| 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 |