【摘 要】
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近年来,共享电动汽车与互联网的结合引领了多元化交通发展新潮。通过对共享电动汽车租赁网点正确布局以及对车辆进行合理调度,可以满足出行者的出行需求,提高服务质量,使共享电动汽车得到了相应发展,能够有效减少私家车数量,从而符合国家所提倡的节约能源和绿色发展理念。本文首先分析了共享电动汽车网点选址与车辆调度的研究背景,明确课题的研究意义。然后对国内外网点选址、运营模式、车辆调度以及网点选址与车辆调度联合的
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近年来,共享电动汽车与互联网的结合引领了多元化交通发展新潮。通过对共享电动汽车租赁网点正确布局以及对车辆进行合理调度,可以满足出行者的出行需求,提高服务质量,使共享电动汽车得到了相应发展,能够有效减少私家车数量,从而符合国家所提倡的节约能源和绿色发展理念。本文首先分析了共享电动汽车网点选址与车辆调度的研究背景,明确课题的研究意义。然后对国内外网点选址、运营模式、车辆调度以及网点选址与车辆调度联合的研究进行归纳和总结,分析既有研究的可鉴之处,发现现有研究尚存在的问题,并明确本文所研究的主要内容。其次,对共享电动汽车相关概述进行介绍,其中对共享电动汽车的运营模式包含Car2go式租赁模式以及P2P租赁模式进行分析,分析两者的运营特点;列举共享电动汽车具有节约能源与保护环境等优势,以及其发展所面临的问题;对网点选址规划问题和车辆调度问题进行概述。再次,本文考虑到网点间的距离因素,顾客需求因素以及车辆充电因素等,建立了以网点和需求点间总距离最小、共享电动汽车企业运营利润最大为目标的数学模型。然后,通过对国内外选址和调度问题的研究方法的总结分析,得出遗传算法是解决此类问题常用的手段。但本文中选择免疫优化算法对模型进行求解,对比传统遗传算法,免疫算法解决了遗传算法易早熟等问题。本文重点梳理免疫算法的基本原理与算法流程,其中包括抗体设计、适应度计算、抗体选择以及种群更新等步骤,并对求解的工作思路和具体过程进行阐述。最后,搜集与整理兰州市安宁区、城关区与七里河区的网点数据,确定模型求解中需要的参数,将遗传算法和免疫优化算法分别求解的结果进行对比分析,结果发现后者优于前者,得到网点与需求点间的总距离更短的选址布局方案,企业运营的利润更大的车辆调度方案,验证了免疫算法对网点选址与研究问题的可操作性和有效性。考虑了网点数量与车辆投入数量对结果的影响,对两个影响因素进行了敏感性分析,结果表明,选址模型中建设适当网点数量规模可显著减少前期网点建设成本,且网点覆盖率保持在相对较高水平。调度模型中,分析发现投入合适车辆数量可减少车辆购置成本,并且车辆利用率较高,大部分顾客需求也会得到满足。
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