低碳定位—车辆路径问题

doi:10.13196/j.cims.2017.12.023

计算机集成制造系统 ›› 2017, Vol. 23 ›› Issue (第12): 2768-2777.DOI: 10.13196/j.cims.2017.12.023

低碳定位—车辆路径问题

张春苗^1,2,赵燕伟¹⁺,张景玲¹,冷龙龙¹,王海燕³

1.浙江工业大学机械学院
2.嘉兴职业技术学院机电与汽车分院
3.嘉兴学院机电工程学院

出版日期:2017-12-31 发布日期:2017-12-31
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61572438,61473263,61402409);浙江省科技计划资助项目(2017C33224);浙江省自然科学基金资助项目(LQ14G010008)。

Location and routing problem with minimizing carbon

Online:2017-12-31 Published:2017-12-31
Supported by:
Project Supported by the National Natural Science Foundation,China(No.61572438,61473263,61402409),the Science and Technology Department of Zhejiang Province,China(No.2017C33224),and the Zhejiang Provincial Natural Sceince Foundation,China(No.LQ14G010008).

摘要/Abstract

摘要： 为降低物流配送过程中车辆的碳排放量,从低碳环保角度出发,建立以车辆碳排放量为函数目标的低碳定位—车辆路径问题数学模型,并采用量子进化算法结合局部搜索算法对模型进行求解。通过对比不同算法求解的结果,证明量子进化算法能有效的求解定位—路径问题模型。继而用量子进化算法求解低碳定位—车辆路径模型,在不同条件下计算车辆排放量、路径值与运行成本,探讨配送中心碳排放、配送路径对车辆碳排放的影响。采用数据比较的方法分析计算结果,证明了低碳定位—车辆路径数学模型能有效降低配送过程中的碳排放量,但总体成本将会增加。

关键词: 定位&mdash, 路径问题, 量子进化算法, 碳排放, 物流配送

Abstract: To reduce the carbon emission of vehicles,the location-routing problem model by taking minimum carbon emission as objective was built,which was solved by Quantum Evolutionary Algorithm (QEA) with local search method.By comparing with the solution result of different algorithms,the effectiveness of QEA for solving location-routing problem model was proved.The low carbon location-routing problem was solved with QEA,and the carbon emission based on a set of benchmarks data were calculated and their influence factor were analyzed.Through analyzing the computational result,the carbon emission could be reduced effectively with proposed model,but the general cost would be increased.

Key words: location-routing problem, quantum evolutionary algorithm, carbon emission, logistics distribution

中图分类号:

F224
X24

张春苗,赵燕伟,张景玲,冷龙龙,王海燕. 低碳定位—车辆路径问题[J]. 计算机集成制造系统, 2017, 23(第12): 2768-2777.

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低碳定位—车辆路径问题

Location and routing problem with minimizing carbon

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