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作者：傅馨;赖劲垲;胡雨茜;
单位：厦门大学管理学院;
摘要：在“碳达峰、碳中和”重要战略目标的指引下,推广普及清洁无污染、能源利用率高的电动物流车成为实现这一目标的重要举措之一。本文针对电动物流车配送效率低下的现状,综合考虑电动物流车的充电特性和充电价格的时空变化等特征,以配送总成本最小化和客户满意度最大化为目标,建立考虑时间窗和充电决策的电动物流车配送路径规划模型,采用改进的多目标蚁群算法进行模型求解。在改进算法中,本文设计了一种基于非支配排序权重的信息素矩阵更新方法和充电站点插入方式,并通过充电量反馈修正机制,以更好解决电动物流车的配送路径规划以及考虑时空充电价格差异的在途车辆充电决策问题。为验证本文模型和算法的有效性,本文针对福建省内某烟草企业A公司进行实例分析,将提出的改进算法与NSGA-Ⅱ算法和企业原方案进行对比分析,并进行了消融实验分析。实验结果表明本文方案能够获得质量更高的帕累托解集,可为电动物流车在途充电决策与配送路径规划提供科学有效的决策支持。
关键词：电动物流车;;路径规划;;蚁群算法;;多目标优化
基金资助：教育部人文社科规划项目(22YJA630020);; 国家自然科学基金项目(72192830、72192834)~~
