基于公路分级的绿色车辆路径优化研究

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1、分类号:U49110710-2015122063硕士学位论文基于公路分级的绿色车辆路径优化研究向俾海导师姓名职称邱兆文副教授申请学位类别工学硕士学科专业名称交通运输规划与管理论文提交日期2018年4月17日论文答辩日期2018年5月26日学位授予单位长安大学GreenVehicleRoutingOptimizationBasedonRoadClassificationAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：XiangBihaiSupervisor：Prof

2、.QiuZhaowenChang’anUniversity,Xi’an,China摘要近年来，全国各大城市的雾霾现象持续加重。作为降低污染源的重要手段之一，发展绿色运输受到越来越多的关注。在现有关于绿色车辆路径的研究中，降低燃油消耗和污染排放的主要途径仍然是减少重复运输，在两运输节点间选择运输路径是往往以距离最短为选择标准。然而，车辆在不同公路条件下的运行速度及排放也会有显著差异，而公路条件的不同显著地反映在了公路等级上。在我国，公路被分为五个等级，对应着五种不同的公路条件和车辆速度、污染物排放特性。因此，

3、本文提出充分考虑公路等级对运输车辆的速度、排放所产生的影响，选取以排放量最低为目标的路径必将会对降低污染物排放总量产生积极效果。本文研究内容及主要成果如下：一、不同等级公路对应的运行速度特征。充分考虑不同等级公路运行速度的主要影响因素，分别建立平曲线、纵坡、竖曲线等特征路段的预测模型，最终得出不同等级公路下运行速度预测模型。二、不同等级公路对应的车辆排放特征。在对不同等级公路下重型车运行速度测算及机动车比功率（VehicleSpecificPower）分布进行聚类分析的基础上，用排放模型MOVES（Moto

4、rVehicleEmissionSimulator）计算了重型车在各等级公路下的CO、HC、NOX、PM2.5等污染物排放量。三、建立基于公路分级的绿色车辆路径优化模型。在对不同等级公路对应的车辆排放、运行速度研究的基础上，将传统车辆路径问题（VehicleRoutingProblem）模型进行改进，在约束条件中计算出排放总量，并将其加入到排放目标中，最终得到充分体现公路等级影响的绿色VRP优化模型，利用优化软件LINGO编码实现。最后，为了检验改进后模型的有效性，将其应用于具体的配送案例，并将其优化结果与

5、普通模型进行对比。结果显示，运用此模型优化而来的运输路径能将配送时间降低50%，污染物总排放量降低70.7%。由此可见公路等级的差异是提高企业运输效率以及发展绿色VRP不可忽视的重要因素，本文所提出的基于公路分级的绿色运输路径对降低运输排放有一定的参考意义。关键词：绿色VRP，公路等级，多目标规划，速度预测iAbstractInrecentyears,thefogandhazeinmajorcitiesinthecountryhascontinuedtoincrease.Asoneoftheimportan

6、tmeanstoreducepollutionsources,thedevelopmentofgreentransporthasattractedmoreandmoreattention.Inthecurrentresearchongreenvehiclerouting,themainwaytoreducefuelconsumptionandpollutionemissionsistoreducerepeatedtransportation.Thetransportroutebetweentwotransp

7、ortnodesisoftentheshortestchoicecriterion.However,therunningspeedandemissionofvehiclesunderdifferentroadconditionswillalsobesignificantlydifferent,andthedifferentroadconditionsaresignificantlyreflectedintheroadgrades.InChina,thehighwayisdividedintofivegrad

8、es,whichcorrespondtofivedifferentroadconditionsandvehiclespeedandpollutantdischargecharacteristics.Takingfullaccountoftheimpactofroadgradesonthespeedandemissionsoftransportvehicles,thegoalofminimizingemission