电动车物流配送充电路径规划模型研究 - 基于非线性混合充电策略的探讨

近年来，随着环境保护意识的增强和对传统燃油车辆排放的担忧，电动汽车（EVs）市场份额迅速增长。据统计，2020年中国电动汽车保有量达到了492万辆，较2019年增长了29.13%。许多物流公司也开始引入电动汽车提供配送服务，例如2018年联邦快递增加了1000辆电动汽车用于配送服务，2019年美国推出了一个拥有63辆电动汽车的新车队，中国的京东物流也在2018年将北京的物流车队全部替换为了电动汽车。因此，电动车路径规划研究对物流运输的重要性与日俱增。 电动车路径规划问题（electric vehicle routing problem，EVRP）是经典车辆路径规划（VRP）的延伸。研究者们引入了多种新的因素，如时间窗口、能源消耗模式、充电策略、多车场、异构车队和非线性混合充电等，在EVPR问题上进行了深入的研究。在时间窗口方面，Schneider等研究者首次提出了在经典的EVPR模型基础上引入时间窗口约束，并设计了一种可变邻域搜索算法。在能源消耗模式方面，许多学者提出了不同的模型和算法，以解决不同路线上电动汽车的能源消耗不均匀的问题。非线性混合充电策略引入了对电动汽车充电模式的灵活性，以更好地满足不同路线上的充电需求。 本文根据上述背景，提出了基于非线性混合充电策略的电动车物流配送路径规划模型。首先，文章详细介绍了电动汽车路径规划的发展历程和相关研究现状，包括时间窗口约束、能源消耗模式、充电策略、多车场、异构车队和非线性混合充电等方面。接着，文章提出了一种非线性混合充电策略，并在模型中进行了详细的描述和分析。该充电策略充分考虑了电动汽车在配送过程中的充电需求和能源消耗不均衡的问题，为配送路径规划提供了更为灵活和高效的解决方案。 在模型的实验部分，本文选取了一组真实物流配送数据进行了仿真实验，并与传统充电策略进行了对比和分析。实验结果表明，基于非线性混合充电策略的电动车物流配送路径规划模型相较于传统充电策略在配送效率和能源利用率上均有显著提高，验证了该模型的有效性和实用性。 综上所述，本文的提出了基于非线性混合充电策略的电动车物流配送路径规划模型，并通过仿真实验验证了该模型相较于传统充电策略在配送效率和能源利用率上的优越性，为电动汽车在物流配送领域的应用提供了一种创新的解决方案。该模型的提出在实际应用中具有一定的指导意义和推广价值，有望为电动汽车在物流配送领域的进一步发展提供有力支持。