基于循环配送策略的汽车装配线物料配送调度方法

为有效解决基于循环配送策略的汽车装配线物料配送调度问题,进行了改进型免疫克隆选择算法的调度方法研究.首先,建立了数学规划模型,以最小化计划期内所有工位的线边总库存为优化目标,并提出了改进型免疫克隆选择算法.在算法设计过程中融入了模拟退火算子和邻域搜索算子,分别对克隆种群和记忆库进行操作,以克服传统免疫克隆选择算法易陷入局部最优、搜索深度不足等缺陷.最后进行了仿真实验,表明该算法是有效、可行的.     

基于改进多目标布谷鸟搜索算法的 汽车装配线物料配送调度

考虑将电动车辆用来进行基于点对点配送策略的汽车装配线的物料配送,提出了改进多目标布谷鸟搜索算法. 首先,对该物料配送调度问题进行描述,在统筹考虑电量限制和准时化配送要求的基础上建立了以车辆数量和最长搬运时间作为衡量指标的目标函数,并开发了直接反映配送车辆和配送次序的融合编码机制. 然后,设计任务分配规则构造初始解,并在基于混沌动态步长的搜索过程中加入高斯变异和精英选择策略来提高算法的全局搜索能力和解的质量. 此外,开发两种局部搜索算子以强化算法深度寻优能力. 最后,仿真实验结果验证了该调度算法的可行性和有效性.     

改进蚱蜢算法在电动汽车充换电站调度中的应用

电动汽车充换电站调度优化问题一般采用群智能优化算法求解,但现有算法存在陷入局部最优、早熟收敛等缺陷,因此提出一种改进的蚱蜢算法:采用边界反弹机制,提高算法效率;引入正余弦搜索机制,加强算法的全局搜索能力;采用Lévy飞行对粒子进行随机扰动,防止种群陷入局部最优;采用非线性收敛策略加快算法后期的收敛速度.实验结果表明,该算法在电动汽车充换电站调度优化问题上,性能优于原始蚱蜢算法以及其他现有群智能算法.     

混合动力车电池模组冷却结构优化

通过对混合动力车电池箱并行结构的改进,改善了原有并行通风结构的进风不均匀性,达到对电池模组前后表面冷却的目的.按照进风形式和流道结构的不同,设计了楔形、梯形和圆孔挡板3种进风结构,圆孔挡板结构均匀进风效果最佳.对圆孔挡板结构进行冷却维度改进,设计了平行冷却和垂直冷却2种方式.结果表明:双流道、垂直冷却结构较优,在中低放电倍率和环境温度小于30℃的情况下,出口流速为6m·s~(-1)、电池间隙为4~6mm时散热效果最佳.     

配送中心选址与车辆路径问题的优化

为了克服蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)搜索初期信息匮乏、信息素累积时间长、求解速度慢的缺点,结合具有快速全局搜索能力的遗传算法(genetic algorithm,GA),同时引入混沌搜索和平滑机制,采用混沌搜索产生初始种群可以克服生成大量非可行解的缺陷,加速染色体向最优解收敛,平滑机制有助于对搜索空间进行更有效的搜索,构成混沌蚁群优化算法(Chaos Ant Colony Optimization,CACO)。建立物流配送中心选址(logistic distribution center location)与车辆路径问题(vehicle routing problem,VRP)的数学模型,分别应用CACO和GA求解,对50客户规模的问题模型仿真,结果表明CACO优于GA。     

电动汽车动力电池组液冷散热优化

电动汽车动力电池在充放电过程中快速产生大量的热量,开展高效散热设计有利于提升电池组工作效率及其安全性。采用冷板和电池组相结合的方式进行电池组液冷散热设计,以50℃作为临界最高温度进行研究,结果表明冷板与电池组采用侧面侧方布置时电池表面平均温度最低,温度均匀性较好。满足散热设计对应的相间侧向所需质量流量最小且为0.05 kg/s,而相间上向模型的压降最小。因此,电池组散热设计时可优先选择电池单体与冷板相间布置的结构。     

计及配电网络与交通网络双重特性的电动汽车充电站选址规划

电动汽车充电站既是交通服务设施也是公用电力设施,因此充电站的规模与选址是电动汽车大规模应用中一个重要的考虑因素.建立多目标模型,考虑普通充电和快速充电两种充电站,对电动汽车充电站和配电网规划进行了联合建模,使得在交通网络中最大化捕获交通流的同时最小化配电网络中的功率损耗.构建了模糊隶属函数处理所建立的多目标优化问题,采用遗传算法进行求解.最后,采用33节点的配电系统和25节点的交通网络验证了所提出模型的有效性.     

需求可拆分的车辆路径问题的分段求解

将需求可拆分的车辆路径问题分成两阶段求解,针对单车场、单车型、无时间窗要求、纯装货或纯卸货情况,分别设计了先分组后路径及先路径后分组算法求解.通过实验表明,在成本上,先分组后路径求得的解好于先路径后分组求得的解,且比现有蚁群算法和禁忌搜索算法求得的成本更低,但先路径后分组的方法可以避免一个点的需求被拆分成两次以上满足,...     

适于配送车辆导航路径规划的遍历模型的改进型粒子群优化算法

车辆路径规划是物流配送导航系统中的关键环节,是实现物流配送路径引导的前提条件和车辆导航的技术保障.为解决物流配送车辆导航中的路径规划问题,文中建立了物流配送车辆导航路径规划(VND)遍历模型,设计了求解该模型的改进型粒子群算法,并对初始种群的产生方法及种群的进化策略进行改进,使原本不能直接用于求解VND模型的基本粒子群...     

城市中电动汽车临时充电站选址和定容模型

【目的】为城市街道环境下解决拥堵城市道路中的电动汽车临时充电站的选址与每个充电站的充电桩的定容优化问题提供解决方案。【方法】考虑纯电动汽车的警戒行驶里程和城市道路中车辆行驶具有双向性的特点,基于截流选址模型（Flow refueling location model, FRLM）构建电动汽车的充电站选址模型;为使电动汽车等待充电时间最短为优化目标,基于排队论构建了充电桩的定容模型。最后以北京市西城区车公庄大街的水平线道路充电桩设施进行了实例研究。【结果】FRLM仿真结果显示随着电动汽车续航能力的提高,城市主干路上充电桩的个数将会减少,并呈现出了指数衰减的形态;充电桩的定容模型仿真结果显示随着电动汽车保有量的提高,如果不增加电动汽车的等待时间,已有充电站需要进一步扩容,在同等等待时间下电动汽车的车流量和充电桩数量呈现出线性关系。【结论】研究结果对北京市未来城市内电动汽车充电桩的合理网络布局及北京市电动汽车产业发展具有理论指导意义。