关于共享电单车的取送货协同调度路径优化研究

发布时间：2024-02-21 04:07

　　目前我国经济正处于长期持续健康高质量发展时期,很多新一线城市出现了较大规模的人口流入,而城市的扩建往往耗费周期较长。因此人口的快速增长会使得城市的交通网络愈发拥堵,这便给城市居民的日常生活出行带来了极大的影响,而机动车数量的不断攀升,也造成了严重的环境污染。在这种情况下,共享电单车无疑成为了绿色、健康、无污染的出行新选择。但是在共享电单车实际的调度过程中,承运公司往往是派遣车辆分别完成新车投放和损坏、废旧、区域外电单车的回收两项工作,这就造成了车辆空载回程时不可避免的资源浪费。因此本文针对多参数约束条件建立了同时取送货车辆路径问题的数学模型,并设计了混合粒子群算法进行求解,期望能够降低企业的配送成本,提高运输效率。首先,本文综述了国内外关于同时取送货问题的研究现状,并针对现有共享电单车调度过程中存在的问题,在经过对VRP问题相关理论研究的基础上,综合考虑车辆最大工作时长、车辆最大载重等约束,并结合随着车辆载重变化的货物运输成本和车辆的污染排放成本等,提出了关于共享电单车的同时取送货协同调度车辆路径优化模型,追求最小化配送成本。其次,本文发现普通粒子群算法在求解车辆路径问题这类离散的优化...

【文章页数】：60 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1.3共享电单车装卸情境图

第1章绪论3图1.3共享电单车装卸情境图1.1.2研究意义通过对当前物流行业的发展现状和共享电单车发展起源的背景进行分析，发现目前关于共享电单车的调度过程存在着物流配送成本过高、有着一定资源损耗的问题，因此本文针对此现象，合理规划关于共享电单车的调度配送路径，具有一定的实际意义。....

图5.1配送中心以及各配送点平面坐标图

第5章案例分析与算法对比40由此便可以得到配送中心和各配送点的平面坐标图：5.1.3实验参数设定实验参数的大小对于算法的性能有着较大的影响，因此本文参考了常用算法参数的具体数值，并基于本文的模型，设定了以下的参数大小：表5.2混合粒子群算法实验参数设置表参数大小含义popsize....

图5.2混合粒子群算法迭代图

第5章案例分析与算法对比41上完成算例的仿真实验。经过5次运算，得出的结果如下表所示：表5.3取送货模式下求解结果运算次数车辆数量最小成本（单位：元）对应的路径长度（单位：km）运行时间（秒）13辆3617.81109.84679.4123辆3551.79100.85621.47....

图5.3路径优化方案

第5章案例分析与算法对比42图5.3路径优化方案而在最优的调度规划路径图中，配送中心一共使用了三辆车完成取送货任务，路线分别为：车辆1：0->5->4->16->17->19->13->15->0车辆2：0->14->6->1->20->7->12->0车辆3：0->8->9->....

本文编号：3905014