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多目标低碳车辆路径优化模型及求解算法

李文霞,  张春民,  马昌喜

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文章导航 > 交通信息与安全  > 2020 >  38(1): 118-126,144
李文霞, 张春民, 马昌喜. 多目标低碳车辆路径优化模型及求解算法[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(1): 118-126,144. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.015
引用本文: 李文霞, 张春民, 马昌喜. 多目标低碳车辆路径优化模型及求解算法[J]. 交通信息与安全, 2020, 38(1): 118-126,144. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.015
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LI Wenxia, ZHANG Chunmin, MA Changxi. An Optimization Model and Solution Algorithm of Multi-objective Vehicle Path under Low Carbon Conditions[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(1): 118-126,144. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.015
Citation: LI Wenxia, ZHANG Chunmin, MA Changxi. An Optimization Model and Solution Algorithm of Multi-objective Vehicle Path under Low Carbon Conditions[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2020, 38(1): 118-126,144. doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.015
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多目标低碳车辆路径优化模型及求解算法

doi: 10.3963/j.jssn.1674-4861.2020.01.015

  • 兰州交通大学交通运输学院 兰州 730070

  • 兰州交通大学交通运输学院 兰州 730070

  • 兰州交通大学交通运输学院 兰州 730070

基金项目: 

教育部人文社会科学研究一般项目

甘肃省高等学校创新能力提升项目

国家自然科学基金项目

详细信息

  • 中图分类号: F540

An Optimization Model and Solution Algorithm of Multi-objective Vehicle Path under Low Carbon Conditions

    摘要
  • 摘要: 为有效降低物流配送过程产生的能耗和碳排放,控制配送成本,以传统带时间窗车辆路径问题为基础,研究低碳条件下的车辆路径问题.通过三角概率分布在合理速度区间内对车辆速度进行估算,综合考虑车辆行驶速度、载重量及运行里程构建碳排放计算模型,建立以系统总成本最低、车辆周转时间最小的多目标低碳车辆路径优化模型.将新兴多因子优化算法中协同进化和信息交互的思想应用于NSGA-II算法,提出增强型NSGA-II算法.算例结果表明,多目标优化模型可以更好地兼顾不同物流配送参与者的利益,更符合实际决策过程,所提出的ENSGA-II算法在经济成本上平均节省超过3%,在车辆周转时间上平均改进达到5.02%,表现出较好的求解性能.

     

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  • 刊出日期:  2020-02-28

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