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在实际应用中,经济和环境等因素的变化使得运输问题中的供给、需求以及单位运输成本难以确切地衡量. 同时,运输时间的最小化也较为重要. 本文提出了一种在运输供给、需求和单位运输成本为模糊量的情况下,最小化运输时间和成本的方法. 用具有非精确参数的多目标线性规划对此类问题建模. 针对不精确性,应用了模糊参数规划,并用全局规划求解此多目标问题. 最后,应用实例证明算法的有效性.     

应急救援物资与伤员协调转运的两阶段调度优化模型研究

通过应急救援物资和伤员的协调转运提高救援效率,研究直运方式下,一个救援中心,多个受灾点之间单位运输需求协调转运的调度优化模型.以最小化车辆的在途时间为目标,建立了两阶段的数学模型,并进行了数据模拟和求解.结果表明模型能有效地解决车辆的配置和调度,能够协调物资和伤员两种类型的转运需求,并且最小化运输成本.     

考虑风险公平性的危险品道路运输路径优化模型

本文通过风险补偿成本体现风险公平性,以最小化运输风险、最低运输成本以及最小化风险补偿成本作为最优目标,构建了危险品道路运输路径优化模型。通过线性加权法得到了多目标非线性整数规划模型的有效解。该模型体现了多种类、多批次危险品道路运输的风险公平性,对运输路径的选择更有实际参考价值。     

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应用整数规划研究航运集装箱路径选择问题,并将重箱和空箱统一在一个系统中研究。在本文模型中,以集装箱运输总利润最大化为目标函数,利润是重箱运输利润减去重、空箱运输成本。约束条件考虑到满足空集装箱需求和重集装箱需求、航线运输能力限制及空箱供给数量等。应用LINGO9.0求解模型,并通过数值仿真来证明不同参数影响下的调运策略。本文旨在为船公司提供合理的航运集装箱运输方案,从而降低船公司的集装箱运输成本,实现船公司集装箱运输效益最大化。     

基于多目标优化的应急设施选址-配送模型

针对频发的突发事件,应急设施选址与配送路径规划对快速开展救援活动、减少事件损失具有重要意义.通过构建基于多目标优化的应急设施选址-配送模型,同步解决应急设施选址和配送路径规划问题.模型目标函数包括3个方面:最小化总物资运输时间成本、最大化应急设施设置容量和最小化应急设施设置数量.在此基础上,设计了一种多目标遗传算法,结...     

混合不确定条件下绿色多式联运路径优化

主要研究了当运输时间、中转时间、客户需求和中转集拼货运量四重混合不确定因素服从随机分布时的绿色多式联运路径优化问题,运用随机优化理论,以运输成本、碳排放成本和时间惩罚成本为目标,建立混合不确定条件下绿色多式联运路径优化模型.通过对各子目标函数权重进行赋值,得出考虑不同成本因素的多式联运路径优化方案.探讨时间、需求和网络服务能力对多式联运路径优化结果的灵敏度分析,发现各成本随时间变动而变化的规律和边际运输成本最小时的服务时间;当货运量形成规模效应后可降低边际运输成本;不同网络服务规模的运输路径优化结果,以及满足客户不确定需求的最小网络配置.     

基于改进托盘共用系统的托盘回收模型

为了提高托盘利用率,在现有托盘共用系统的基础上,提出了改进的托盘共用系统,该系统中的收货方可作为发货方利用收到的托盘发货,能减少至少两次空盘运输.以托盘回收总成本最低为目标,考虑了库存成本、库存能力、运输成本、运输能力、需求约束和供给约束因素,建立了托盘共用系统托盘回收整数规划模型和供给不确定的托盘共用系统托盘回收随机规划模型.通过算例验证了模型的有效性.     

混合不确定条件下绿色多式联运路径优化

主要研究了当运输时间、中转时间、客户需求和中转集拼货运量四重混合不确定因素服从随机分布时的绿色多式联运路径优化问题，运用随机优化理论，以运输成本、碳排放成本和时间惩罚成本为目标，建立混合不确定条件下绿色多式联运路径优化模型.通过对各子目标函数权重进行赋值，得出考虑不同成本因素的多式联运路径优化方案.探讨时间、需求和网络服务能力对多式联运路径优化结果的灵敏度分析，发现各成本随时间变动而变化的规律和边际运输成本最小时的服务时间；当货运量形成规模效应后可降低边际运输成本；不同网络服务规模的运输路径优化结果，以及满足客户不确定需求的最小网络配置.     

考虑多因素的中欧集装箱货物运输方案研究

中欧贸易日趋频繁,物流需求多样,为设计各类货物的最佳运输方案,站在联运经营人角度,综合考虑运输时间、运输成本、运输安全、气体排放和货物时间价值等因素,以运输总成本最小、时间成本最小和事故成本最小为目标,建立多目标0-1规划模型.设计基于遗传算法和Dijkstra寻优法的混合算法得到Pareto最优解,并对苏州至伦敦的四类货物运输方案进行实例研究.研究表明:该模型可行,算法有效,可为联运经营人提供科学决策的工具.     

整车物流运输多式联运与路径优化研究

运输成本在整车物流成本中占比最大,合理的运输路线规划是降低整车物流成本中运输成本的关键。针对整车物流远距离商品车运输中物流成本过高的问题,本文从路线优化方面入手,选择合适的运输方式,以成本最小化为原则,在满足时间约束条件下,确定多式联运方案。该方案结合各种运输方式优势,有效利用资源,提高了设备使用率。通过采用多式联运路线优化方案,能降低整车物流的成本,为多式联运与路径的优化提供决策支持。     

考虑受灾点需求退化效应的应急物资运输问题

针对应急物资运输中受灾点需求退化效应特征,对受灾点需求退化条件下的应急物资运输问题进行研究;以运输成本,灾民等待物资心理代价的等待成本及缺货造成自救代价的缺货成本最小化为目标,建立一个应急物资运输的线性规划模型;对受灾点需求退化效应进行分析,以线性递减函数量化需求量;以雅安地震为背景,通过实际算例获得应急物资运输的最优方案。结果表明:等待成本和缺货成本,运输成本和缺货成本存在效益背反关系。     

模糊需求下交通运输车辆的路径问题分析

随着运输行业的快速发展,对模糊需求车辆路径问题的研究显得非常重要。针对这一问题,建立了基于模糊可信性理论的模型,提出了混合差分进化算法。搜集锦程运输公司客户数据,在最小化总行驶距离目标下,研究决策者主观偏好值对目标值的影响,并得到了最佳主观偏好值。对解决模糊需求运输车辆路径问题有一定价值。     

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为了深入研究多式联运运输方案优化问题,将问题抽象成为组合优化问题,并将交叉熵方法应用于多式联运问题的研究.探讨综合运输的背景下,寻求运输成本、转运费用等最小化的运输方案,提出了针对多式联运运输方案选择问题的交叉熵算法,并给出了计算步骤和相应的计算方法.在计算过程中,为了验证本文提出算法的有效性,采用节点扩展的网络图描述多式联运网络,进而转化为最短路问题进行求解.结果表明,运输成本、转运费用对运输方案起到关键作用,并且提出的交叉熵算法能够很快收敛.     

考虑多节点时间窗差异的集装箱多式联运路径选择研究

基于多式联运网络,考虑不同运输方式的能力以及工作时间窗和发车班期,并且根据货主的具体货运需求,构建了运输成本最小、运输时间最少的多目标0-1整数规划模型。通过决策运输路线、运输方式来优化运输路径,采用非支配排序遗传算法(NSGA-II)以及二阶段编码的方式求解模型,经过多次种群进化和非支配解筛选,获得多式联运运输路线的Pareto非劣解集。最后以20个节点、39条运输弧、3种运输方式的多式联运网络为例进行算例分析,验证了算法和模型的可行性和有效性。     

危险废物定位-运输路线安排问题模型和算法研究

随着我国经济的快速发展,人民生活水平的提高,产生的废弃物日益增加,如何处理这些废弃物已经成为政府面临的一个重要问题．因此,许多学者开始研究危险废物的管理问题．针对现实情况,研究了危险废物管理系统中处理和处置中心的定位以及运输路线安排问题,结合实际构建了多目标整数规划模型．数学模型综合考虑了三个目标：（1）总体成本最小化（包括设施建设成本和运输成本）;（2）总体风险最小化（包括运输风险和处理风险）;（3）风险公平最大化．提出了解决问题的两阶段混合启发式算法：禁忌搜索——蚁群算法．给出了一个简单算例进行分析．     

基于衔接组合的集装箱多式联运服务分段采购优化

为解决集装箱多式联运服务分段采购中的运输费用和运输时间优化难题,从多 式联运经营人的视角出发,提出了集装箱多式联运总费用最小化和总运输时间最小化的 双层优化目标.基于运输路径选择和时、空、量的衔接组合,结合托运人运单、集装箱多式 联运组织形式、集装箱交接地点、运输路段及方式、运输时间、运费率等要素约束,建立了 集装箱多式联运服务分段采购优化模型.运用自然约束语言设计搜索算法程序并求解.数 值实验分析结果表明,该模型及搜索算法不仅易于实施求解,而且应用效果良好,达到了 集装箱多式联运一体化无缝运输的目的.     

带软时间窗车辆路径问题及禁忌搜索算法

考虑不同容量和运输成本的多车型车辆,建立容量限制和软时间约束,并以最小化车辆在路段上的运输量和该路段的长度乘积为目标的数学模型,给出求解该问题的禁忌搜索算法。在算法中考虑使用车辆最少的插入算法生成初始解。最后,通过仿真算例,检验模型和算法的有效性。     

基于旅行时间满意度的城际列车开行方案

分析了影响城际铁路旅客旅行时间满意度的主要因素,提出了固定时间消耗和额外时间消耗的概念.同时,考虑客流量的不确定性.在此基础上,构建了以旅客旅行时间满意度最大化、铁路运输企业运输成本最小化,并包含有机会约束的非线性多目标混合整数规划模型,并根据模型特点设计了遗传算法对算例进行了求解.通过算例验证,提出的模型及算法是可行的,能够为制定城际铁路的开行方案提供参考.     

基于逆向多属性在线拍卖的运输服务采购机制

针对运输服务采购效率低,无法满足承运人即时运输的需求,笔者利用在线拍卖方法,基于运输时间、服务质量等多属性要求,对运输服务采购机制进行了研究,建立了以社会福利最大化为目标的机制模型,进而设计了逆向多属性在线拍卖的运输服务采购机制.研究结果表明:该机制不仅能实现托运人的即时决策,允许承运人随时获取运输服务,提高交易效率,而且能吸引承运人自愿参与拍卖,激励承运人披露真实的运输成本、运输时间、服务质量以及到达和离开时间,有助于实现运输服务公平、有效的分配.最后,通过算例演示了此机制在实际中的应用.所提机制为运输服务采购的实践提供了理论基础,方法指导和技术支撑.     

铁路物流基地离散选址法研究

考虑多等级铁路物流基地的特点,在离散选址法的基础上,以物流基地运输费用最小化和满足物流基地需求节点最大化为优化目标,以不同级物流基地数目上限、资源利用范围和最大供给能力为约束,构建了铁路物流基地的0-1混合整数规划模型,并采用LINGO进行求解。结果表明,物流运输费用尽可能少的前提下,可以满足节点需求量最大化,结果验证了该选址方法的准确性和可靠性。