基于地铁的地上地下闭环物流配送路径优化

面对闭环物流需求增长与道路资源紧缺的不平衡问题,设计了基于地铁的地上地下配送模式,以运输成本,时间窗惩罚成本,碳排放成本,转运成本,固定成本和地铁货运运营成本的总成本最小为目标函数,构建基于地铁的地上地下闭环物流配送路径优化模型.基于半初始化子路径扰动策略改进了自适应遗传算法,并以南京市秦淮区为例进行分析.结果表明:相...     

地铁物流协同配送模型构建及验证

为缓解城市道路交通的拥堵压力,降低汽车尾气对环境污染影响,选取“寄件—运输—取件”流程为研究对象,通过地铁与货车联运的方式实现地上、地下协同运输模式。在非高峰期时段利用地铁进行货物运输,考虑地铁与货车的最大载货量、货车的最大行驶距离、客户服务时间窗等约束条件,将运输成本与违反客户时间窗所产生的惩罚成本之和最小作为优化目标,构建基于地铁网络的物流协同配送模型。以兰州地铁1号线为算例,采用改进遗传算法进行求解,与货车单独配送进行对比,得到两种方式下的路径优化结果。结果表明：地铁-货车联运产生的总成本高于货车单独配送,但并不意味此种模式不可行,地铁-货车联运积极响应交通强国中的大型货车限行政策,可以改善城市道路拥堵、减少环境污染,有较强的应用价值。     

基于轨道交通的长清大学城物流配送路径

为缓解城市地面交通压力,提出"轨道交通+配送车"的城市配送新模式。在满足载质量、车辆等约束条件下,以总成本最低为目标函数,建立配送网络并进行路径优化。以济南轨道交通1~#线参与长清大学城物流运输为例,通过里程最小原则得出初始配送方案,根据总运输成本最小原则,采用Ford-Fulkerson算法优化得出最优方案,并与单独采用货车配送的路径方案进行对比,结果表明:基于轨道交通的物流配送可大大缩短配送车的行驶里程,节约运输成本。     

基于地铁-货车联运的物流配送路径优化

为应对配送车辆引起道路拥堵和环境污染问题，提出地铁与货车联合运输. 在不改变地铁运行方案的前提下，利用地铁非高峰时段开展货物配送；考虑地铁剩余运能、货车容量、最大行驶距离、客户服务时间窗等限制条件，以配送距离最短为优化目标，构建基于地铁-货车联运的物流配送路径优化模型. 通过地铁配送路径设计不规则二维矩阵编码结构，使用改进自适应遗传算法求解. 以某市地铁货物运输为例，验证模型和算法的实用性、有效性. 结果表明，地铁-货车联合配送距离短，在客户时间窗范围内送达比例高，有效提高客户满意度.     

基于蚁群算法的冷链物流路径优化研究

在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中的重要问题之一.针对物流配送路径优化问题,依据冷链物流配送基础理论,考虑成本、货物损失及制冷时长等因素,构建基于多配送中心的最小配送成本模型,建立由运输成本、制冷成本、损坏成本及绿色低碳成本组成的复合目标模型.利用蚁群算法求解,以某类冷链物流企业为例,通过MATLAB软件进行仿真实验,验证模型和算法的科学性及有效性,得出最短运输距离为39.06 km、成本为1437.48元的结论.相对于搜索禁忌算法和遗传算法,蚁群算法在多配送中心冷链物流路径优化方面,能够平均减少1.11 km的运输距离和51.21元成本,更好地解决物流路径优化问题,提高物流服务质量.     

考虑物流服务水平的物流配送规划多目标模型

为了提高顾客对物流服务的满意度,以最小化物流系统总费用和最大化物流服务水平为优化目标,考虑配送中心现有货物周转能力和产品配送时间对物流服务水平的影响,构建了三级供应链模式下物流配送规划的多目标优化模型.针对多目标优化问题不存在单一最优解的特点,利用预先设定的偏好区域和随机生成的权向量构造了适应度函数,提出了基于偏好的多目标进化算法求解模型.算例结果表明:通过求解多目标优化模型,得到10组非劣解,即10种物流配送方案均处于决策者的主观偏好范围内;各方案的物流系统总费用与服务水平成反比关系.      

时间依赖型绿色车辆路径问题研究

城市配送系统中考虑交通拥堵和环境污染车辆路径问题的时间依赖性体现在：不同道路 拥堵程度下车辆运行速度不同,则不同出发时间对应的运输总时间也不同,导致运输成本和造成 的环境污染也有较大差异。因此,本文提出一个时间依赖型绿色车辆路径模型,通过优化运输路 径和出发时间降低运输成本、减少环境污染。模型的目标函数最小化包括油耗成本在内的运输 总成本,其中,车辆油耗的度量基于综合模式排放模型,其创新之处在于,定义了允许车辆在节点 处等待的情形,使车辆选择合适的时间出发以规避拥堵,即通过优化车辆路径以及路径上各节点 处的出发时间寻求成本最优的运输方案。本文提出嵌套遗传算法求解模型,外层遗传算法优化 路径,内层遗传算法优化路径上各节点处的车辆出发时间。并通过响应面分析法(RSM)调试算法 关键参数,得到适用于模型的最佳参数搭配,算法性能测试结果表明了本文算法的高效性。本文 基于污染-路径问题实验数据库进行数值实验,结果证明,允许车辆在客户处等待并选择合适时 间出发,可以在一定程度上降低燃油消耗和总成本。此外,目标函数中引入油耗要素,可以有效 降低决策方案的燃油消耗,减少环境污染。     

考虑速度与拥堵的多式联运路径优化研究

对多式联运路径优化进行了研究.对于多个城市节点,扩展并建立不规则棱柱模型网络,不仅考虑不同运输方式的成本与时间,还将不同运输方式对应的速度与拥堵纳入模型.基于Dijkstra最短路径算法,创建一个包含速度与拥堵因素多式联运路径优化模型仿真系统,通过模拟动态参数,分析了该组参数下的速度与拥堵对多式联运最优路径选择的影响,为区域运输规划提供了重要的参考价值.     

冷链物流多式联运路径选择优化研究

为降低冷链食品（CCF）在运输过程中的总成本,提高客户满意度,采用多式联运对冷链食品进行物流配送。先基于多式联运网络、总成本最小化和客户满意度最大化,构建路径选择模型;再采用改进粒子群优化算法（IPSO）对模型进行求解;最后,利用实际案例进行模型验证和敏感性分析。研究结果表明：与公路单式联运相比,多式联运的运输成本降低了13.4%,总成本降低了2.4%,时间满意度提高了3.3%,总满意度提高了0.6%。通过提升铁路运输速度,可有效地降低运输总成本,提高客户满意度。     

基于智能信号的动态路径选择模型研究

出行车辆的最优路径是随着时间和路况的变化而变化的，为了研究出行车辆的动态路径选择行为，基于有交通信号控制的交叉口，利用有向图理论，建立城市交通网络路径的优化模型，用传统dijkstra算法进行优化，动态获得出行车辆的最优路径。最后引入简单实例说明研究的方法，计算机仿真结果表明该方法是可行、有效的。     

基于城市交通容量分析的公交优先研究 ——以广州为例

基础设施扩容为主的道路交通和轨道交通建设,成为目前各大城市普遍采取的治理城市交通拥堵的主要手段,由于轨道交通建设存在资金和建设时间持续问题,如何对有限的道路交通资源重新划分成为治堵工作的关键.本文以综合交通模型为基础,形成以地面公交路权优先为突破口的交通系统容量优化方法,提出交通系统人次容量定义,构建度量舒适性和可控性的评判标准,建立层次化的公交专用道布设方法,动态调整地面公交和小汽车的路网资源比,保障地面公交路权,达到小汽车和公交出行时耗的相对均衡,实现交通的个体最优向系统最优的转化,形成一条落实公交优先的新路径.最后以广州市为例,将容量分析技术应用到实际路网,提出以公交专用道方案为主的道路资源定量分配方案,落实公交优先,指导广州市交通发展.     

基于VRP模型的两阶段物流网络路径优化模型

以基于VRP模型的两阶段三层次物流网络路径优化问题为研究对象,利用启发式算法中的分解法将问题分为选择物流中心与配送路径优化两个子问题,并与数理规划软件LINGO 8.0相结合给出了基于VRP模型的MSDL-RP问题——多供应商、多配送中心选址与路径优化问题的求解模型。利用所提出的模型可以求出商品从多供应商经过多物流中心到最终客户这一过程中能使费用最小的供应商的最佳位置与数量、物流中心的最佳位置与数量及从物流中心到客户的最佳配送路径,并通过实例进行了验证。对于小规模问题,运用所提出的方法能在很短的时间内求出问题的最优解,具有一定的实用价值。     

地铁行车组织中的行车调整方式研究

地铁作为一种另辟蹊径的城市交通形式,合理利用了城市地下空间,是解决当前城市交通拥堵问题的主要方法。但是地铁在运行过程中因为运行环境的限制,其本身的运行存在着复杂性和不稳定性,为保证地铁的正常运行,科学有效的行车调整方案和方式是必不可少的。本文将立足于地铁运行的实际,从行车调整方式的角度出发,结合地铁运行的行车调整方案实例,对地铁行车组织中的行车调整方式进行研究。     

基于变权的多目标物流网络货流分配方法

为克服多目标物流网络货流分配问题中加权求和求解方法的主观片面性,在具有固定拓扑结构的物流网络的基础上,建立了以运输线路和物流节点能力为约束条件、以物流成本最小、最长单程运送时间最短以及网络使用率最高为优化目标的多目标物流网络货流分配优化模型,并提出了基于变权的模型求解方法:首先,构建了物流网络变权模型,通过状态变权函数实现变权操作,使变权结果不仅反映了决策者的主观偏好,而且与客观的目标状态值相关联;其次,根据物流网络变权模型计算基于优化目标变权综合的路径状态值,并进行最优路径选择和货流分配;最后,通过算例对优化模型及求解方法进行了验证.      

基于GPS信息的物流配送车辆路径优化模型

物流配送车辆路径优化是物流领域中亟待解决的重要问题和研究热点.本文通过对国内外物流车辆路径优化研究现状的分析研究,以及GPS等智能交通技术在该领域中的应用现状分析,以最小化物流运送成本为优化目标,引入动态VRP和不确定影响因素,提出了一种改进的新模型,利用已有的算法,并通过算例对模型算法进行检验.     

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随着城市中心商业区的快速发展,其造成的城市交通拥堵已经成为影响居民出行和城市发展的严重障碍.本文以城市中心商业区的混合交通流为研究对象,建立了基于动态分配的交通流诱导优化模型.首先,基于总体费用函数的路径选择概率对城市中心商业区的交通流进行动态交通分配.然后,根据分配结果确定拥堵路段,据此给出不同交通诱导措施,再应用所建模型选择最佳方案.最后,采用VISSIM交通仿真软件,对天津市滨江道商业区的混合交通流进行动态仿真,并针对不同的交通诱导措施,应用所建模型对诱导方案进行仿真和评价,确定最优方案,从而有效地减少交通拥堵.     

基于连续近似模型的轨道交通与常规公交耦合优化设计

为研究城市轨道交通与常规公交线网耦合优化设计问题，本文基于近似方格型路网并考虑乘客的多种路径选择，构建双层混合整数优化模型，以同时求解地铁与常规公交发车时距、常规公交的线间距及站间距。上层模型是以系统总成本(乘客成本与运营商成本之和)最小为目标的连续近似模型，以寻求乘客与运营商两者之间的平衡关系，并对各项成本进行详细推导。采用序列二次规划算法，并用凸算法对该非凸问题进行包络。下层为考虑依概率分配的路径分配问题，使用MSA算法对各路径流量加权分配，考虑到问题的解析形式具有非凸性，故采用启发式方法进行求解。最后，以南京市建邺区实际公交线网为例进行案例分析，以此验证该优化模型的有效性。经过优化，以非拥堵时段为例，该研究区域内乘客平均出行时间由 41.6 min减少至 33.0 min，降低约20.6%。本文所提出的优化模型可以为方格路网城市的公共交通线网规划提供参考依据。     

路径信息诱导的双层规划模型

为了缓解交通拥堵与提高路网运行效率,建立了路径诱导信息的双层规划模型。上层模型描述信息发布者通过交通诱导信息发布手段优化路网层面的性能函数,下层模型采用效用函数描述驾驶员最优路径选择行为,其决策变量为交通信息类型,从而将交通信息对于驾驶员路径选择行为的影响引入模型中。利用极点搜索算法对一个简单路网的双层规划模型进行算例分析,得出了各种交通信息条件下上层目标函数值。虽然计算结果存在8%~13%的波动范围,但交通拥堵时发布的拥堵消散信息是最优方案,定性信息带来的总体效益要好于指示信息,因此,该模型可行。     

考虑货运方式和客运硬时间窗的地铁客货共车运输优化

鉴于地铁网络在解决大城市居民出行问题上的成功实践,能否利用非高峰时段地铁线路的冗余运力缓解城市交通拥堵和货运压力,成为近年来城市货运领域的一个热点话题。本文研究了一个基于“客货共车”模式的地铁客货协同运输优化问题,特别考虑了货运需求的运输方式约束（即同一货物运输需求将完全通过地铁完成,或完全不依赖地铁）以及客货需求的时间窗约束,其目标是在必须满足乘客需求的情况下,充分利用地铁运力服务货运需求,同时减少货运对乘客的影响以及混合编组的工作量。货运需求的运输方式约束使得该问题被构建成一个非线性整数规划模型。通过线性化技术,将非线性整数规划模型转化为等价的线性整数规划模型,并利用商业求解器CPLEX进行求解。以北京地铁八通线为例的实验结果表明,所提出的方法能够有效解决所关注的问题,同时所得到的协同优化策略能够提高地铁线路的“客货共车”运输效率。为了进一步说明所考虑的问题特点,相关计算结果与已有研究进行了对比,这为地铁货运管理和决策提供了更多参考。     

时变条件下城市物流配送车辆路径优化

针对城市交通网络依时周期性变化的特点,建立了城市物流配送车辆路径优化问题的数学模型,并利用两阶段算法对该问题进行求解,第一阶段采用插入法,求解出初始路径;第二阶段通过减少路径数和邻域搜索改进初始配送路径。最后,给出一个应用算例,结果证明了模型和算法的有效性。