计算机应用

作者：刘志硕, 刘若思, 陈哲

单位：北京交通大学 交通运输学院，北京 100044

关键词：冷链物流,物流配送,电动汽车,车辆路径问题,蚁群算法

基金：国家自然科学基金资助项目(72171019)

用电动汽车进行冷链物流配送符合绿色物流的发展趋势。针对电动汽车冷链配送需消耗更多能源以维持低温环境，而电动汽车续驶里程短、充电时间长，致使运营成本高的现象，思考了电动汽车配送中的冷链车辆路径问题（REVRP）。考虑电动汽车能耗特点和社会充电站的充电需求，构建了以总配送成本最小为优化目标的线性规划模型，而目标函数由固定成本和可变成本构成，其中可变成本包含运输成本和制冷成本。模型考虑容量约束和电量约束，并设计混合蚁群（HACO）算法对其进行求解，其中重点设计了适合社会充电站的转移规则以及4种局部优化算子。在改进Solomon基准算例的基础上，形成了小规模和大规模两个算例集，并通过实验比较了蚁群（ACO）算法和局部优化算子的性能。实验结果表明，在小规模算例集中，传统ACO算法与CPLEX求解器均能找到精确解，而ACO算法在运算时间方面可节省99.6%；而在大规模算例集中，与ACO算法相比，结合4种局部优化算子的HACO算法的平均优化效率提升了4.45%。所提算法能够在有限时间内得出电动汽车REVRP的可行解。

来源：2022年第10期

《计算机应用》期刊编辑部

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