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方云飞 (方云飞.) [1] | 王玉欢 (王玉欢.) [2] | 刘玉飞 (刘玉飞.) [3]

Abstract:

随着我国电动汽车市场的不断发展,动力电池的退役处置问题变得刻不容缓.实践表明动力电池的有效回收不仅能够避免退役电池对环境造成不必要的二次污染,也能推进动力电池的循环利用,提高经济效益.为有效降低制造商责任制下的退役动力电池回收物流成本,促进动力电池回收程序规范化、可持续性发展,本文以车辆启用成本、行驶成本及能耗成本为总目标,研究退役动力电池回收的多车场车辆路径问题.首先,构建考虑电动物流车运载、载重影响能耗、多车场协同回收的数学规划模型;然后,设计基于遗传算法和局部搜索相结合的文化基因算法,采用无分隔符的编码方式和splitting解码方式、多种结构各异的交叉算子和局部搜索算子、种群管理等策略,提高算法的求解质量和效率;最后,进行仿真实验评估所设计算法的性能.实验结果表明:所设计算法的求解结果与LINGO软件所求最优解的偏差在1.23%以内,并能够在较短时间内求得问题的高质量解;与传统的遗传算法相比,算法在求解质量和效率方面均更优,实验结果验证了算法的有效性.

Keyword:

动力电池回收 文化基因算法 物流工程 电能消耗 车辆路径问题

Community:

  • [ 1 ] [刘玉飞]福州大学
  • [ 2 ] [方云飞]福州大学
  • [ 3 ] [王玉欢]福州大学

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交通运输工程与信息学报

ISSN: 1672-4747

Year: 2022

Issue: 2

Volume: 20

Page: 115-124

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