文献类型：期刊文章

作　　者：张明伟[1] 李波[2] 屈晓龙[1] 郭盈[1]

ZHANG Mingwei;LI Bo;QU Xiaolong;GUO Ying(Department of Management,Renai College of Tianjin University,Tianjin 301636,China;School of Management&Economics,Tianjin University,Tianjin 300072,China)

机构地区：[1]天津大学仁爱学院管理系,天津301636 [2]天津大学管理与经济学部,天津300072

出　　处：《计算机工程与应用》

基　　金：教育部人文社会科学研究青年基金(No.16YJCZH077);天津市教委科研计划项目(No.2018KJ266);高等学校博士学科点专项科研基金(No.20100032110034)。

年　　份：2020

卷　　号：56

期　　号：14

起止页码：240-249

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对货运车辆在配送调度过程中产生大量碳排放的问题,建立模型将多种影响碳排放量的因素协同优化。模型中考虑了不同载重量的异质车队,两个节点之间有多条道路的柔性路径,以及车辆重量随卸货而减少的动态负载等因素,以碳排放量、行驶时间和行驶路程为优化目标,并加入了节点需求时间窗、根据速度变化划分路段、交接和卸货时间的约束。提出了一种混合蚁群算法,利用蚁群算法信息素强度更新方式保持群体记忆性,利用粒子群算法的快速收敛特性增加计算效率。通过随机数值算例的仿真优化与对比分析,验证了算法和模型的有效性。

关 键 词：车辆路径问题 低碳 异质车队  柔性路径  混合蚁群算法

分 类 号：F224] TP391]