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基于混合蚁群算法的异质车队低碳研究(2)
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摘要:2 问题描述 2.1 问题说明 HFLVRP可以描述为一个配送中心拥有一组不同车型、不同最大载重质量的异质车队,每辆车从配送中心出发,为不同客户提供派送服
2 问题描述
2.1 问题说明
HFLVRP可以描述为一个配送中心拥有一组不同车型、不同最大载重质量的异质车队,每辆车从配送中心出发,为不同客户提供派送服务,最后返回配送中心。配送中心及各个客户节点之间的路径具有不同行驶速度的限制,其中部分节点之间有多条路径可供选择。此外,部分路径从起始到终点过程中会出现较大的车辆平均速度的变化(例如从市区到郊区再到高速公路),这里将同一条路径中不同平均速度的部分划分为多个路段进行优化。为更加符合运输过程中的实际情况,在HFLVRP模型中考虑了以下问题:
(1)异质车队中不同车型的车辆,在不同行驶速度下的单位碳排放量不相同。英国交通研究所( Research Laboratory)在研究报告[17]中指出,行驶速度是影响车辆碳排放量的最主要因素,不同车型的最低碳排放量,对应的行驶速度不相同,见图1所示。并且随着减少碳排放技术的发展,车辆整体的碳排放量会有所降低,但是碳排放量随车辆速度变化的关系基本不变,车辆总是有一个经济时速的范围。
图1 车辆的速度与碳排放量关系
由图1可知,在异质车队中合理分配各种类型的车辆,比如在客户收货时间窗口允许的范围内,在限速较低的道路上使用载重较小的车辆配送,可使该路径上的碳排放量有效减少。
(2)柔性路径下,合理匹配异质车队中的车型与路径,可降低碳排放量。柔性路径下,对于两个节点间存在多条不同速度路径的情况,如果路径长度相等,载重量较大的车辆选择平均速度较大的路径运输,载重量小的车辆选择平均速度较小的路径运输,则可以有效减少总碳排放量。如图2(a)和(b)所示。
同理,一辆车相同碳排放量下,其在两条路径上能够行驶的距离不同。以最大载重量为35 t的车型为例,在平均速度为75 km/h的路径上行驶,碳排放量为85.67 kg,行驶距离为100 km,如果在平均速度为50 km/h的路径上行驶,产生同样的碳排放量85.67 kg,行驶的距离则为113 km,如如图2(c)所示。
实际运输中柔性路径很常见,在满足配送时间前提下,减少碳排放量可以通过合理调度车辆类型和选择适合行驶速度的路径来实现。
(3)两个客户节点之间,同一条路径不同路段的平均速度不同。在实际运输过程中,同一车辆在两个客户节点之间行驶,可能经过不同的路段(如高速公路,城市内道路,郊区道路,县级、乡级公路等),由于各个路段的质量、车流密度等不同,其平均行驶速度也不同,所以使用两点之间运输距离的总平均速度来计算车辆的碳排放量不准确,如图2(d)所示,长度为300 km的路径,分路段计算碳排放量为258.21 kg,按照路径总平均速度计算则为248.26 kg,两者相差10 kg。
综上,HFLVRP模型不仅分别考虑了异质车队、柔性路径以及将路径分为不同平均速度的路段,对降低VRP模型中的碳排放量的影响,还考虑了上述因素的互相作用对碳排放的影响,并在模型中对上述因素进行了集成优化,来实现在VRP中降低碳排放的目的。
2.2 符号说明
图2 不同车辆行驶平均速度、碳排放量与路径长度关系
(1)网络和路径:G=(V,E)为一个完全图,表示配送网络,V=(1,2,…,N)为节点集合,其中1表示配送中心,其余节点表示客户;E表示弧集,E={(i,j)|(i,j∈V且i≠j)};s表示节点i,j之间多条路径S中的一条路径,s∈(1,2,…,S);r表示路径s上不同速度的路段,r∈(1,2,…,R);表示i,j节点之间的s路径的r路段距离长度。
(2)车辆和碳排放:K表示车辆的集合,k表示车辆,且?k∈K;qk表示车辆k的实时装载量;Qk表示车辆k的最大装载量;zi表示客户节点i的需求量,配送中心需求量z1=0;v表示车辆的平均行驶速度;εk(v)表示车辆k在速度v下的单位碳排放量;εu(v)和εl(v)分别表示车辆空载和满载情况下在速度v下的单位碳排放量;Φ(v)表示车辆在速度v下的负载因子。
(3)时间:在客户节点 j中,[σˉj,-σj]表示服务最早开始和最晚结束的时间窗口要求,和表示车辆k实际到达和离开的时刻。表示客户节点 j的服务时间,表示交接手续时间,表示卸载搬运的时间。
(4)决策变量:表示取值为0,1的决策变量,1表示车辆k通过i,j节点之间的路径s,=0则表示没有通过路径s。
2.3 条件假设
(1)一定速度下,单位碳排放量与车辆货物重量的变化(如到达某一客户卸载部分货物)相关。
文章来源:《低碳世界》 网址: http://www.dtsjzzs.cn/qikandaodu/2021/0303/781.html
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