基于聚类非支配排序的电动物流车路径规划及充电策略

基于聚类非支配排序的电动物流车路径规划及充电策略

TP39; 电动物流车电池容量有限、充电时间长以及配套设施不健全等问题制约着其在物流配送领域中有效推广.为此,提出基于聚类非支配排序算法(AP-NSGA-Ⅱ)来解决电动物流车的多目标路径优化问题,建立了一种充电策略,通过设计加权AP聚类划分配送簇,避免初始种群的随机性和盲目性,簇内配送点规模降低了非支配排序算法的运行时间和复杂度,根据充电站的分布和距离关系,电动物流车执行部分充电策略.最后,通过仿真实验证明该算法的有效性,比较了电动物流车满充和部分充电条件的差异....

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Veröffentlicht in:重庆大学学报 2021-09, Vol.44 (9), p.98-108
Hauptverfasser: 徐婷婷, 胡晓锐, 胡文, 李双庆, 池磊
Format: Artikel
Sprache:chi
Online-Zugang:Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:TP39; 电动物流车电池容量有限、充电时间长以及配套设施不健全等问题制约着其在物流配送领域中有效推广.为此,提出基于聚类非支配排序算法(AP-NSGA-Ⅱ)来解决电动物流车的多目标路径优化问题,建立了一种充电策略,通过设计加权AP聚类划分配送簇,避免初始种群的随机性和盲目性,簇内配送点规模降低了非支配排序算法的运行时间和复杂度,根据充电站的分布和距离关系,电动物流车执行部分充电策略.最后,通过仿真实验证明该算法的有效性,比较了电动物流车满充和部分充电条件的差异.
ISSN:1000-582X
DOI:10.11835/j.issn.1000-582X.2021.09.010