. 劉華旭.北京交通大學(xué) 2012



本文編號(hào)：2920576