控制与决策

作者：巩亮,郑世龙,许得杰,耿慧琳,周健,惠昌武

单位：兰州交通大学 交通运输学院，兰州 730070;兰州交通大学 高原铁路运输智慧管控铁路行业重点实验室，兰州 730070,,兰州交通大学 交通运输学院，兰州 730070;兰州交通大学 高原铁路运输智慧管控铁路行业重点实验室，兰州 730070,,兰州交通大学 交通运输学院，兰州 730070;兰州交通大学 高原铁路运输智慧管控铁路行业重点实验室，兰州 730070,,兰州交通大学 交通运输学院，兰州 730070;兰州交通大学 高原铁路运输智慧管控铁路行业重点实验室，兰州 730070,,兰州交通大学 交通运输学院，兰州 730070;兰州交通大学 高原铁路运输智慧管控铁路行业重点实验室，兰州 730070,,兰州交通大学 交通运输学院，兰州 730070;兰州交通大学 高原铁路运输智慧管控铁路行业重点实验室，兰州 730070,

关键词：城市交通;路径优化;时变交通;混合车队;混合启发式算法;多目标优化

基金：国家自然科学基金项目(72261025)；中国国家铁路集团有限公司重点研发计划项目(N2023X007)；兰州交通大学-天津大学联合创新基金项目(2021056).

针对道路行驶速度随时间变化且软时间窗条件下的同时配集车辆路径优化问题, 以配送总成本最小化与客户满意度最大化为目标, 考虑车辆载重等约束条件, 构建时变交通下油车-电车混合车队货物配送路径优化模型. 根据模型特点设计考虑时空距离、基于Pareto非支配排序的多目标混合启发式算法, 将遗传算法与变邻域搜索算法结合, 增强算法的局部搜索能力. 以Solomon中C101类部分客户为例进行算例分析, 进行不同规模客户点对比分析和模拟数据与真实数据对比实验. 研究结果表明: 与多目标协同优化遗传算法等相比, 所提出的算法将总成本降低至7 008.47元, 降幅分别为4.59%、5.46%、6.80%、10.77%和8.41%, 客户满意度提升至0.841. 考虑不同情况下对参数进行灵敏度分析, 合理的配送重量可将配送总成本节约69.28%、28.14%和38.61%; 合理的车辆载重量可将配送成本节约31.2%和62.3%. 研究结果表明, 所构建的模型和所提出的算法能合理调配不同类型的车辆, 科学规划车辆路径, 降低物流配送总成本, 减少车辆碳排放, 提高企业经济效益.

来源：2026年第5期

《控制与决策》期刊编辑部

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