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顾及电池能耗因素的电动物流车智能路径规划算法的研究

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
第1章 绪论第12-19页
    1.1 课题研究背景及意义第12-14页
    1.2 电动物流车路径规划的研究现状第14-16页
        1.2.1 国内研究历史和现状第14-15页
        1.2.2 国外研究历史和现状第15-16页
    1.3 研究内容及技术路线第16-19页
第2章 电动物流车电池能耗分析与建模预估第19-31页
    2.1 电动物流车及其充放电特点第19-21页
        2.1.1 电动物流车的特点第19-20页
        2.1.2 电池的充电放电分析第20-21页
    2.2 电动物流车电池能耗分析第21-25页
        2.2.1 温度对电池能耗的影响分析第22页
        2.2.2 速度对电池能耗的影响分析第22-23页
        2.2.3 电池能耗与几种影响因素的相关性分析第23-25页
    2.3 电池能耗预测模型第25-30页
        2.3.1 电池能耗实验的场景设置及参数设定第26页
        2.3.2 特定速度下电池平均能耗的确定第26-27页
        2.3.3 电池平均能耗在不同速度下的统计第27-29页
        2.3.4 电池能耗模型的预测能耗与实际能耗的验证对比第29-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第3章 顾及电池能耗因素的电动物流车路径规划模型构建第31-38页
    3.1 城市物流配送相关理论概述第31-32页
    3.2 ELVRPBEC问题的定义及构成要素第32-33页
    3.3 ELVRPBEC模型相关变量和参数说明第33-34页
    3.4 ELVRPBEC模型的目标函数第34-35页
    3.5 ELVRPBEC模型的约束条件第35-37页
    3.6 本章小结第37-38页
第4章 ELVRPBEC模型求解算法研究第38-59页
    4.1 路径规划问题求解算法第38-39页
    4.2 电动物流车路径规划对比算法第39-40页
    4.3 ELVRPBEC模型的优化算法设计第40-58页
        4.3.1 算法整体框架第40-41页
        4.3.2 改进遗传算法的设计第41-49页
        4.3.3 优化A*路径规划算法设计第49-57页
        4.3.4 区域搜索算法设计第57-58页
    4.4 本章小结第58-59页
第5章 实验仿真及结果分析第59-70页
    5.1 仿真实现第60-63页
        5.1.1 现有算法的仿真结果第60-61页
        5.1.2 基于遗传优化算法的仿真结果第61-63页
    5.2 仿真结果对比分析第63-64页
    5.3 实际行驶验证第64-69页
        5.3.1 电动物流车调度的系统总体框架第65-66页
        5.3.2 电动物流车调度系统的业务流程分析第66-67页
        5.3.3 电动物流车调度系统的信息传递第67-68页
        5.3.4 电动物流车调度系统的实现第68-69页
    5.4 本章小结第69-70页
第6章 总结与展望第70-72页
参考文献第72-77页
致谢第77-78页
攻读学位期间参加的科研项目和成果第78页

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