24、解决电动车辆路径规划变体问题的进化变邻域下降算法

解决电动车辆路径规划变体问题的进化变邻域下降算法

1. 问题背景与目标

在物流配送领域，电动模块化车辆的路径规划是一个新兴且具有挑战性的问题。它在传统带时间窗的车辆路径规划问题（VRPTW）基础上，考虑了车辆的模块化特性、电力充电等因素，目标是在满足客户时间窗、车辆容量限制的同时，最小化总路由成本，包括车辆购置成本、总行驶成本和充电成本。

2. 问题描述

2.1 电动模块化车辆特点

电动模块化车辆由在能耗和充电方面具有自主性的模块组合而成。在行驶过程中，车辆携带的有效载荷模块数量可变，且起始于仓库的有效载荷模块在配送周期结束时可能随另一辆车返回仓库。

2.2 问题示例

以一个城市环境中的货运配送问题为例，假设有三辆电动模块化车辆（白色、蓝色、绿色）。白色车辆从仓库出发时携带三个模块，在不同时间点为客户服务并释放模块，还能拾取其他车辆留下的模块，最终完成配送任务并返回仓库。蓝色和绿色车辆也有类似的操作。

2.3 问题约束与目标函数

• 充电假设 ：
  1. 所有车辆离开仓库时均充满电。
  2. 车辆仅可在客户位置充电以继续行程。
  3. 当电池电量低于给定阈值时，车辆在客户位置充电。
  4. 充电时间取决于到达充电站时的电量状态。
  5. 若车辆在服务时间结束后充电，目标函数将增加惩罚项。
• 目标函数 ：
  目标函数由三部分