电动车在物流领域中取代燃油车是一个广泛的发展趋势.但电动车的电池利用率低,充电时间长,相关充电配套设施建设不完善,存在"续驶里程焦虑"等现象成为了电动车推广和应用的重要制约因素,也是一般路径规划模型不适用于电动车的原因.因此,针对电动车的特性研究路径规划问题具有重要的理论研究价值和实用价值.此外,现有的电动车路径规划研究中关于电量消耗模型的构建,大多假设与速度和载重无关.但是,电动车的实际行驶效果和理论研究表明,速度和载重对电动车的电量消耗具有显著的非线性影响,行驶速度每增加或减少10km/h,单位里程电量消耗量变化10%以上,而车辆载重每增加或减少100kg,单位里程电量消耗平均变化约4.2%,这些影响是不可忽略的,在研究路径规划时需加以考虑.本文基于速度和载重对电量消耗的非线性影响以及客户时间窗,车辆载重及电量的约束,以最小化电动车启动成本,充电成本,总行驶里程成本和总时间惩罚成本为目标函数,构建了基于非线性电量消耗的电动车路径规划模型,并采用遗传算法算法分别对问题求解,综合比较选择更优的路径规划结果.
%% 计算每辆车配送路线上在各个点开始服务的时间，还计算返回集配中心时间
%输入vehicles_customer： 每辆车所经过的顾客
%输入a： 最早开始服务的时间窗
%输入s： 对每个点的服务时间
%输入dist： 距离矩阵
%输出bsv： 每辆车配送路线上在各个点开始服务的时间，还计算返回集配中心时间
function bsv= begin_s_v( vehicles_customer,a,s,dist,chesu,bl )
n=size(vehicles_customer,1);
bsv=cell(n,1);
for i=1:n
route=vehicles_customer{i};
[bs,back]= begin_s( route,a,s,dist,chesu,bl);
%% bs为对每个客户开始服务的开始时间 back返回配送中心的时间
bsv{i}=[bs,back];
%% 所有车 bs为对每个客户开始服务的开始时间 back返回配送中心的时间
end
end
[1]谭学怡. 基于重量与速度的非线性电量消耗的电动车配送路径规划研究. 华南理工大学, 2019.
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