【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电动物流车路径优化，具体涉及一种应用于电动物流车的考虑多优先级时间窗和时变混合充电策略的路径优化方法。
技术介绍
1、在传统的物流运输中，化石能源燃烧产生的碳排放会不可避免地对环境产生负面影响。因此，采用以零排放为特征的电动物流车被视为实现减排脱碳的主要措施。然而，续驶里程短、充电时间长等缺点阻碍了电动物流车在物流运输中的进一步应用与推广。基于电动物流车的仓库间协同配送可以通过分割配送路线和缩短配送距离来克服上述缺点。因此，求解协同电动车辆路径问题(cevrp)可以在追求环境效益的同时，提高配送效率并降低运营成本，对于物流供应商来说尤为重要。
2、带时间窗的协同电动车辆路径问题(cevrptw)是cevrp问题的一个变体，旨在通过制定满足时间窗约束的路径规划方案，帮助物流供应商克服里程焦虑。部分研究假设配送车辆必须在每个客户要求的特定时间窗(由最早时间和最晚时间组成)内开始服务。尽管在严格的窄时间窗约束下，客户满意度会显著提升，但由于现实中资源和设施的限制，上述用户友好型时间窗约束不仅会降低物流供应商的运营灵活性，还会显著增加运营成本。另一部分研究则通过增加等待或迟到的惩罚成本，在一定程度上允许违反时间窗约束。然而，衡量客户满意度并量化惩罚成本在现实中难以实现且不够客观。另一部分研究允许客户对物流供应商提供的多个长度相等的时间窗进行优先级排序，并通过求解车辆路径问题(vrp)来规划最优配送路线。然而，上述问题忽略了不同客户可接受的时间窗的多样性以及时间窗优先级对客户满意度的影响。
3、目前有
4、尽管部分研究提出了带有卫星客户的evrptw，允许客户使用其他交通方式访问在充电站停留的电动物流车，以避免由充电引起的时间浪费，但该模型仅注重于服务的及时性，并未充分考虑由此增加的运输成本。另一部分研究用移动换电车替代充电站，针对带有移动换电车和时间窗的电动车辆路径问题建立了以最小化总成本为目标的优化模型，却忽略了移动换电车的应用对交通造成的负担以及对已有充电站的浪费。
5、此外，过长的充电时间会拖延电动物流车的配送时间，这也是影响cevrptw求解结果的主要因素之一。虽然已有多项研究致力于求解电动物流车的充电问题，但上述研究仅通过预先规划充电路线来确保电动物流车在电量不足时访问可用的充电站，而忽略了实际配送中充电站数量有限且分布不均的问题。一些研究考虑到充电站的局限性，利用移动换电车作为延长电动物流车续航里程的路线内充电的替代方法，但也加重了交通负担，同时造成了已有充电站的浪费。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种考虑多优先级时间窗和时变混合充电策略的电动物流车路径优化方法，克服电动物流车配送的里程焦虑，获得兼顾经济效益和服务效率的物流配送方案。
2、为实现上述目的，本专利技术所采取的技术方案为：
3、一种考虑多优先级时间窗和时变混合充电策略的电动物流车路径优化方法，应用于协同电动物流车路径优化，所述考虑多优先级时间窗和时变混合充电策略的路径优化方法，包括：
4、以最小化总成本建立协同电动物流车路径优化模型，所述协同电动物流车路径优化模型的目标函数如下：
5、min f＝dc+fc+rc+pc
6、式中，min f为目标函数，即最小化总成本，dc为电动物流车和移动换电车的总配送成本，fc为电动物流车和移动换电车的总固定成本，rc为总充电成本，包括移动换电车提供电池更换服务的成本和电动物流车在充电站的充电成本，pc为电动物流车违反时间窗优先级的总惩罚成本；
7、所述总配送成本如下：
8、
9、式中，为电动物流车单位距离的行驶成本，k为所有电动物流车的集合，v为所有仓库节点、所有客户节点和所有虚拟充电站节点的集合，v′为所有虚拟仓库节点、所有客户节点和所有虚拟充电站节点的集合，为二值变量，若电动物流车k从节点i行驶到节点j，则值为1；否则值为0，dij为节点i到节点j的曼哈顿距离，为移动换电车单位距离的行驶成本，b为所有移动换电车的集合，d为电动物流车出发时所有仓库节点的集合，n为所有客户节点的集合，d∪n为所有仓库节点和所有客户节点的集合，d′为电动物流车返回时所有虚拟仓库节点的集合，d′∪n为所有虚拟仓库节点和所有客户节点的集合，为二值变量，若移动换电车b从节点i行驶到节点j，则值为1；否则值为0；
10、所述总固定成本如下：
11、
12、式中，ce为电动物流车的固定成本，f为所有充电站节点的集合，n∪f为所有客户节点和所有充电站节点的集合，cm为移动换电车的固定成本；
13、所述总充电成本如下：
14、
15、式中，cs为电动物流车电池更换服务的成本，f′为允许电动物流车多次访问的所有虚拟充电站节点的集合，为二值变量，若电动物流车k在虚拟充电站节点f选择快速充电策略，则值为1；否则值为0，为电动物流车在快速充电策略下单位电量的充电成本，qe为电动物流车的电池总容量，为电动物流车k在虚拟充电站节点f处的电池荷电状态，cr为电动物流车在普通充电策略下单位电量的充电成本；
16、所述总惩罚成本如下：
17、
18、式中，wi为客户节点i的时间窗集合，pi代表电动物流车在不同时间窗内为客户节点i服务所产生的惩罚成本，为二值变量，若电动物流车k在时间窗w内到达客户节点i，则值为1；否则值为0；
19、采用自适应大邻域搜索算法求解所述协同电动物流车路径优化模型，输出总成本最低的电动物流车配送方案。
20、为了克服现有技术中电动物流车由于续航里程有限、充电时间过长，无法被广泛应用于物流运输活动。本专利技术构建了一种考虑多优先级时间窗和时变混合充电策略的协同电动物流车路径优化模型，将不同时间窗的优先级进行量化并纳入成本，以便在最小化总成本的同时更好地满足客户需求。为了减轻充电时间对路径决策的影响，本专利技术提出了一种融合站内快速充电、站内普通充电和协同移动换电车换电三种模式的时变混合充电策略。此外，本专利技术还考虑了由于充电站的充电能力有限而导致的排队延迟本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种考虑多优先级时间窗和时变混合充电策略的电动物流车路径优化方法，应用于协同电动物流车路径优化，其特征在于，所述考虑多优先级时间窗和时变混合充电策略的电动物流车路径优化方法，包括：
2.根据权利要求1所述的考虑多优先级时间窗和时变混合充电策略的电动物流车路径优化方法，其特征在于，所述协同电动物流车路径优化模型的约束条件如下：
3.根据权利要求1所述的考虑多优先级时间窗和时变混合充电策略的电动物流车路径优化方法，其特征在于，所述采用自适应大邻域搜索算法求解所述协同电动物流车路径优化模型，输出总成本最低的电动物流车配送方案，包括：
4.根据权利要求3所述的考虑多优先级时间窗和时变混合充电策略的电动物流车路径优化方法，其特征在于，所述采用二维编码方案来表示，包括：
5.根据权利要求4所述的考虑多优先级时间窗和时变混合充电策略的电动物流车路径优化方法，其特征在于，所述移除算子包括作用于解的第一维的随机移除算子、最短路径移除算子和充电站随机移除算子；
6.根据权利要求4所述的考虑多优先级时间窗和时变混合充电策略的电动物流车路径
7.根据权利要求4所述的考虑多优先级时间窗和时变混合充电策略的电动物流车路径优化方法，其特征在于，所述本地搜索算子包括充电站重置算子、交换算子和重组算子；
...【技术特征摘要】
1.一种考虑多优先级时间窗和时变混合充电策略的电动物流车路径优化方法，应用于协同电动物流车路径优化，其特征在于，所述考虑多优先级时间窗和时变混合充电策略的电动物流车路径优化方法，包括：
2.根据权利要求1所述的考虑多优先级时间窗和时变混合充电策略的电动物流车路径优化方法，其特征在于，所述协同电动物流车路径优化模型的约束条件如下：
3.根据权利要求1所述的考虑多优先级时间窗和时变混合充电策略的电动物流车路径优化方法，其特征在于，所述采用自适应大邻域搜索算法求解所述协同电动物流车路径优化模型，输出总成本最低的电动物流车配送方案，包括：
4.根据权利要求3所述的考虑多优先级时间窗和时变混合充电策略的电...
【专利技术属性】
技术研发人员：张帅，周彤，李海光，查丽，彭麒帆，吴辰昊，张文宇，
申请(专利权)人：芜湖达成储运有限公司，
类型：发明
国别省市：
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