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当前全球面临着能源短缺、环境污染严重、交通拥堵、交通事故频发等问题,催生了自动驾驶汽车的诞生和发展。相比高速、载人的应用场景,低速、载物是符合自动驾驶汽车发展现状的最佳应用领域,即无人配送。无人配送概念的提出到成熟应用,需要经历一个漫长的过渡阶段。在这个期间,无人车技术水平尚未成熟、车辆购置成本较高,采取购置批量无人车替代传统燃油车是大多数企业必须经历的阶段。因此,基于典型配送模式,对无人车和传统车的混合车队车辆路径优化问题展开研究,兼具理论和实践意义。首先,本文对无人配送展开研究。从通行政策、收货时间限制、配送车辆、运营成本和排班机制五大方面,分析了无人配送和传统配送的区别。同时,结合无人车技术发展,设想了无人配送的三大发展阶段:测试阶段、过渡阶段和成熟阶段。针对过渡阶段,提出了无人车和传统车的混合车队的三大配送模式:分区配送、混合配送和分级配送。其次,对无人配送车辆路径问题进行研究。考虑无人车在过渡阶段面临的部分路径禁行、收货时间限制、载重量限制等因素,建立了AVRPTW模型,并且提出了一种改进粒子群算法对该模型进行求解。通过算例分析,验证了AVRPTW模型和改进粒子群算法的合理性。然后,基于混合配送模式,研究了无人车和传统车的混合车队车辆路径优化问题。考虑在相同区域内无人车和传统车共同参与配送,无人车受到部分路径禁行、收货时间限制等约束,构建了一个MT-VRPTW模型。根据这个模型的特点,设计一种2-opt粒子群算法求解该问题。通过算例分析,2-opt粒子群算法能够有效求解MT-VRPTW。而且,计算结果表明,提升无人车的载重量和去除无人车在配送环节中的时间窗约束,能够切实推进无人车在配送中的应用,并且能够行之有效地降低配送成本。最后,本文对分级配送模式下的无人车和传统车的混合车队车辆路径优化问题进行研究。考虑在一个二级物流网络体系中,传统车和无人车分级配送,构建了一个2EVRPTW模型,并且提出了一种两阶段的求解思路。以距离最小为分配原则,对客户进行分群,2E-VRPTW模型转化为下层的CAVRPTW和上层的CDVRP模型。根据模型的特点,设计了一种遗传混合模拟退火算法对其求解。最后,利用“菜鸟网络”网点数据,进行实例验证。通过计算发现,本文提出的求解思路和求解算法能够对分级配送模式下的无人车和传统车混合车队车辆路径问题进行有效的求解。