【CEVRP】基于粒子群算法求解帶容量、電量、充電樁電動車路徑規(guī)劃（目標函數(shù)：總行程
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在現(xiàn)代城市交通中，電動車作為一種環(huán)保、高效的交通工具，正逐漸成為人們出行的首選。然而，電動車的續(xù)航里程限制以及充電樁的分布不均等問題，給電動車的路徑規(guī)劃帶來了一定的挑戰(zhàn)。為了解決這一問題，本文提出了一種基于粒子群算法的路徑規(guī)劃方法，旨在通過最小化總行程能耗的目標函數(shù)，實現(xiàn)帶容量、電量和充電樁約束條件下的電動車路徑優(yōu)化。
粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一種模擬鳥群覓食行為的優(yōu)化算法，其基本思想是通過粒子之間的信息交流和協(xié)作，尋找全局最優(yōu)解。在本文中，我們將粒子群算法應(yīng)用于電動車路徑規(guī)劃問題中，以求解總行程能耗最低的路徑。
首先，我們需要定義問題的數(shù)學(xué)模型。假設(shè)有N輛電動車需要從起點S出發(fā)，經(jīng)過一系列客戶點C1，C2，...，Cn，最終回到起點S。每個客戶點Ci都有一個需求量Di，表示該點需要被電動車提供的貨物數(shù)量。每輛電動車有一個容量限制Q，表示其能夠攜帶的最大貨物數(shù)量。此外，每個客戶點Ci都有一個充電需求量Ei，表示該點需要充電的電量。每輛電動車有一個初始電量So以及一個最大電量Sm，表示其初始電量和最大電量。另外，城市中有一些充電樁，每個充電樁都有一個電量補充速度V和一個最大電量Ve。我們的目標是找到一條路徑，使得總行程能耗最低。
接下來，我們介紹粒子群算法的具體流程。首先，我們初始化一群粒子，每個粒子代表一種路徑規(guī)劃方案。每個粒子都有一個位置和一個速度。位置表示電動車經(jīng)過的客戶點順序，速度表示電動車在路徑上的移動速度。然后，我們計算每個粒子的適應(yīng)度值，即路徑規(guī)劃方案的總行程能耗。適應(yīng)度值越小，表示路徑規(guī)劃方案越優(yōu)。接著，我們更新每個粒子的速度和位置，以便更好地探索搜索空間。更新速度和位置的公式如下：
V(t+1) = w * V(t) + c1 * rand() * (Pbest - X(t)) + c2 * rand() * (Gbest - X(t))
X(t+1) = X(t) + V(t+1)
其中，V(t)表示當前速度，X(t)表示當前位置，Pbest表示粒子歷史最優(yōu)位置，Gbest表示全局最優(yōu)位置，w、c1和c2分別表示慣性權(quán)重、個體學(xué)習(xí)因子和社會學(xué)習(xí)因子。rand()表示隨機數(shù)生成函數(shù)。
在更新速度和位置后，我們再次計算每個粒子的適應(yīng)度值，并更新Pbest和Gbest。重復(fù)以上步驟，直到達到最大迭代次數(shù)或滿足停止條件為止。
最后，我們根據(jù)Gbest的位置信息，得到最優(yōu)的路徑規(guī)劃方案，即電動車經(jīng)過的客戶點順序。通過該路徑規(guī)劃方案，我們可以實現(xiàn)帶容量、電量和充電樁約束條件下的電動車路徑優(yōu)化，從而最小化總行程能耗。
綜上所述，本文提出了一種基于粒子群算法的路徑規(guī)劃方法，用于解決帶容量、電量、充電樁約束條件下的電動車路徑優(yōu)化問題。通過最小化總行程能耗的目標函數(shù)，我們可以得到最優(yōu)的路徑規(guī)劃方案，從而提高電動車的運輸效率和節(jié)約能源。希望本文的研究成果能夠為電動車路徑規(guī)劃領(lǐng)域的進一步研究和實際應(yīng)用提供參考和借鑒。
?? 部分代碼
clc; clear all;%設(shè)置數(shù)據(jù)格式format long;%% 算例生成和參數(shù)設(shè)置N_veh = 3; ? ? ?% 車輛數(shù)Nj = 15; ? ? ? ?% 任務(wù)數(shù)Ne = 4; ? ? ? ? % 充電樁數(shù)量x = [0 0; ? ?randi([-100, 100], Nj + Ne, 2)]; ? ?% 隨機生成點的坐標, (0, 0) 是發(fā)車中心Dist = round(squareform(pdist(x)));W = randi([5,10], 1, Nj); ? % 任務(wù)對應(yīng)的貨物重量P = 0.1; ? ? ? ?% 單位耗能Cap_e = 40; ? ? % 車輛最大電能Cap_w = 40; ? ? % 車輛最大載重量Num?=?ceil(P*sum(Dist(1,:))/Cap_e);?%?估算訪問充電樁上限（由于車輛電池容量等的原因，可能存在一趟任務(wù)需要去充多次電，這里估算最大充電次數(shù)）%% dispdisp_solution(Nj, gbest)%% 畫圖draw(gbest,x,Nj,N_veh,best_iteration)
?? 運行結(jié)果
?? 參考文獻
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