【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及路径规划领域，具体涉及一种多目标电动车辆冷链物流配送路径规划方法。
技术介绍
1、随着电动车辆技术的发展和环境保护意识的增强，电动货车在物流行业中的应用越来越广泛。然而，在冷链物流领域，电动货车面临着一些独特的挑战。冷链物流要求货物在特定的温度条件下保持新鲜，因此需要更加精确和高效的配送方法。而电动货车的续航能力和充电设施的限制，使得冷链物流下的电动货车路径规划变得更为复杂。
2、传统的路径规划方法主要基于单个目标(如最短距离)，无法充分考虑冷链物流的多个关键要素，如时间窗口、货车电池容量以及道路拥堵情况等。这导致电动货车在配送过程中效率低下，往往产生不必要的能源消耗，甚至无法满足实际配送需求。
技术实现思路
1、以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细
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1.一种多目标电动车辆冷链物流配送路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多目标电动车辆冷链物流配送路径规划方法，其特征在于，所述车辆信息包括车辆在上一配送点的剩余电量和车辆速度，所述多目标电动车辆冷链物流配送路径规划方法基于车辆在上一配送点的剩余电量和车辆速度构建电量消耗模型，然后通过构建的电量消耗模型来计算当前配送点的车辆剩余电量，从而判断是否需要进行配送路径优化；其中，
3.根据权利要求1所述的多目标电动车辆冷链物流配送路径规划方法，其特征在于，所述电量消耗模型计算公式如下所示：
4.根据权利要求1所...
【技术特征摘要】
1.一种多目标电动车辆冷链物流配送路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的多目标电动车辆冷链物流配送路径规划方法，其特征在于，所述车辆信息包括车辆在上一配送点的剩余电量和车辆速度，所述多目标电动车辆冷链物流配送路径规划方法基于车辆在上一配送点的剩余电量和车辆速度构建电量消耗模型，然后通过构建的电量消耗模型来计算当前配送点的车辆剩余电量，从而判断是否需要进行配送路径优化；其中，
3.根据权利要求1所述的多目标电动车辆冷链物流配送路径规划方法，其特征在于，所述电量消耗模型计算公式如下所示：
4.根据权利要求1所述的多目标电动车辆冷链物流配送路径规划方法，其特征在于，所述多目标电动车辆冷链物流配送路径规划方法对当前配送路径进行优化时，根据获取到的配送点信息和车辆信息来构建包含多个配送质量量化模型的物流配送路径规划模型，然后基于构建的配送质量量化模型来建立组合目标函数，通过建立的组合目标函数来对配送路径进行多目标优化；其中，配送点信息包括配送点位置和配送时间要求，车辆信息包括车辆在上一配送点的剩余电量、车辆速度以及车辆固定成本。
5.根据权利要求1所述的多目标电动车辆冷链物流配送路径规划方法，其特征在于，所述配送质量量化模型包括总成本模型和配送失望度模型；其中，所述多目标电动车辆冷链物流配送路径规划方法获取到配送点信息和车辆信息后，根据获取到的配送点信息和车辆信息来建立总成本模型和配送失望度模型，然后利用总成本模型和配送失望度模型来计算各配送点之间的总成本以及配送失望度，从而实现对配送点之间配送质量的量化计算。
6.根据权利要求4所述的多目标电动车辆冷链物流配送路径规划方法，其特征在于，所述多目标电动车辆冷链物流配送路径规划方法基于车辆固定成本、运输成本、制冷成本以及配送异常惩罚成本来构建总成本模型，通过总成本模型来计算各配送点之间的总成本；其中，总成本模型计算公式如下所示：
7.根据权利要求4所述的多目标电动车辆冷链物流配送路径规划方法，其特征在于，所述多目标电动车辆冷链物流配送路径规划方法基于不同配送点的配送时间要求和实际送达时间来构建配送失望度模型，通过配送失望度模型来计算各配送点的配送失望度；其中，配送失望度模型计算公式如下所示：
8.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：洪一玮，易超，南江龙，黄振东，张海霞，徐晗，
申请(专利权)人：圆通速递有限公司，
类型：发明
国别省市：
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