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该论文研究探讨了基于电动物流车的充电和换电设施选址的建模问题。

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简介:
该研究聚焦于在充电和换电两种运营模式下,利用电动物流车构建的充换电设施的最佳选址问题。首先,针对不考虑充电行为的情况,分别构建了路径规划和车辆调度模型。此外,针对充电和换电两种模式,则以最小化用电成本、车辆固定出行成本、机会成本以及惩罚成本总和为目标,建立了相应的充换电设施选址模型。随后,设计并实施了一种改良后的遗传算法来解决这些路径规划和选址模型。最后,对充电和换电模式下所进行的充换电设施选址决策以及整体配送总成本进行了对比分析,并得出结论:当充电不产生配送延误时,采用充电模式的配送成本相对较低;然而,如果充电导致了配送延误,那么提升充电速度或选择换电模式将有助于降低整体配送成本。值得注意的是,公共充电站的服务费用水平对物流企业选择自建充电设施或依赖公用充电站所做的决定具有显著影响。

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    本研究探讨了电动物流车辆充电和换电设施的最优选址策略,旨在提高运营效率、减少成本并优化能源使用。通过分析交通流量、电池技术及配套设施需求等因素,提出了一系列实用建议以推动绿色物流的发展。 本段落研究了在充电与换电两种模式下基于电动物流车的充换电设施选址问题。首先建立了无充电行为下的路径规划及车辆调度模型,并针对充电和换电模式,提出了以用电成本、车辆固定出行成本、机会成本以及惩罚成本之和最小化为目标的充换电设施选址模型。然后设计了一种改进遗传算法来求解上述提出的路径规划与选址问题。最后通过对比分析了在不同情况下两种模式下的配送总成本及相应的决策结果,得出结论:当充电不会导致配送延迟时,在充电模式下物流企业的配送成本较低;而在出现因充电而导致的配送延误的情况下,则提高充电速度或者选择换电模式能够有效降低整体配送成本。此外还发现公用充站点的服务费用高低会对物流企业决定自建还是使用公共充站产生显著影响。
  • 考虑库存控制
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    本研究聚焦于在物流设施规划中融入库存控制策略,探索最优选址方案以减少运营成本、提高供应链效率。通过综合分析仓储需求与运输条件,提出一套兼顾经济效益和灵活性的决策模型。 在物流管理与供应链优化领域中,设施选址问题(Facility Location Problem, FLP)及库存控制策略一直是研究的热点。秦进的研究探讨了如何将库存控制策略融入到设施选址的问题之中,并基于随机需求这一假设条件提出了一种新的非线性混合整数规划模型。 首先,物流设施选址的重要性不容忽视。合理的物流节点位置设计能够显著提高企业的运营效率和顾客服务水平,同时大幅降低运行成本。在确定仓库、配送中心以及制造工厂等关键地点时,企业需要综合考虑地理位置、交通网络及供应链结构等因素,并根据实际需求和服务水平进行优化。 其次,在选址过程中库存控制策略同样发挥着重要作用。适当的库存管理能够帮助企业平衡运营成本与客户满意度之间的关系,从而达到既降低成本又保障供应效果的目的。 针对顾客需求具有随机性的特点,秦进的研究中提出了一种结合正态分布的需求模型来探讨库存控制和设施位置决策的集成方法。这种方法更加贴近现实情况的应用场景,并构建了一个描述这两类决策过程的新优化框架。 为了支持这一创新性研究,秦进展开了一系列数学建模工作,并开发出一个非线性混合整数规划模型。该模型旨在最小化包括库存成本、订货费用、运输支出和建设投资在内的总运营开支,同时满足各种业务约束条件。 此外,在解决上述复杂优化问题时,秦进采用了一种名为模拟退火的算法技术。这种启发式方法通过模仿物理系统中热量减少过程来寻找全局最优解,并且可以有效避免陷入局部最优点的问题。 最后,该研究证明了其提出的模型和求解策略在实际物流配送网络设计中的有效性与优越性。算例分析表明,这种方法不仅能快速收敛到最佳解决方案,而且还能显著降低整体运营成本。因此这项工作为企业提供了宝贵的科学依据来优化库存管理和设施布局决策,并最终实现更高的服务质量和经济效益。 综上所述,秦进的研究深入探讨了在随机需求条件下如何将库存控制策略与物流设施选址相融合的问题,并通过非线性混合整数规划以及模拟退火算法提出了一种创新且实用的解决方案。这不仅丰富了该领域的理论知识体系,也为实践中的企业提供了宝贵的指导建议。
  • 遗传规划.zip_站与变优化_遗传算法
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    本研究探讨了利用遗传算法解决充电站和变电站的优化选址问题,旨在提高电力供应效率及服务质量。通过模拟自然选择过程,该方法寻求最佳设施布局方案,以满足供电需求并最小化成本。 在现代城市规划与电力系统设计领域内,合理配置基础设施是至关重要的环节之一。《遗传规划》提供了一种基于遗传算法的解决方案来优化充电站、变电站及其他设施的位置选择问题。 理解遗传算法的基本原理至关重要:这种启发式搜索方法借鉴了自然界的进化理论,并包含了编码、初始化群体、选择操作、交叉与变异等核心步骤。在这个特定的应用场景中,每个个体代表一种潜在的基础设施布局方案;而编码可以是位置坐标或相关权重的形式。在初始阶段,会随机生成多个设计方案作为起始种群;随后通过适应度函数(例如总成本和覆盖范围)进行筛选以确定哪些设计较为优秀。 《遗传规划》压缩包内含三个关键文件:myfplotcircleGA.m、myfGAPLP.m以及Gamain.m。其中,myfplotcircleGA.m可能用于展示遗传算法运行过程中的种群变化情况;而myfGAPLP.m则负责定义适应度函数并执行局部搜索任务,后者很可能涉及到了线性规划以处理选址问题的约束条件。最后,Gamain.m作为主程序文件,则整合了前述功能,并驱动整个遗传算法流程。 实际应用中,充电站和变电站的位置选择需综合考虑众多因素包括但不限于负载需求、供电距离以及地形地貌等自然环境的影响;同时还要权衡投资成本与环保要求等因素。相比传统方法而言,遗传算法的优势在于其能够有效地处理多目标及复杂约束条件的问题,并且避免陷入局部最优解的陷阱。 为了充分利用这一工具,用户需要安装相应的数学软件包(例如MATLAB优化工具箱),以便实现遗传算法的具体功能;同时还需要根据具体项目需求调整输入参数如基础设施的数量、坐标等信息以确保解决方案的有效性与适用范围。 综上所述,《遗传规划》为解决充电站和变电站的选址问题提供了一种高效且科学的方法。通过深入理解和应用该方法,我们能够优化城市中的基础服务设施布局,并提高其运行效率;同时降低建设和运营成本,从而促进城市的可持续发展进程。
  • 拟植生长算法在中应用.pdf
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    本文探讨了将模拟植物生长算法应用于设施选址优化的问题,并通过实例分析展示了该方法的有效性和优势。 本段落探讨了利用模拟植物生长算法解决设施选址问题的智能优化方法,并通过配送中心选址的实际案例进行了验证。研究将该算法与遗传算法的结果进行对比,发现其在精度上有所提升。此外,在以50个随机用户为背景的情况下,解决了韦伯型多设施选址问题。不同于其他启发式算法,模拟植物生长算法不仅能找到全局最优解,还能根据不同设施数量的需要组合全局和局部最优解,从而构建出整体优化的布局方案。该方法在应用中展示了精确性、稳定性和通用性的特点,在解决选址问题上具有实际的应用价值。
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    本文探讨了利用粒子群优化算法为电动汽车充电站进行最优位置选定及容量配置的方法,旨在提升充电设施布局的合理性和效率。通过综合考虑交通流量、车辆分布等因素,该研究提出了一种有效策略以支持电动汽车行业的快速发展。参考相关文献,文章进一步分析和验证了模型的有效性与实用性。 本段落介绍了一种基于粒子群算法的电动汽车充电站最优选址和定容方法。参考《电动汽车充电站的最优选址和定容》中的选址定容模型部分,在MATLAB平台上进行仿真分析。该代码的主要功能是解决电动汽车充电站的选址定容问题,提出了一种考虑地理因素和服务半径的两步筛选法来确定候选站点。 在规划期内,以最小化总成本(包括投资、运行和维护费用)及网损费为目标,并考虑到相关的约束条件,构建了数学模型。然后利用粒子群算法快速求解该模型。代码注释清晰详尽,是研究电动汽车充电站选址定容问题的优秀资源。
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    本论文聚焦于设施选址的经典难题,深入探讨并创新性地提出了一系列高效的近似算法,旨在优化资源分配和降低成本。通过理论分析与实验验证相结合的方法,展示了这些新算法在实际应用中的优越性能,并为未来相关领域内的研究提供了有价值的参考框架。 关于设施选址问题的近似算法的电子版文档是图片PDF格式的。
  • PEV与无序分析_MATLAB
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    本研究利用MATLAB工具对电动汽车(EV)的充电模式进行深入探讨,特别关注有序充电和无序充电带来的影响,旨在优化PEV充电策略,提高电网效能。 电动汽车(EV)无序充电的MATLAB程序及其使用说明文件可用于电动汽车充电研究。
  • 态无线系统.pdf
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    本文档探讨了电动小车动态无线充电系统的设计与实现,分析了其技术原理、应用场景及未来发展趋势。 2019年TI赞助的全国大学生电子设计竞赛赛题之一是电动小车动态无线充电系统。
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    本研究聚焦于电动汽车充电站的优化管理,探讨并设计充放电策略,旨在提高能源利用效率和充电设施使用率,推动绿色交通发展。 本段落介绍了光储式电动汽车充电站的结构与运行模式,并提出了一种控制策略。该策略的核心是根据光伏系统的最大功率输出以及储能电池的状态来决定充电站的工作方式,以实现光伏发电、储能系统充放电、充电需求及并网之间的协调运作。 在具体实施中,双向DC/DC变换器用于储能端的电压和电流双闭环控制,并通过母线电压分层方法避免蓄电池频繁充放电。而DC/AC变换器则采用了外环电压与内环电感电流的双重反馈机制来实现并网侧的有效管理。 实验结果显示,所提出的策略能够使电动汽车充电站在不同的运行模式间顺利切换,并保持系统直流母线电压稳定,从而验证了该控制方法的有效性。
  • 单片机式蓄
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    本文深入探讨了基于单片机控制技术实现的多模式蓄电池充电电路设计方案,分析并优化了不同充电模式的有效性与安全性。 本段落介绍了一种通用电池充电器的智能充电软件控制方法。该方法根据电池的不同充电特性进行模式转换。使用AT89C51单片机芯片作为控制器来设计电路,实现A/D转换和显示功能,并依据外部检测到的电池电压信息选择合适的充电模式,在涓流、恒流、恒压及浮充等不同充电模式间智能切换。