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基于混合蚁群算法的异质车队低碳研究(7)
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摘要：综上，在模型中综合考虑异质车队、柔性路径、动态负载及划分路段等因素、变量，在旅行时间、里程变化不大的情况下，能够明显降低碳排放量。 6 结束
综上，在模型中综合考虑异质车队、柔性路径、动态负载及划分路段等因素、变量，在旅行时间、里程变化不大的情况下，能够明显降低碳排放量。
6 结束语
HFLVRP模型针对如何减少货运车辆在配送过程中的碳排放问题，结合生产运输实际，在优化过程中综合考虑了异质车队、柔性路径、动态负载等因素，并作为优化的关键变量，即载重量大、装载货物多的车辆选择速度较快的路径，载重量较小、装载货物少的车辆选择速度较慢的路径，从而减少整个运输过程中的碳排放量。模型以碳排放量、旅行时间和旅行路程作为多优化目标，并且设定了配送时间窗口和划分路段计算行驶速度的约束条件。
蚁群算法与粒子群算法都是带有记忆性的群搜索算法，本文提出AC-PSO使用蚁群算法的信息素强度更新方式来保持种群的记忆性，同时结合了粒子群算法快速收敛的特性，针对HFLVRP设计了编码解码方式，最后，通过算例仿真计算对比分析，结果表明模型中考虑异质车队、柔性路径和动态负载可以在总旅行时间和总旅行路程变化不大情况下，使碳排放总量显著降低。
本文模型未考虑不同载重量的车辆转运问题。后续研究可以考虑在速度较快的道路上使用载重量大的车辆运输，当行驶到速度较慢的道路时，在转运站将货物派送多个载重量较小的车辆，以减少配送车辆的碳排放总量。城市配送由于拥堵程度不同，可以划分为不同速度的时区，可以通过合理组合时区来达到减少车辆碳排放的目的[24]，后续也可以考虑在时变城市配送模型中，研究HFLVRP模型的调度问题。
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文章来源：《低碳世界》 网址: http://www.dtsjzzs.cn/qikandaodu/2021/0303/781.html
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