典型文献
不同车型新能源车在城市冷链物流配送中的路径优化
文献摘要：
为解决城市冷链物流所带来的环境污染问题,采用不同车型新能源车进行配送,在客户时间窗、车辆载质量、新能源车电量限制和充电需求等约束下,构建配送总成本最低的不同车型新能源车在冷链物流配送中的路径优化模型.根据该模型的特点,设计一种融合海洋掠食者算法(marine predators algorithm,MPA)与蚁群算法(ant colony optimization,ACO)的算法(记为 MPA-ACO)进行求解.该算法能有效提高初期搜索能力和全局搜索能力.由算例对比分析可得:较单一车型配送,采用多种车型进行配送可以合理利用车辆资源,降低物流成本.通过改变一定区域内充电站数量,分析充电站数量的增减对配送总成本的影响,为企业提供车辆分配与充电站布局的新思路.利用实际数据进行实验,证明所构建的模型及算法的有效性.
文献关键词：
车辆路径问题(VRP);冷链物流;多车型新能源车;蚁群算法(ACO);海洋掠食者算法(MPA)
中图分类号：
作者姓名：
闫淼;初良勇
作者机构：
集美大学航海学院,福建 厦门361021;福建航运研究院,福建 厦门361021
文献出处：
引用格式：
[1]闫淼;初良勇-.不同车型新能源车在城市冷链物流配送中的路径优化)[J].上海海事大学学报,2022(04):51-59
A类：
多车型新能源车
B类：
同车,冷链物流配送,环境污染问题,时间窗,载质量,电量,量限,充电需求,总成本最低,路径优化模型,食者,marine,predators,algorithm,MPA,蚁群算法,ant,colony,optimization,ACO,记为,搜索能力,全局搜索,一车,用车,物流成本,充电站,增减,减对,实际数据,车辆路径问题,VRP
AB值：
0.318419
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