摘要：随着新能源和绿色物流等政策的出台,电动车逐渐成为物流配送的主要运输工具.考虑到电动车的电池容量、充电时间、耗电率和充电站位置等因素,研究载重影响耗电率的电动车车辆路径问题,建立以总成本最小化为目标的混合整数规划模型.结合禁忌搜索算法的思想,设计改进的自适应大邻域搜索算法对其求解,在该算法中,开发多种基于模型特性的破坏算子和修复算子以提高求解效率.通过算例求解验证模型和算法的有效性,为物流企业电动车配送方案的规划提供一定的决策依据.

摘要：随着低碳绿色、节能环保的经济发展理念越来越受到重视,电动车逐渐成为物流配送的主要运输工具,且物流配送服务的灵活性也越来越受到重视。在传统的车辆路径问题中,通常假设客户需要在指定的时间窗口内接收货物,如果未能按时送达,则会被视为违约,造成客户满意度下降。然而,在实际应用中,大部分客户接受在截止日期后一定时间内延迟接收货物,但这种灵活性通常伴随着额外的成本。针对货物具有可配送时间和柔性时间期限的情况,研究了考虑可配送时间和柔性时间期限的电动车车辆路径问题。构建了以车辆数量、行驶成本和违反时间期限的惩罚成本最小化为目标的混合整数规划模型,设计了改进的自适应大邻域搜索算法对其求解,基于问题特性设计了高效的破坏算子和修复算子以扩大解的搜索空间、运用自适应策略选择高效的搜索算子以及引入模拟退火新解接受策略避免陷入局部最优。通过对随机生成的算例进行计算验证了模型和算法的有效性,并分析了是否考虑柔性时间期限约束及不同的违反时间期限惩罚系数对总成本的影响,本研究为物流配送企业电动车车辆路径规划提供参考依据。