共享电单车取送货协同调度路径优化：模型与算法

本文主要探讨了共享电单车的取送货协同调度路径优化问题，针对当前中国一线城市快速发展的背景下，交通拥堵与环境压力日益增加的问题。共享电单车作为一种环保的出行方式，其调度效率直接影响到企业的运营成本和城市居民的生活质量。研究者孙磊在南昌大学经济管理学院攻读工程硕士学位期间，针对共享电单车公司的实际运营挑战，如车辆空载回程导致的资源浪费，提出了一个兼顾多参数约束的数学模型。 该模型以解决同时取货和送货的车辆路径问题（Vehicle Routing Problem, VRP）为目标，综合考虑了车辆的最大工作时长、最大载重限制以及随着载重量变化的货物运输成本和环境污染成本等因素。通过引入VRP的理论研究，模型旨在通过最优化路径规划，有效地降低企业的配送成本和提升运输效率，实现绿色、高效的运营策略。 针对普通粒子群算法在处理此类离散优化问题时的局限性，如容易陷入局部最优解和更新机制不充分，研究者创新性地融合了模拟退火和遗传交叉的思想，设计了一种改进的混合粒子群算法（Hybrid Particle Swarm Optimization, HPSO）。HPSO算法在原有粒子群算法的基础上，增强了全局搜索能力和避免局部最优的能力，通过详细阐述其求解VRP-SDP（带有服务时间的VRP）问题的具体步骤和寻优过程，展示了其在实际应用中的优越性能。 通过实证分析，作者利用实际数据对提出的取送货车辆路径模型进行了验证，证明了其在优化路径选择上的有效性。同时，通过与基础算法的对比，混合粒子群算法显示出更好的性能，为共享电单车行业的运营实践提供了科学的决策支持工具。这项研究不仅有助于提升共享电单车行业的运营效率，也为其他领域涉及复杂调度问题的企业提供了有益的借鉴。