一种融合充电约束和容量约束的多电动物流车调度方法
申请人信息
- 申请人:南京信息工程大学
- 申请人地址:210032 江苏省南京市江北新区宁六路219号
- 发明人: 南京信息工程大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种融合充电约束和容量约束的多电动物流车调度方法 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202410016724.9 |
| 申请日 | 2024/1/5 |
| 公告号 | CN117522088B |
| 公开日 | 2024/3/29 |
| IPC主分类号 | G06Q10/0631 |
| 权利人 | 南京信息工程大学 |
| 发明人 | 杨强; 薄子杨; 高旭东 |
| 地址 | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
摘要文本
本发明公开了一种融合充电约束和容量约束的多电动物流车调度方法,在电动汽车路径问题基础上引入充电约束,限制电动汽车充电的次数,使物流车团队更快速地响应客户群体的服务请求;该约束的加入增加了电动物流车调度优化的问题,将该问题建模为融合充电约束的多电动物流车调度优化问题,根据充电站位置、电池容量、运输任务和充电需求多个因素,设计了一种基于精英策略的蚁群优化算法以构建多电动物流车服务客户群体的可行路径方案,提出了路径构建策略,并在蚂蚁之间共享信息,不断迭代优化以找到最优的调度方案。本发明通过合理规划充电站的使用和有效分配任务,能够提高多电动物流车的调度效率,降低运营成本,增加客户群体的运输服务体验。
专利主权项内容
1.一种融合充电约束和容量约束的多电动物流车调度方法,其特征在于,包括步骤如下:S1,获取客户群体、仓库、充电站以及电动物流车的信息;S2,以客户群体、仓库和充电站的位置为节点,根据所有节点坐标构建二维距离矩阵,根据所述二维距离矩阵计算出距每个客户节点最近的充电站;同时构建客户的实体对象和电动物流车的实体对象;S3,采用贪婪解的路径总长度初始化信息素矩阵和蚁群算法参数;S4,蚂蚁k派遣一辆电动物流车从仓库起点出发,根据客户节点之间的信息素浓度和启发式信息选择客户节点,开始构建路径;S5,检查是否还有未被服务的客户节点,若有,则转到步骤S6;若无,路径构建结束;S6,根据状态转移方程选择下一个待服务的客户节点;S7,根据电动物流车现有的容量、电量、充电约束和待服务客户的容量需求判断该电动物流车是否能继续服务,若能,则转到步骤S8服务该客户;若不能,则返回仓库,并转到步骤S4;其中,判断蚂蚁k所派遣的当前电动物流车能否服务客户j的实现步骤如下:S701,首先检查电动物流车的剩余电量是否足以为客户j服务,并且能够前往距离客户j最近的充电站;如果电量充足,流程转入S702检查电动物流车的剩余容量是否满足客户的容量需求;如果电量不充足,流程转入S705检查电动物流车的充电次数是否超过CT;设S702,检查电动物流车的剩余容量是否满足客户的容量需求;如果满足容量约束,流程转入步骤S8服务该客户并修改电动物流车的状态信息;如果不满足容量约束,流程转入S703检查剩余电量是否足够返回仓库;S703,检查剩余电量是否足够让电动物流车返回仓库;如果剩余电量足够,流程转入S708;如果剩余电量不足,流程转入S704检查电动物流车的充电次数是否超过CT;设S704,检查电动物流车的充电次数是否超过CT;如充电次数没超过CT,电动物流车首先前往最近的充电站充满电,然后流程转入S708;如果充电次数超过CT,流程转入S707;设设设S705,检查电动物流车的充电次数是否超过CT;如充电次数没超过CT,电动物流车首先前往最近的充电站充满电,然后流程转入S701继续;如果充电次数超过CT,流程转入S706检查剩余电量是否足以让电动物流车返回仓库;设设设S706,检查剩余电量是否足够让电动物流车返回仓库;如果剩余电量足够,流程转入S708;如果剩余电量不足,流程转入S707;S707,移除最后服务的客户节点,修改电动物流车的状态信息,流程转入S706;S708,电动物流车返回仓库,完成该电动物流车的路径构建,流程转入步骤S4,蚂蚁派遣一辆空的电动物流车从仓库起点出发;S8,将该客户添加到电动物流车的服务序列当中,并修改电动物流车的状态信息,并转到流程步骤S5;S9,重复步骤S4~S8,直至所有的蚂蚁构建完多电动物流车调度方案;评估蚁群的调度方案,更新全局最优调度方案;S10,基于精英策略的蚁群算法中的信息素更新策略,更新信息素矩阵;S11,如果不满足迭代终止条件,则转到步骤S4;如满足迭代终止条件,输出全局最优多电动物流车调度方案;步骤S1中,客户群体信息包括客户的编号、位置坐标、运输服务的容量需求;电动物流车信息包括车辆的容量、电量和充电次数限制;仓库信息包括车仓库的编号和位置坐标,充电站信息包括充电站的编号和位置坐标。