强化学习结合大规模邻域求解多能源车辆冷链路径优化问题

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摘 要：冷链物流迅速发展，导致燃油冷藏车的碳排放增加。然而，电动冷藏车的续航里程限制了冷链配送的时效性，给企业冷链物流发展造成了不利影响。为解决能源消耗和配送成本问题，文章建立了基于多能源车辆和充电、换电模式选择的冷链路径优化数学模型。同时，提出一种强化学习结合自适应大规模邻域搜索的算法（RL-ALNS）。（剩余7709字）

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