换电模式下电动车货运路径优化模型与算法

针对考虑电池续航能力和换电站约束的电动车货运路径优化问题,提出考虑速度、载重和距离等多因素的电动车碳排放计算方法。首先,以耗电量和旅行时间费用最小化为目标,建立混合整数规划模型;然后,在爬山优化和换电邻域搜索的基础上提出一种自适应遗传算法,并设计随种群适应度变化而自适应调整的交叉和变异概率;最后,采用爬山搜索加强算法的局部搜索能力,并设计电动车换电邻域搜索策略对最优解进行进一步的改进,以满足电池续航能力和换电站约束,得到最优可行解。实验结果表明:相较于传统的遗传算法,自适应遗传算法能够更快速有效地找到满意解;考虑耗电量和旅行时间的路径安排能够减少货运配送的碳排放和总费用;与固定的交叉和变异概率参数设置相比,自适应参数调节方法能够更有效防止局部优化问题,提高算法的全局搜索能力。