申请/专利权人：芜湖达成储运有限公司

申请日：2023-12-21

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117933506A

主分类号：G06Q10/047

分类号：G06Q10/047;G06Q50/06;G06Q50/26;G06Q10/0631

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明属于电动物流车路径优化技术领域，公开了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，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，提出了电车换电三种模式的时变混合充电策略。还考虑了由于充电站的充电能力有限而导致的排队延迟，以更好地满足实际应用场景的需要。提出了扩展型自适应大邻域搜索算法，嵌入了新的二维编码方法，同时集成了多种移除和插入算子以加速算法的收敛，结合了变邻域下降算法和局部搜索算子进一步提高算法性能。

主权项：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：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：Minf＝DC+FC+RC+PC式中，Minf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；所述总配送成本如下： 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；所述总固定成本如下： 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；所述总充电成本如下： 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；所述总惩罚成本如下： 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；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。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 芜湖达成储运有限公司 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

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