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user: 4. 实验结果及分析 为验证本文所提出的基于客户分组的电动物流车路径优化模型及算法的有效性，本文选择北京市A公司作为研究案例，A公司是国内某大型电商企业，目前已将B2B业务中传统的燃油配送车替换为电动物流车，其B2B业务的客户主要集中在北京市五环之内。因此本文收集A公司某天的小B端订单作为研究对象。对位于配送中心旁边的客户点，默认为无需进行配送路径规划，将其舍去，对货运量很大，达到或超出一辆车载重的客户节点也将其舍去。最终选取货运量较小，需要进行配送路径规划的客户点，按照本文配送方案规划思路计算得到针对该公司配送中心的车辆路径规划结果，并对结果进行比较分析。 4.1. 原始数据处理 按照本文配送方案规划思路对客户进行车辆配送路径规划。所选取配送部分客户订单数据如表2所示： Table 2 Customer informatio 客户 经度 纬度 节点需求 商品外部相似性 商品价值 商品安全性 0 116.593782 39.766723 0 - - - 1 116.402572 40.224616 22 高 高 中 2 116.357728 40.004567 43 很高 很高 高 3 116.293194 40.103424 17 中 中 低 4 116.174905 40.194642 32 很低 低 高 5 116.653235 40.180531 28 低 低 很高 6 116.641399 40.318758 43 高 很高 中 7 116.537128 39.95348 52 很高 高 低 8 116.303867 39.726757 13 很高 高 高 9 116.19827 39.819482 27 中 高 中 10 116.329661 39.878661 14 低 低 中 表2. 客户点信息 本文设定A公司所用电动物流车额定载重量为1.5 t，平均行驶速度为45 km/h，平均服务时间18分钟。此外，电池额定电量为60 kWh，单位里程平均能耗为0.4 kWh/km，服务过程中车辆不消耗电量；充电时间与充电量呈线性相关关系，平均充电速度为30 kWh/h，快速充电模式下充电成本约为2元/kWh (包括电费和服务费)。 4.2. 计算结果及分析 本文设置初始种群数为200，交叉和遗传分别为0.8和0.05，设置最大迭代次数为1000，惩罚系数c e = 60，c l = 60。得到部分充电与完全充电策略下电动物流车的路径结果分别如表3和表4所示： Table 3 Optimal routes and costs of groups with partial rechargin 最优路径 行驶距离(km) 总成本(元) 0-61-30-62-32-14-24-36-2-充-21-35-10-55-0 146.94 219.20 0-60-53-72-67-充-38-37-74-82-充-0 180.33 215.21 0-80-65-56-充-31-57-59-18-7-64-34-15-0 135.28 166.47 0-29-41-51-充-49-3-20-23-39-8-46-充-44-充-0 154.72 253.15 0-33-78-28-充-42-63-17-52-48-47-0 135.58 172.89 0-71-12-19-充-68-43-4-50-45-充-40-充-0 203.2 271.6 0-1-73-11-54-22-75-13-充-27-6-25-26-5-充-0 164.36 208.59 0-81-70-66-充-76-9-79-77-16-69-充-58-充-0 167.74 246.13 表3. 部分充电策略下各组最优配送路径及成本 Table 4 Optimal routes and cost of each group with full rechargin 最优路径 行驶距离(km) 总成本(元) 0-61-30-62-32-14-24-35-36-2-充-21-10-55-0 140.94 181.94 0-60-53-72-67-充-38-37-74-82-充-0 180.33 251.65 0-80-65-31-56-充-57-15-59-18-7-64-34-0 142.28 162.47 0-29-41-51-充-49-3-20-23-39-8-46-充-44 -0 154.72 298.04 0-33-78-28-充-42-63-17-52-48-47-0 135.58 238.77 0-71-12-19-充-68-43-4-50-45-充-40-0 187.63 289.35 0-1-73-11-54-22-75-13-充-27-6-25-26-5-充-0 164.36 247.55 0-81-70-66-充-76-9-79-77-16-69-充-58-0 153.28 291.5 表4. 完全充电策略下各组最优配送路径及成本 根据计算结果可以得到如下结论： 与完全充电策略相比，部分充电策略下，车辆总行驶里程减少2.4%，但总成本降低12%。通过路径结果可知：在完全充电策略下，车辆每次的充电量大，因此会出现在一组客户中车辆进入充电站充电次数较部分充电策略下少的情况，因此最终完全充电策略下车辆的行驶距离小于部分充电策略下的行驶距离。但由于部分充电量少，充电时间灵活，因此最终得到的结果中部分充电策略下的总成本比完全充电策略下低。 4.3. 灵敏度分析 通过以上结果可知，电动物流车配送成本主要由时间成本及能源成本构成，影响成本的主要因素有充电量及充电时间。因此本文选取电池容量与充电率两个因素进行灵敏度分析。 4.3.1. 电池容量灵敏度分析 本文将电池容量在80 km的基础上分别增加至100 km、120 km、140 km、160 km，配送成本分别降低8.6%、15%、23.6%、29%。各组成本的详细变化情况如图1所示： 图1. 不同电池容量下的路径成本 从上述结果可以看出，电动物流车的续航里程越长，中途需要的充电次数和充电量越少。配送所需的时间和平均行驶里程减少，配送成本降低的同时能够通过更好的满足客户的时间窗而提高客户的满意度。 4.3.2. 充电速率对路径优化的影响 为研究充电速率对路径成本的影响，本节将充电率设为相对初始值逐渐增加0%，100%，200%，即0.3、0.6、0.9。 Table 5 Routing costs at different recharging rate 0.3 0.6 0.9 充电量 充电成本 惩罚成本 充电量 充电成本 惩罚成本 充电量 充电成本 惩罚成本 客户组1 13.33 26.66 45.6 13.33 26.66 22.8 13.33 26.66 11.4 客户组2 10.9 21.8 11.34 10.9 21.8 0 10.9 21.8 0 客户组3 10.79 21.58 9.6 10.79 21.58 3 10.79 21.58 0 客户组4 12.5 25 72 12.5 25 36 12.5 25 6 客户组5 15.64 31.28 3.6 15.64 31.28 0 15.64 31.28 0 客户组6 16 32 34.2 16 32 9 16 32 0 客户组7 8.3 16.6 12 8.3 16.6 0.6 8.3 16.6 0 客户组8 11.21 22.42 33 11.21 22.42 11.2 11.21 22.42 5.2 成本降低 - 8% 11.7% 表5. 不同充电率下的路径成本 从表5中，可以看出随着充电速率的增大，企业配送中惩罚成本呈减少的趋势，由于充电率与充电时间的长短有关，充电率的增大会减少充电时间，因此车辆在高充电率下能够减少惩罚成本。