基于混合蚁群算法的异质车队低碳VRP研究

来源：计算机工程与应用杂志2020年第14期北京时间：

作者：张明伟，李波，屈晓龙，郭盈

单位：1.天津大学仁爱学院 管理系，天津 301636；2.天津大学 管理与经济学部，天津 300072

摘要：针对货运车辆在配送调度过程中产生大量碳排放的问题，建立模型将多种影响碳排放量的因素协同优化。模型中考虑了不同载重量的异质车队，两个节点之间有多条道路的柔性路径，以及车辆重量随卸货而减少的动态负载等因素，以碳排放量、行驶时间和行驶路程为优化目标，并加入了节点需求时间窗、根据速度变化划分路段、交接和卸货时间的约束。提出了一种混合蚁群算法，利用蚁群算法信息素强度更新方式保持群体记忆性，利用粒子群算法的快速收敛特性增加计算效率。通过随机数值算例的仿真优化与对比分析，验证了算法和模型的有效性。

关键词：车辆路径问题,低碳,异质车队,柔性路径,混合蚁群算法