【摘 要】
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电动汽车具有低能耗、低污染特点，优先采用电动物流车进行城市物流配送，对缓解城市环境污染问题和提升社会公共效益具有重要意义。目前，公共充电站存在数量不充足、布局不合理、管理不完善等情况，成为电动物流车推广应用主要障碍之一，电动车辆“充电难”的问题依然严峻。加之，物流企业缺乏科学合理的路径规划方案，使得电动物流在实际应用表现不尽人意。为提升物流效率和降低成本，电动汽车车辆路径问题得到越来越多学者和企业
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电动汽车具有低能耗、低污染特点，优先采用电动物流车进行城市物流配送，对缓解城市环境污染问题和提升社会公共效益具有重要意义。目前，公共充电站存在数量不充足、布局不合理、管理不完善等情况，成为电动物流车推广应用主要障碍之一，电动车辆“充电难”的问题依然严峻。加之，物流企业缺乏科学合理的路径规划方案，使得电动物流在实际应用表现不尽人意。为提升物流效率和降低成本，电动汽车车辆路径问题得到越来越多学者和企业的关注。考虑大多数物流企业拥有多种车型的电动物流车辆，研究多车型和部分充电策略相结合的车辆路径优化问题具有十分重要的现实意义。经典车辆路径问题属于NP-hard问题，再增加多车型、部分充电两个重要约束条件，使得车辆问题更复杂，求解更困难。因此，对考虑部分充电策略的多车型有时间窗电动汽车车辆路径优化问题(FSMEVRP-MPTW)进行深入研究，设计高效求解算法或改进已有算法帮助企业降低运营成本，提升配送效益，具有重要理论和现实意义。
本文首先总结车辆路径问题的分类要素及有关算法；然后建立以考虑部分充电的多车型有时间窗电动汽车车辆路径问题的数学模型，以降低运输成本和车辆使用成本为研究目标；最后改进分支定价算法和设计局部搜索增强的自适应大规模邻域搜索算法对模型进行求解。在第三章改进分支分支定价算法，使用改进的Solomon算例作为实验数据，对改进的分支定价算法进行有效性和准确性分析，对车辆的可变成本进行灵敏度分析，结果表明改进算法能够在合理时间内求解的小规模问题，具有一定的使用价值；在第四章设计局部搜索增强的自适应大规模邻域搜索(ALNS-LS)启发式算法用于求解大规模问题，ALNS-LS算法结合问题特性设计客户点邻近插入算法构造初始解，通过组合多种路径内和路径间优化算子构建局部增强搜索算法提升算法寻优能力，在改进的Solomon算例验证ALNS-LS的有效性和收敛性，并进行算例仿真研究，对比部分充电和完全充电两种不同策略下算法求解所得路径方案差异，实验表明ALNS-LS算法能够在合理时间内得到较好的求解方案具有实际应用价值。
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