針對城市配送過程中引發(fā)的交通擁堵問題,研究時變擁堵情況下車輛路徑優(yōu)化對碳排放的影響,為此引入車輛在行駛弧上的等待策略,建立以碳排放最小和行駛時間最小的雙目標優(yōu)化模型。設(shè)計改進的禁忌搜索算法對模型進行求解。最后進行算例分析,證明模型與算法的有效性,分析時間約束及等待策略對碳排放的影響情況。 

【文章來源】：工業(yè)工程與管理. 2020,25(03)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：12 頁

【部分圖文】：

在弧上引入等待策略的例子（時段-速度-距離圖）

PRPTTC可以描述為：一組同質(zhì)車隊訪問隨機分布在一個地區(qū)的客戶，車輛從配送中心出發(fā)，完成訪問后并回到配送中心，每個客戶僅由一輛車服務(wù)。圖1(a）與傳統(tǒng)的車輛路徑問題類似，配送車輛會根據(jù)配送路徑一直對客戶進行配送，直到完成配送回到配送中心。然而在現(xiàn)實的配送過程中，車輛在不同的時刻遇到不同的交通情況。因此本文需要解決的問題是：（1）在配送過程中遇到擁堵情況，如何使得車輛的排放不會因此大量增加；（2）擁堵必然會造成車輛的配送時間延長，如何使得車輛的有效行駛時間即可行駛時間不會因為擁堵產(chǎn)生較大影響。因此，本文引入了車輛在配送過程可等待策略，并且等待或者空閑的時間長度是由駕駛員根據(jù)實際情況安排，且只需滿足客戶時間窗要求，并考慮最小行駛時間和最小碳排放的雙目標優(yōu)化問題。如圖1(b）是在傳統(tǒng)配送中考慮了擁堵條件并引入等待策略，車輛有可能在行駛弧上或者配送客戶時遇到擁堵的情況，那么車輛在擁堵期間允許有空閑等待時間，而后再進行配送。圖1(b）中的三條路徑和客戶集分別代表了三種情況，第一種只在行駛弧上有擁堵情況；第二種情況是只在配送客戶點有擁堵情況；第三種是在行駛弧上和客戶點都有擁堵情況發(fā)生。為此，PRPTTC定義在一個有向圖G={V,A}上，其中V={0,1,2，?，i，?，n}是節(jié)點集合，V0=V\{0}表示客戶集合，并且節(jié)點0表示車場，A是連接節(jié)點的弧的集合，A={(i,j)|i,j∈V,i≠j}；存在同質(zhì)車輛在訪問所有被分配的客戶后，應(yīng)從倉庫離開后回到倉庫，且每個客戶僅由一輛車服務(wù)；客戶i∈V0的需求量為qi，每輛車的最大裝載量為Q，且max qi≤Q,fij表示在弧(i,j)上的裝載貨物重量；客戶點i的服務(wù)時間窗為[si,ei]，τi為客戶點i服務(wù)時間；Dij表示從客戶i到客戶j的行駛的最短路徑，是一個固定距離。在時變交通情況下，由于出現(xiàn)擁堵情況，允許車輛在行駛弧上等待，因此規(guī)劃時間被劃分為一系列時間段M={[r1,u1],[r2,u2]，?，[rm,um]，?，[rM,uM]}，其中rm和um分別表示第m時段的開始和結(jié)束時間；在個弧(i,j)∈A的每個時段m∈M的行駛速度（vijm）被假定是已知并且在該時段是不變的。PRPTTC的目標是最小化碳排放和行駛時間。

采用重慶重百超市的實際地理位置對PRPTTC進行算例分析。圖4(20個配送點）與圖5(30個配送點）為重慶市重百超市百度地理位置圖，其中30個配送點是在20個配送點的基礎(chǔ)上無序擴展，圖5(b）表示在圖5(a）放大看到的C6,C8,C11,C27四個客戶點。DC表示配送中心，C1-C30表示配送的客戶點�？蛻酎c需求隨機產(chǎn)生，對客戶服務(wù)時長假設(shè)為零，車輛載重為4 t。2017年《重慶市主城區(qū)交通發(fā)展年度報告》中顯示，重慶早晚高峰平均車速為23.3 km/h，在內(nèi)環(huán)以內(nèi)的平均車速為20.8 km/h，重慶市內(nèi)環(huán)高速限速80 km/h。資料來源：http：//www.cq.xinhuanet.com/2018-05/29/c＿1122902189.htm。李進等[20]把速度分為高速、中速和低速三個等級，根據(jù)重慶市實際交通情況，高速設(shè)置為[60,80](km/h）、中速[40,60](km/h）、低速[20,40](km/h）。由圖4和圖5得知，配送中心和客戶點大多圍繞在內(nèi)環(huán)高速及內(nèi)環(huán)以內(nèi)，具體的速度由相應(yīng)的地理位置及區(qū)間隨機產(chǎn)生。采用MATLAB(R2015b）編寫禁忌搜索算法的程序，在Intel(R)Core(TM)i7 CPU 2.0 GHz，內(nèi)存8 GB的計算機上運行。表2給出了符號說明書及算法參數(shù)取值。5.1 模型求解結(jié)果

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3486581