【摘 要】
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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
【机 构】
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天津大学仁爱学院管理系,天津大学管理与经济学部
【基金项目】
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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资助项目(No.20100032110034)
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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。
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