碳排放影响下的动态配送车辆路径优化研究

本文考虑碳排放对动态配送车辆路径的影响，研究了客户需求点增减、客户需求量变化及配送路线交通中断三种情形下的配送车辆路径优化问题。首先，通过构建虚拟客户点，将动态车辆路径优化问题转化为静态车辆路径优化问题。其次，构建了基于改进遗传算法的动态车辆路径优化模型。最后，对比分析了考虑碳排放影响前后的动态车辆路径优化。研究结果表明：在满足时间窗要求的情况下，虽然考虑碳排放的动态车辆路径的总行驶距离增加了3.59 km，但碳排放成本和总配送成本分别下降了7.45%和1%；同时与静态车辆路径相比，在动态车辆路径问题中考虑碳排放可以使碳排放成本及总配送成本下降的更多，因此在动态车辆路径问题中考虑碳排放更具有价值意义。     

带货物权重的车辆路径问题及遗传算法

考虑一个分销中心、多个零售商组成的分销网络系统中具有柔性车辆能力的带货物权重的车辆路径问题.并根据车辆的满载情况采用了不同的运输策略,即单点运输和多点运输方式.在多点运输方式下,与以往诸多研究不同的是,文章建立了一种基于货物权重的VRP模型——WVRP,即在安排车辆线路时每个零售商的货物需求量也作为一个因素考虑,尽可能使车辆优先供货需求量较大的零售商.最后,针对问题的性质,开发了一种基于划分的遗传算法PB-GA对问题进行求解,并与一般遗传算法及常用的启发式算法进行了分析比较.     

时间依赖型绿色车辆路径模型及改进蚁群算法

绿色车辆路径规划对物流配送领域的节能减排具有重要的现实意义.针对时间依赖型绿色车辆路径问题(time-dependent green vehicle routing problem,TDGVRP),考虑车辆不同出发时刻对行驶时间的影响,分析车辆时变速度、载重与碳排放率之间的关系,确定基于车辆时变速度和载重的碳排放率度量函数;在此基础上,以车辆油耗和碳排放成本、使用时间成本和固定成本、等待成本与人力成本之和作为目标函数,构建TDGVRP模型,并根据模型特点设计基于路段划分策略的车辆行驶时间计算方法,提出了改进蚁群算法.算例仿真结果表明,构建的模型和提出的算法能合理规划车辆出发时刻,有效规避交通拥堵时间段,降低配送总成本,减少油耗和碳排放.     

基于改进蚁群算法的低碳车辆路径问题研究

全球气候恶化危及人类生存环境,物流运输过程中产生的大量温室气体则是祸源之一。本文考虑带有碳排放约束的车辆路径问题（VRP）,以车辆行驶里程最短和碳排放量最小为目标,构建了多目标的VRP非线性规划模型。提出了一种改进的蚁群系统算法对该模型进行求解,算法在更新路径上的蚂蚁信息素时引入了混沌扰动机制,此举能降低算法运行时陷入局部最优解的概率并有效提高算法的适应性。同时,对启发因子、状态转移概率、信息素更新等环节进行了优化设计,提高了最优路径的搜索效率。最后,数值仿真实验证明了该算法的求解表现优于同类研究常用的遗传算法和禁忌搜索算法,具有较强的全局寻优能力。在灵敏性和有效性的保证下,本研究所设计的改进蚁群算法能够较好地处理低碳车辆路径问题（LCVRP）。     

时变路网下多中心电动车-无人机协同配送路径优化

针对车辆行驶时间依赖配送区域路网速度变化的多中心电动车-无人机协同配送路径问题,本文综合考虑配送区域路网交通信息,无人机最大飞行距离、承重能力,配送过程中电动车电池的荷电状态,以及车辆行驶速度、载重量等对电动车能耗的影响等,以总配送成本最小化为目标建立多中心车辆-无人机协同配送路径优化模型。根据问题特征,本文设计遗传大邻域搜索混合算法求解模型,该算法在传统遗传算法基础上,采用整数编码随机生成初始种群,通过无人机最大承重能力、飞行距离筛选无人机可服务的客户,然后确定车辆及无人机的配送路径生成初始解,并嵌入2组摧毁和重建算子进行进化操作。本文通过多组算例验证了算法及模型的有效性,并分析了车辆搭载的无人机数量以及车辆行驶速度对配送方案制定的影响。研究成果丰富和拓展了车辆路径优化的研究领域,可为交通、物流企业优化决策配送方案提供理论依据。     

同时集散货物的开放式车辆路径问题研究

本文研究了车辆工作时间限制下同时集散货物的多配送中心开放式车辆路径问题,以车辆数和运输里程最小为目标,建立了多目标规划模型,提出了基于拉格朗日松弛技术和禁忌搜索算法的混合求解算法。 该算法首先求出最优解的最大下界,然后采用客户点的分配和调整策略实现解的可行化,其中禁忌搜索引入了4种领域搜索方法,采用了随机变领域搜索方法和重起策略。算例分析表明,该算法能有效地找到满意解,且采用开放式安排路线比闭合式安排路线更加经济合理。     

供需未匹配的多车场多车型多货品可拆分取送货车辆路径问题

取送货车辆路径问题在多点调拨系统普遍存在,属于NP-hard问题。该问题研究通常需考虑车场数、车型种类、货品种类、客户服务次数等诸多因素,已有文献多假设客户间供需已匹配、单车场、单车型、单货品和取送货需求一次性满足,优化目标多设置为总路径最短。而从企业运营实践来看,运输方案不仅要规划客户间访问路径,还需进行客户间供需匹配;运输成本不仅与运距有关,还涉及运输货品的重量和派车成本;运输网络中多车场、多车型和多货品更加常见,且客户需求量往往大于车辆装载能力。因此,本文首次尝试基于"运距×运量"的车辆路径成本和基于额定吨位的固定派车成本之和最小为优化目标,建立同时考虑多车场、多车型、多货品、客户间供需未匹配和需求可拆分的取送货车辆路径问题模型,并设计基于大规模邻域搜索的迭代局部搜索求解算法。该算法采用基于运输效率提升的贪婪思想来快速构建高质量初始可行解,并通过引入四种移除算子、两种修复算子和车场车型调整优化策略形成大规模可行搜索邻域以增强全局寻优能力。基于18个文献算例和6个企业实例的数值实验结果表明：1）本文提出的算法在求解质量和求解效率方面均优于相关文献中的算法;2）相对人工调拨方案,本文设计的方案能够帮助企业节约33%的运输成本和21%的车次。本研究不仅可拓展取送货车辆路径问题现有理论,而且可为企业实际运营提供决策支持。     

基于风险的考虑成本和允许等待的车辆运输调度问题研究

本文同时考虑了成本约束和允许等待情形,研究了最小化风险的车辆运输调度问题,其中运输风险是随时间不同而变化的,即研究在时间依赖网络中基于风险的有约束的运输路径选择问题,以及在选定路径的顶点上决定的出发和等待时间的综合问题。建立了相应的混合整数规划模型,设计了相应的算法,并分析了算法复杂性,最后通过算例验证了该算法的有效性和可行性。     

越库配送下考虑时空距离的库门分配与车辆调度优化

针对越库配送下考虑时空距离的库门分配与车辆路径问题,建立以车辆派遣成本、运输成本、时间惩罚成本、越库内部操作成本总和最小化为目标的库门分配与车辆路径优化模型。根据问题的特征设计改进的自适应遗传算法,并根据时空距离生成初始解。通过对不同规模的算例进行对比和分析,验证了模型的正确性和算法的有效性,结果表明,所得出的库门分配和车辆调度优化方案可以有效降低越库配送中心的运营成本。研究成果拓展和丰富了越库配送下的车辆路径问题研究,能为物流企业优化配送方案提供理论依据。     

装卸一体化的车辆路径问题及基于插入法的新禁忌算法

在日益激烈的市场竞争中,如何在降低成本的同时,让各个顾客尽快收到货物成了现代交通运输物流中一个越来越重要的考虑因素。基于某快递公司的运输实例,本文提出了装卸一体化的车辆路径问题模型,最终优化目标是最小化车辆运输时间和货物到各个顾客的时间的加权和,并给出了一种基于插入法的新禁忌算法,实验结果表明新禁忌算法在显著提高传统禁忌算法计算时间的同时,还能得到理想的成本,并且对节约快递公司的运输成本方面有显著成效。     

Analysis of Travel Times and CO2 Emissions in Time‐Dependent Vehicle Routing

Due to the growing concern over environmental issues, regardless of whether companies are going to voluntarily incorporate green policies in practice, or will be forced to do so in the context of new legislation, change is foreseen in the future of transportation management. Assigning and scheduling vehicles to service a pre‐determined set of clients is a common distribution problem. Accounting for time‐dependent travel times between customers, we present a model that considers travel time, fuel, and CO₂ emissions costs. Specifically, we propose a framework for modeling CO₂ emissions in a time‐dependent vehicle routing context. The model is solved via a tabu search procedure. As the amount of CO₂ emissions is correlated with vehicle speed, our model considers limiting vehicle speed as part of the optimization. The emissions per kilometer as a function of speed are minimized at a unique speed. However, we show that in a time‐dependent environment this speed is sub‐optimal in terms of total emissions. This occurs if vehicles are able to avoid running into congestion periods where they incur high emissions. Clearly, considering this trade‐off in the vehicle routing problem has great practical potential. In the same line, we construct bounds on the total amount of emissions to be saved by making use of the standard VRP solutions. As fuel consumption is correlated with CO₂ emissions, we show that reducing emissions leads to reducing costs. For a number of experimental settings, we show that limiting vehicle speeds is desired from a total cost perspective. This namely stems from the trade‐off between fuel and travel time costs.     

城市低碳交通体系对能源消费结构的影响研究——来自中国十四个城市的面板数据经验

节能减排的重要性已成为国际社会的共识,我国也积极改善城市公共交通体系来控制碳排放。本文搜集了中国十四个城市近10年的面板数据,构建随机效应变系数模型,研究了城市低碳交通体系发展对能源消费结构的影响,研究发现：政府可以利用公共交通定价策略影响消费者偏好,从而实现能源消费结构的优化;城市低碳交通体系中轨道交通对能源消费结构优化有显著性促进作用;公共汽（电）车对能源消费结构的影响会随城市发展程度增加而降低;交通部门可通过限行、限购及加收停车费等方式提高传统汽车购买及出行成本,影响私人汽车保有量,从而减少能源消费结构优化的阻碍。政府应该加大财政补贴力度,补贴由购置补贴转向研发和运营基础设施补贴,改善轨道交通及合理的公共汽（电）车运营体系,提高新能源汽车研发投入,鼓励高能量密度低电耗技术的发展,提高居民对新能源乘用车的需求,优化能源消费结构。     

电力消耗、经济增长与CO2排放量的实证分析——基于中国面板数据

本文运用计量经济学方法，如协整检验和格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数等，深入研究了中国在1990-2013期间电力消耗、经济增长与二氧化碳排放量之间的关系。研究结果表明，电力消耗、经济增长与二氧化碳排放量之间存在协整关系，即长期均衡关系；经济增长与电力消耗之间存在双向的格兰杰因果关系，但不存在电力消耗与二氧化碳排放量，经济增长与二氧化碳排放量之间的格兰杰因果关系。与此同时，VAR模型估计结果显示，滞后一期的电力消耗对当期经济增长和二氧化碳排放量产生正向的作用，滞后一期的电力消耗促进当期的电力消耗，同时也促进当期经济增长和CO₂排放量增加；经济增长的滞后期对当期电力消耗和二氧化碳排放量产生负向的作用，而二氧化碳排放量的滞后期对当期经济增长没有显著影响。基于此，实证分析结果表明经济增长在短期内会造成二氧化碳排放量的增加，但正如环境库兹涅茨曲线描述的结论一样，从长期来看，经济增长促进了技术的进步和能源效率的提高，进而导致二氧化碳排放量的减少。该发现对于中国发展低碳经济和电力部门能源政策的制定都将有着重要现实意义。     

能源补贴改革对资源效率和环境污染治理影响研究——基于动态CGE模型的分析

本文构建动态CGE模型,以化石和可再生能源补贴政策为对象,模拟不同类型能源补贴政策改革对经济发展、资源效率、碳排放及雾霾治理的差异性影响。研究表明：总体而言,能源补贴政策对宏观经济具有积极的促进作用,但在一定程度上会提高能源消费强度;不同类型的能源补贴政策方案影响的差异性较大,化石能源在促进经济增长的同时,对环境改善和碳排放目标实现产生不利影响,特别是煤炭补贴能有效降低能源使用成本,极大促进产业总产出和经济增长,但会不利于环境改善,对可再生能源补贴有利于能源利用效率提高和人均资源盈余改善,降低污染物和雾霾排放增速;因此,必须注重不同类型能源补贴政策协调性和差异性,短期内以化石能源补贴为主,长期而言,应逐步加大可再生能源补贴,更加有利于低碳转型和环境改善。     

车辆路径问题的禁忌搜索算法研究

论文在对车辆路径问题进行简单描述的基础上,通过设计一种新的解的表示方法构造了求解该问题的一种新的禁忌搜索算法,并进行了实验计算。计算结果表明,用本文设计的禁忌搜索算法求解车辆路径问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且算法的计算效率较高,收敛速度较快,计算结果也较稳定。     

非平稳需求下考虑碳配额的供应链选址-库存模型与算法研究

针对非平稳需求下考虑碳配额的多期、多需求情景的三级供应链选址-库存问题，构建了库存策略（t，s，S）下供应链运营期望收益最大化的两阶段选址-库存随机优化模型，依据供应链企业不同着眼点下的决策流程，提出了一种三步骤的分层级启发式算法，该算法包含了选址导向和需求导向的两种子问题序贯求解模式。数值算例验证了在不同问题规模及需求类型下算法求解的有效性，同时分析了供应链网络设计、各成本占比和运营收益对不同供应链成本结构、需求不确定性与碳配额的敏感性，并给出了管理上的启示。