25、解决电动车辆路径规划与港口泊位分配问题的创新算法

解决电动车辆路径规划与港口泊位分配问题的创新算法

在物流运输和港口运营领域，如何优化资源分配和路径规划一直是关键问题。本文将介绍两种不同但相关的优化算法，分别用于解决电动车辆路径规划问题和港口泊位分配与起重机分配问题。

电动车辆路径规划问题

在电动车辆路径规划问题中，我们关注的是如何在满足电池充电约束的情况下，为电动模块化车辆（EMV）规划最优路径。

实验设置

• 电池检查与充电 ：每辆 EMV 在每个客户位置检查车辆电池的充电状态（SOC）。当 SOC 低于给定阈值时，车辆将进行充电，直到达到该阈值。阈值的计算基于配送网络中两个节点之间的最大距离。电池容量设定为最大 80 kWh，消耗率 ek 设为 1.0，充电时间 h 根据到达当前客户位置时电池的当前 SOC 确定。
• 算法停止准则 ：通用算法的停止准则是固定的迭代次数 MaxIter，设定为 3000 次。

实验目的

• 验证 VND 程序的相关性 ：通过实验评估 VND（Variable Neighborhood Descent）程序在探索局部邻域时的有效性。为此，我们进行了进化局部搜索（ELS）程序的实验，该程序与 EVND 类似，但用局部下降程序代替了 VND 程序，该局部下降程序迭代地对后代应用 2 - opt 移动，直到记录到改进。
• 与现有方法比较 ：将我们的方法与三种相关方法进行比较，包括禁忌搜索（TS）、局部遗传算