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基于混合蚁群算法的异质车队低碳研究(3)
作者:网站采编关键词:
摘要：（2）车辆到达客户后，服务时间包括手续交接时间和卸载货物时间（与卸载量相关）。 （3）配送中心有足够的各类型异质车辆可供派遣。 （4）每个客户
（2）车辆到达客户后，服务时间包括手续交接时间和卸载货物时间（与卸载量相关）。
（3）配送中心有足够的各类型异质车辆可供派遣。
（4）每个客户都须要服务到，且只接受某一车辆的一次派送服务。
（5）每个客户的需求量已知，且接受配送车辆到达有时间窗口限制。
（6）配送车辆有最大载重量限制，每次从配送中心出发，完成任务后返回配送中心。
3 模型构建
3.1 模型优化目标
模型以碳排放总量、车辆总旅行时间和车辆旅行路程最小作为三个优化目标。碳排放量是车辆类型、车辆行驶速度、车辆负载和车辆行驶里程的函数。企业在车辆调度过程中较为关注节约成本，如燃料成本、人工成本等。碳排放量与燃料消耗成本直接相关，且呈正比关系[18]。总旅行时间中除了车辆的行驶时间，还包含车辆到达客户节点的服务时间。车辆的总旅行时间最小化可以减少人工成本，提高车辆利用率，提升客户服务满意度。车辆旅行里程最小可以有效减少车辆的燃料消耗，减少碳排放量。
由于每增加一辆运输车辆，碳排放总量将明显增加，所以模型在优化过程中会自动减少车辆的使用，因此不必将车辆数量作为优化目标。
3.2 碳排放量的计算
一定类型车辆的单位碳排放量和燃料消耗相关，燃料消耗量和海拔、道路坡度、风阻及载重量等密切相关，而这些因素均会影响车辆的行驶速度，因此，现有研究大多通过建立车辆行驶速度和碳排放之间的拟合函数来计算碳排放量[19]。考虑到随着减排技术的进步，车辆整体碳排放量会不断减少，但是碳排放与速度之间的关系基本不会发生变化，因此可以通过减排发展系数来调整不同时期车辆的碳排放量。本文使用英国交通研究所（ Research Laboratory），通过大量的试验分析给出的不同类型车辆速度与碳排放的拟合函数及相关参数[17]，车辆在空载时的碳排放量εu(g/km)与行驶速度v(km/h)的关系见公式（1）：
本文采用载重量分别为5、10、20、35 t的异质车辆进行配送运输，(a0,a1,…,a6)取值如表1所示。
表1 不同车辆空载碳排放量εu的相关系数images/BZ_248_317_2767_1096_2867.pnga0a1 110 a2a3 00 871－16 0.143 a4 0.000 375 8 702 00 765－7.04 0 0.000 632 8 334 a5a6 00 32 031 0 00 1 576－17.6 0 0.001 17 0 36 067 0
载货汽车的碳排放量受载重质量的影响较大，文献[17]中通过负载因子Φ(v)来计算车辆在满载情况下的碳排放量εl(v)，如公式（2）所示：
在忽略道路坡度影响的情况下，负载因子Φ是车辆速度v的函数，不同载重量的车辆负载因子与速度关系如图3所示。可以看出，载重16 t以下车型的车辆，其负载因子与速度相关性较为明显。负载因子函数的计算见公式（3），相关系数取值如表2所示。
图3 不同车辆的负载因子与速度关系
表2 不同车辆负载因子Φ的相关系数images/BZ_248_1350_1642_2187_1750.pngb11.261.271.43 b2 1.27－0.002 35 b3 00 b4 00 000 000 b5－1.33－2.03×10－7 1.14－0.483－0.916
通过负载因子，可以计算车辆载重量随卸载货物而减少的动态碳排放量，如公式（4）所示：
3.3 服务时间的计算
车辆在配送过程中，和分别表示车辆k到达和离开客户节点j的时刻，模型的时间优化目标是在保证客户的需求时间窗口条件下，车辆总旅行时间以及车辆在客户节点的服务时间之和最小。其中，服务时间包括到达客户节点j的交接手续时间和装卸搬运时间。车辆k到达客户节点j的服务时间的计算如公式（5）：
其中，装卸搬运时间与客户j的需求量zj成正比，交接手续时间为一常数。
3.4 模型建立
模型的目标函数为：
公式（6）为碳排放量优化目标，表示车辆在所有旅行路径上的碳排放量之和最小；公式（7）为完成时间优化目标，表示车辆行驶时间及客户服务时间之和最小；公式（8）为旅行总路程最小。
目标函数约束条件为：
公式（9）表示所有客户节点都被访问到，且只访问1次；公式（10）表示任务车辆每次从配送中心出发，直到访问完成所有分派节点后，必须返回配送中心；公式（11）表示车辆在客户节点完成任务后必须离开；公式（12）表示车辆访问客户节点的时间窗口约束；公式（13）表示不同车型车辆的最大载重量约束；公式（14）表示车辆行驶不同路径的决策变量。
4 算法设计
文章来源：《低碳世界》 网址: http://www.dtsjzzs.cn/qikandaodu/2021/0303/781.html
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