【摘 要】
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针对我国地理位置分散的制造供应链集货问题,考虑包含新能源电动车和传统柴油车等多种车型,建立最短路径和最小碳排放的多目标集货模型。根据模型特征,设计两阶段启发式算法
【机 构】
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北京建筑大学机电与车辆工程学院,北京科技大学东凌经济管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71701016);北京市教委科技计划面上项目(Z14012);北京建筑大学市属高校基本科研业务费专项资金资助(X18235)~~
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针对我国地理位置分散的制造供应链集货问题,考虑包含新能源电动车和传统柴油车等多种车型,建立最短路径和最小碳排放的多目标集货模型。根据模型特征,设计两阶段启发式算法求解:阶段1应用遗传算法找到路径最短的集货方案作为初始集货方案;阶段2基于节约算法的基本思想进行路径拆分,对有限数量的新能源车进行车辆匹配,并对剩余节点和车辆重新规划集货方法,以此优化碳排放量。仿真实验结果表明,所提模型和两阶段算法可以有效利用新能源车,同时满足集货过程中的经济效益与环境效益。
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