摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-20页 |
1.1 课题研究背景及研究意义 | 第11-12页 |
1.2 相关问题国内外研究现状 | 第12-17页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第12-15页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第15-17页 |
1.3 本文主要研究内容及研究方法 | 第17-20页 |
第2章 城市配送电动物流车相关理论分析 | 第20-33页 |
2.1 电动汽车及其充电基础设施概况 | 第20-23页 |
2.1.1 电动汽车的基本特性 | 第20-21页 |
2.1.2 电动汽车充电基础设施分类及构成 | 第21-23页 |
2.2 电动物流车在城市配送中的应用分析 | 第23-27页 |
2.2.1 城市配送业务概述 | 第23-24页 |
2.2.2 电动物流车发展概况 | 第24-25页 |
2.2.3 电动物流车在城市配送中应用的可行性 | 第25-26页 |
2.2.4 电动物流车在城市配送中的应用场景 | 第26-27页 |
2.3 电动物流车充电成本的时空因素分析 | 第27-32页 |
2.3.1 充电价格的时空因素 | 第27-28页 |
2.3.2 充电碳排放的时空因素 | 第28-29页 |
2.3.3 交通路况的时空因素 | 第29-30页 |
2.3.4 车辆耗电率的时空因素 | 第30页 |
2.3.5 配送需求的时空因素 | 第30-31页 |
2.3.6 选择进入公共充电站的时空因素 | 第31-32页 |
2.4 本章小结 | 第32-33页 |
第3章 城市配送电动物流车路径优化模型 | 第33-43页 |
3.1 模型概述 | 第33-35页 |
3.1.1 基本假设 | 第33-34页 |
3.1.2 变量定义 | 第34-35页 |
3.2 电动物流车充电动态碳排放量的测算 | 第35-36页 |
3.3 考虑实时交通路况特性的电动汽车输出电功率计算 | 第36-37页 |
3.4 不同充电模式下电动物流车充电价格 | 第37-38页 |
3.5 LRP-EVCST模型构建 | 第38-42页 |
3.5.1 目标函数 | 第38-39页 |
3.5.2 约束条件 | 第39-42页 |
3.6 本章小结 | 第42-43页 |
第4章 电动物流车路径优化求解算法设计 | 第43-54页 |
4.1 算法概述 | 第43-44页 |
4.2 编码准则与终止条件 | 第44-46页 |
4.3 扫描算法生成初始种群 | 第46-47页 |
4.4 插入公共充电站操作 | 第47-48页 |
4.5 遗传算法进化过程 | 第48-52页 |
4.5.1 适应度函数 | 第48-49页 |
4.5.2 选择算子 | 第49页 |
4.5.3 交叉算子 | 第49-51页 |
4.5.4 变异算子 | 第51-52页 |
4.6 重新分配路径及删除公共充电站操作 | 第52-53页 |
4.6.1 重新分配配送路径 | 第52页 |
4.6.2 删除公共充电站操作 | 第52-53页 |
4.7 本章小结 | 第53-54页 |
第5章 城市配送电动物流车路径优化算例分析 | 第54-71页 |
5.1 算例背景 | 第54-58页 |
5.1.1 配送区域概况 | 第54-56页 |
5.1.2 电动物流车及其充电设施的标准参数 | 第56页 |
5.1.3 充电动态碳排放特性 | 第56-58页 |
5.1.5 分时交通路况 | 第58页 |
5.1.6 分时电价水平 | 第58页 |
5.2 优化结果分析 | 第58-66页 |
5.3 灵敏度分析 | 第66-70页 |
5.3.1 电池容量衰减系数 | 第66-67页 |
5.3.2 电池容量 | 第67-69页 |
5.3.3 快充功率 | 第69-70页 |
5.4 本章小结 | 第70-71页 |
第6章 研究成果和结论 | 第71-73页 |
参考文献 | 第73-77页 |
附录 | 第77-82页 |
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第82-83页 |
致谢 | 第83页 |