本文是一篇物流论文，本文针对实际运营中电动车与燃油车混用的情形，在考虑充电策略的基础上，构建了考虑充电策略的混合车队车辆路径优化模型。
1 引言
1.1 研究背景
社会经济的发展离不开对能源的消耗，人类对石油、煤炭等化石能源的持续开发利用，造成以二氧化碳（CO2）为代表的温室气体排放量持续不断增加，能源利用与环境保护之间的矛盾日益突出。中国目前仍处于依靠大量能源消耗来维持经济高速发展的阶段，因此碳排放量始终居于世界前列。其中，交通运输行业是我国碳排放量的主要贡献者之一。根据英国石油公司（BP）2021年发布的《世界能源统计年鉴》的统计数据，2020年中国的碳排放量占全球排放量的30.7%，远超其他地区；而2020年交通运输业的碳排放约占全国终端碳排放的15%。在整个交通领域中，以公路客货运为主的道路交通碳排放占比约为90%。此外，伴随近年来电子商务的发展以及线上消费习惯的养成，城市配送的需求量不断增长。在拉动经济增长、保障城民生的同时，以传统燃油车为工具开展城市配送所带来的环境污染问题引起了政府的高度重视。
在交通运输领域，为早日实现“碳达峰、碳中和”目标，国家和政府陆续推出一系列政策强力支持新能源汽车的发展：2020年国务院发布的《新能源汽车产业发展规划》明确提出重点领域中新能源物流车的占比不得低于80%，为电动车在城市配送领域的发展提供了保障。2021年2月国家正式发文，明确支持城市配送货运市场使用新能源物流车。同年发布的《国务院关于加快建立健全绿色低碳循环发展经济体系的指导意见》进一步明确了在城市配送市场必须优先使用新能源物流车，为城市配送领域电动车的发展保驾护航。同时，北京、深圳、重庆、郑州等多个城市已经明确出台关于新能源物流车的开放路权政策。例如，北京将对积极参与北京市新能源轻型货车运营激励方案且满足发放条件的企业优先发放城区货运通行证。在利好政策的影响下，各大物流企业积极推动电动车在城市配送中的应用。京东、菜鸟、顺丰等大型电商物流平台、城市配送企业纷纷使用电动车替代传统燃油车开展配送业务。利用纯电动车队展开城市配送是大势所趋。
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
本文在经典多车型车辆路径问题的基础上，结合物流企业车辆使用结构现状，构建电动车与燃油车并存的混合车辆路径优化模型，并将电动车的充电策略纳入考量。一方面，分析总结电动车的特性、充电行为及充电策略，并在此基础上指出本文所研究的考虑充电策略的混合车队路径优化问题的特殊要素特征。另一方面，本文基于当前城市配送领域电动车与燃油车并存的情形，研究了不同充电策略对混合车队配送成本、服务质量的影响。本文的研究有利于丰富车辆路径问题的理论成果。同时，对电动车在城市配送中的推广应用具有一定理论指导意义。
1.2.2 实践意义
从企业角度来看，本文建立的考虑电动车和燃油车并存的车辆路径优化模型更符合现阶段物流企业的发展现状，同时分析了不同充电策略对配送方案的影响。本文的研究结论可以在一定程度上提高电动车在实际运营过程中的利用率，进而有效提高物流企业的配送效率和客户满意度，降低配送成本；
从行业角度来看，配送路径的合理规划以及充电策略的完善有利于改善电动车在城市配送中的不足之处，对于破解当前电动车推广应用难的困境具有一定积极作用；
从社会角度来看，本文的研究响应了国家大力推广新能源车辆的政策，帮助减少由城市配送所带来的碳排放量，助力早日实现“碳达峰、碳中和”目标。
2 理论与文献综述
2.1 电动车充电策略
2.1.1 电动车的充电行为分析
（1） 充电场景
在城市配送中，电动车的充电场景主要分为三类：1）物流园区或仓库的夜间充电；2）中途在配送中心、末端网点或门店等装卸点的补电；3）城市公共充电站的中途补电，具体如表2-1所示。其中，前两类可统一归类为非公共充电站。目前，公共充电站和非公共充电站在所提供的充电量和服务的车辆数方面均呈现大致相等的状态。
在使用电动车进行配送运输的车队中，主要包含少数的大型车队和大多数的小型零散车队及个体。大型车队通常会在其物流中心或集中配送点附近为车辆统一提供充电停车的场站，但自建充电站流程繁琐且价格较高，加上电网增容难度较大，因此多为小型充电站。而小型车队和个体通常将公共充电站作为满足充电需求的首要选择，这是因为此类场站的数量和可用充电位置相对较多，并且部分充电站会设置配套的休息和餐饮服务区。此外，小型车队和个体还可以自行在仓库或商户等位置附近寻找充电位置。随着公共充电站数量的增加及服务范围的扩展，电动车的充电位置偏好将越来越倾向于公共充电站。本文所建立模型中涉及的充电站即为公共充电站。
2.2 车辆路径问题
本节首先分析了多车型车辆路径问题和电动车辆路径问题的构成要素。随后，从三个维度入手总结归纳当前国内外学者的研究，包括单一能源的车辆路径问题、混合车队车辆路径问题、考虑充电策略的车辆路径问题。
2.2.1 车辆路径问题理论基础
（1） 多车型车辆路径问题
在现代物流配送过程中，货物种类日益丰富，配送数量持续增长，使得配送车型呈向多样化发展趋势，关于多车型车辆路径问题的文献随之增多。多车型车辆路径问题的约束条件与一般车辆路径问题类似，二者的主要区别在于：一般车辆路径问题中的配送车辆均为同一型号，而在多车型车辆路径问题中存在多种型号的配送车辆。本文所研究的电动车与燃油车混合的车辆路径问题本质上是一种特殊的多车型车辆路径问题。电动车与燃油车不仅在最大载重量、最大行驶路程、运营成本等方面有所不同，还需要考虑电动车的充电行为。多车型车辆路径问题主要包括以下几个要素特征：
1） 道路网络。与一般车辆路径问题相同，道路网络由节点和弧共同组成。每一条弧都有自己的成本权重，如时间、距离、运输费用等。道路网络的性能会受到天气状况、交通流量、道路状况等因素的影响。
2） 客户。在车辆路径规划中，客户即为一系列需求节点，由配送车辆按照一定次序依次访问。客户点的位置和数量既可以是随时变化的，也可以是完全已知的；客户点的需求既可以是配送也可以是取货，或者两者兼具；需求点往往存在一定的服务时间窗，即只在某一指定时间范围内接受服务。在多车型车辆路径问题中，客户点具有数量多、分布零散的特点，因此单一车型无法满足顾客日益多样化的需求。本文设定客户需求量与位置已知，存在服务软时间窗。
3） 车场。对于闭合车辆路径问题，车场是车辆配送的起点和终点，对于开放式车辆路径问题，车场是每辆车的起点，但不一定是终点；同时，根据车场数量的不同，车辆路径问题细分为单车场车辆路径问题和多车场车辆路径问题。在本文的研究中，假设模型中只有一个配送中心，要求车辆从配送中心出发、并在完成任务后返回配送中心。
3 混合车队在城市配送中的现状分析 ............................... 18
3.1 混合车队在城市配送中的应用 ............................... 18
3.1.1 城市配送业务需求的特点 ............................ 18
3.1.2 城市配送中配送车辆的电动化情况............... 19
4 考虑充电策略的混合车队路径优化模型构建及求解 ...................... 27
4.1 问题描述 ........................................ 27
4.2 符号说明 ..................................... 29
5 算例分析 ........................................ 45
5.1 算例设计 ....................... 45
5.1.1 数据来源 ............................. 45
5.1.2 相关参数设置 ................................... 45
5 算例分析
5.1 算例设计
5.1.1 数据来源
本文的测试算例是根据Solomon标准算例调整而来。参考的基础数据包括：配送中心及50个客户点的坐标信息、客户需求量及服务时间窗等。在此数据集的基础上，合理增加20个充电站的位置信息。算例中各个节点的分布位置如图5-1所示，详细节点信息见附录A。
6 总结与展望
6.1 论文总结
在“双碳”战略影响下，电动车在城市配送领域的广泛应用是大势所趋。但受限于电动车续航里程短、购置成本高等问题，燃油车在实际运营中依然占据重要地位。为提高电动车的利用率，本文针对城市配送中电动车与燃油车并存的情形，通过理论研究、模型构建、算法设计、算例分析等对考虑充电策略的混合车队车辆路径问题展开全面的分析研究，主要研究成果分为以下几点：
（1） 在理论研究方面，一方面分析总结电动车的特性、充电行为及充电策略，并在此基础上指出本文所研究的考虑充电策略的混合车队路径优化问题的特殊要素特征，丰富了车辆路径问题的理论研究。另一方面，对混合车队在城市配送中的应用展开分析，明确混合车队在城市配送中的适用场景，并重点分析城市配送中电动车的充电需求。随后提炼出三个影响电动车推广普及的关键因素。
（2） 在模型构建方面，充分考虑电动车与燃油车在最大载重、固定成本等方面的差异，并结合电动车的充电行为，以车辆固定成本、运输成本、充电成本、时间窗惩罚成本、碳排放成本之和最小为优化目标，建立考虑充电策略的混合车队路径优化模型。同时，在模型中引入考虑载重、道路状况等多种因素的碳排放量及电能消耗计算公式，使模型更加贴近现实状况。
（3） 在算法设计方面，结合本文建立模型的特点，设计一种混合遗传-退火算法，并在种群初始化、邻域操作等方面进行改进，以提高求解质量。 （4） 在算例分析方面，选取Solomon标准算例，展开数值分析。首先，对比遗传算法与混合遗传-退火算法的计算结果，验证本文提出算法的优越性；随后，分析不同充电策略对配送方案的影响，可以发现部分充电策略总体优于完全充电策略，有利于企业降低物流成本。最后，在部分充电策略的基础上，从车队车辆构成、电动车固定成本、最大载重、额定电量及充电速率等角度展开灵敏度分析，并基于算例结果对物流企业的决策提出合理的建议：1）现阶段物流企业将车队由纯燃油车直接过渡到纯电动车的经济动力不足，而使用混合车队展开配送，可以在一定程度上兼顾环境效益与经济效益。
参考文献（略）