带时间窗的多式联运路径优化模型及算法研究

多式联运是我国现代交通运输体系的重要组成部分,其中运输方式和运输路径的选择直接影响到托运人和承运人的利益。根据多式联运相关的概念与网络构建方法,考虑了运输费用、时间价值成本,引入时间窗约束,以总成本最小为主要目标建立多式联运路径优化模型,并根据时间窗要求建立了惩罚机制。根据模型特点,设计了基于floyd的K短路-GA混合算法,求解得到总成本最少的联运方案。最后将该混合算法和传统遗传算法同时应用于多式联运算例求解,分析对比,验证了混合算法的有效性。     

高铁参与下考虑时间窗的生鲜品多式联运路径选择

针对生鲜品小批量、高时效的运输需求,提出将高铁作为一种运输方式参与到生鲜品多式联运中.考虑中间节点混合时间窗以及目的地收货软时间窗约束,以运输成本、中转成本、时间惩罚成本、蓄冷成本和质量损耗成本构成的总成本最小为目标,构建多式联运路径选择与运输方式组合模型.以"哈尔滨-昆明"区间多式联运为例进行算例分析,采用混合田口遗传算法求解,算例结果表明:考虑节点时间窗时选择"高铁+公路"路径运输组合方式更优;节点时间窗的存在虽然会在一定程度上造成时间价值成本的增加,但具有较强的现实合理性,说明模型能够有效地为生鲜品快速多式联运提供实用性的路径参考.     

考虑铁路折扣的集装箱公路与多式联运博弈定价

针对考虑铁路运输规模折扣的集装箱公路直运与经陆港公铁联运的均衡定价问题,选用包含经济成本、时间成本和碳排放成本的集装箱公路直运与公-铁联运广义费用函数,构建上层以承运人利润最大化,下层以托运人广义费用最小化为目标的双层规划模型,结合算例采用基于灵敏度的启发式算法求解,并对托运人效用敏感权重系数进行敏感度分析,验证模型有效性。研究发现：公路和多式联运的价格博弈会促使双方运价下降;铁路运输规模折扣可以使多式联运通过降低运价提高货运分担率和利润,减少广义运输费用和碳排放;20%的铁路运输折扣可以使多式联运分担率从 29.44%增长至 45.37%,利润增加 14.20%,使所有集装箱运输广义费用下降 2.71%,碳排放减少16.70%;铁路直达海港可以使经陆港多式联运的货物分担率上升13.82%,利润上升33.27%,使所有集装箱运输广义费用下降4.24%,碳排放减少14.16%;托运人运输服务偏好会影响陆港的定价策略。     

江海直达顶推船组波浪联结力的影响要素研究

江海直达顶推运输方式是实现江海直达运输的有效途径之一.波浪联结力的影响要素研究是与顶推船组的耐波性能密切相关的关键技术之一.文中借鉴收集的船模试验数据,构建波浪联结力与主要影响要素之间的非线性模型,采用非线性的神经网络方法对波浪联结力的主要影响要素进行比较研究.     

集装箱公铁联运定价策略的博弈分析

集装箱公铁联运是集装箱海铁联运向内陆延伸的重要运输方式之一,本文从集装箱公铁联运及公路直达运输作业全过程的角度出发,对影响托运人运输方式选择的关键因素进行分析.在此基础上,构建了公铁联运和公路直达运输广义费用函数,并以随机效用最大化理论为基础,采用MNL模型构建了托运人运输方式选择模型.通过分析起讫点间各承运人的收益情况,构建了公路直达运输与公铁联运定价策略的博弈模型.所选案例结果表明,现阶段在铁路运价不做调整的情况下,公路直达运输承运公司和短途物流企业可分别通过适当提高公路直达运费和降低公路接驳费率提升企业收益;随着公铁联运的发展,当短途物流企业间竞争日趋激烈时,铁路企业可通过制定最优定价策略实现企业收益的最大化.     

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在集装箱多式联运系统中,内陆运输方式和路径的选择,对集装箱门到门运输过程的运输效果产生很大的影响.为更合理地组织多式联运,本文在充分考虑集装箱内陆运输路径因素的同时,研究集装箱多式联运在运输方式转换过程中节点作业随机特征对运输方式和路径选择的影响.以总成本最小为目标,建立带有时间约束的混合整数规划模型,通过图形变换,将问题转化为节点作业带有随机特征和运输时间约束的最短路模型.通过实例验证并对结果进行分析,求得的路径在成本和时间方面较合理,具有可操作性,可以成为多式联运路径选择的决策参考.     

低碳背景下的多式联运路径规划

低碳运输一直是世界各国关注的焦点,多式联运作为一种主要的运输组织形式,国内外的文献中却少有关于多式联运碳排放研究的文章.本文提出了运输总成本最小和运输碳排放总量最小的多目标0-1规划模型,构建运输总成本时不仅考虑了运输弧段上的运输成本、运输节点的换装成本、铁路车站及水运码头的存储成本还考虑了运输弧段与代理商的匹配关系.运输碳排放量则由运输过程碳排放和换装过程的碳排放构成.采用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对模型进行求解,算法能有效保存优秀个体和降低计算的复杂度.最后通过算例验证了模型和算法有效性.     

重载铁路通道准时制班列开行方案研究

为了适应煤炭市场的变化需求,满足高效的运输目标,本文提出基于准时制(Just intime)班列开行方案的运输成本+库存成本最小的模型,结合需求方煤炭的资源消耗与开行班列直达关系,确定不同关系下的煤炭需求方库存成本;以重载铁路包神铁路运煤线路为实例,构建煤炭需求方库存成本与直达列车开行方案,求得最小运输库存成本;对比开行准时制班列与非准时制班列条件下的总成本,结果表明基于准时制班列的运输能有效降低物流总成本,在实际应用中有较好前景.     

多式联运网络中的托盘共用调度方法

为解决多式联运网络中的托盘共用调度决策难题，采用非线性规划、混合整数规划和改进粒子群算法（particle swarm optimization，PSO）等方法优化了托盘共用系统，研究了在管理者可以选择水路、公路和铁路3种运输模式运输托盘时，管理者应采取的调度方法. 首先分析了多式联运网络中的托盘共用调度流程；其次构建了多式联运网络中的托盘共用调度混合整数非线性规划模型，模型中考虑了转运时间、转运成本、作业批量、托盘毁坏率、时间约束等因素；然后设计了带惯性因子的粒子群算法 （PSO with inertia weigh，IPSO） 和带压缩因子的粒子群算法 （PSO with constriction factor，CPSO）；最后通过实验分析验证了模型和算法的有效性. 研究结果表明:较单一的公路运输，采用多式联运网络中的托盘共用调度模型总成本降低了69.1%；与CPSO相比，IPSO得到的调度总成本降低了1.82%；客户的期望满足时间越宽松时，采用多式联运的方式调度托盘越能节约调度成本；多式联运所耗费的转运时间和转运成本直接影响托盘共用调度决策.      

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.     

考虑换船作业的长江干线集装箱船舶调度

考虑换船作业情况，建立以总运输成本最小为目标的非线性规划模型，提出包括船舶选择、挂靠港选择和运输任务指派三方面内容的不定期集装箱船舶调度优化方法；针对模型特点，考虑基因融合及基因修复，设计改进遗传算法对问题进行求解，应用案例获得集装箱船舶调度优化方案；采用多算例方法将考虑换船作业与不考虑换船作业的调度方案进行对比分析. 结果表明，考虑换船作业可以降低运输总成本，减少船公司的投入运力，有效提高投入运力的综合利用率，增强船公司的竞争力，为船公司制定船舶调度方案提供决策参考.     

班轮船舶调度多目标优化模型与蚁群算法

针对班轮船舶调度问题,在将班轮合理配置到各往返航班上和不存在时间冲突的基础上,以最小班轮变动成本、最小航线运载量缺口和最小班轮航次总绝对偏差为目标函数,构造了基于港口时段与往返航班的时空网络,建立了班轮调度的0-1整数规划数学模型。基于某船务公司实际运载数据,利用蚁群算法求解模型,并用邻域搜索技术提高求解效率。计算结果表明:在运载量满足运营要求的前提下,班轮运营的日均总变动成本从198 086.3元降低到170 472.2元,下降了约13.9%;班轮航次数总绝对偏差从4.4次降低到2.4次,下降了约45.5%,班轮利用率更加均衡;运载量缺口仍旧为0。可见,模型可行,算法有效。     

基于Pareto蚁群算法的船舶风险规避路径优化

船舶在海上航行时,一直面临着海上运输风险的威胁,为了降低海上运输风险同时考虑船舶经济效益,本文建立了以运输风险最小和航行成本最小的双目标路径优化模型,实现船舶风险规避.运用栅格法构建环境模型,为相应的栅格路径赋予航行成本和运输风险,并设计了一种基于Pareto最优解集和NSGA小生境方法的多目标蚁群算法.以印度洋海域的2条航线为案例,以经典单目标蚁群算法为对比,验证了模型和算法的有效性.结果表明,该模型和算法在解决船舶风险规避路径优化问题上具有良好的效果,能为决策者制定船舶海上运输风险规避路径提供决策参考.     

能力随机的海运集装箱收益管理超订模型

为解决基于收益管理的能力随机的海运集装箱舱位超订问题,运用概率论和最优化理论,建立了以期望总成本最小化为目标、能力随机的不考虑空箱调运的超订模型,讨论了随机运输能力离散和连续2种情况下如何确定集装箱舱位的最优超订水平.为解决空箱调运问题,建立了能力随机的考虑空箱调运的超订模型,并且证明在能力随机的情况下,考虑空箱调运时最优超订水平将降低.最后给出了1个算例,用建立的模型分别求解考虑与不考虑空箱调运时的最优超订水平,结果前者比后者的最优超订水平减少3标准箱.     

考虑船舶封存与压港的电煤船舶调度优化模型

针对中国电煤水运系统的实际特点, 综合考虑了船舶封存与港口拥堵(压港)因素, 建立了混合整数规划优化模型, 对电煤船舶调度方案进行优化; 基于运输需求的硬时间窗、卸货港船舶排队等待时间与水路-铁路运输协同三因素之间的互动关系, 以运输系统总成本最小为目标, 协同优化水、铁电煤运输的货运分担率、水路运输任务指派和相应的船舶调度与封存/启用方案; 基于改进列生成算法, 提出了一种可精确求解实际规模电煤船舶调度问题的列生成算法, 利用Gurobi求解列生成的主模型, 使用动态规划标号法求解列生成的子模型; 利用中国南部某火力发电集团的实际数据, 对提出的算法进行了算例分析。计算结果表明: 在中等规模的算例中, 使用提出的改进算法获得最优解仅需73.61 s, 相比于使用基于运输任务运量排序的启发式求解方法(PHA), 求解效率提高了18.1%;在较大规模的算例中, 使用提出算法的计算时间仅为222.02 s, 同比PHA, 计算效率提高了19.1%;通过求解一个实际的调度问题可以发现, 利用提出的优化模型和算法能有效缩短船舶在卸货港的等待时长与船舶处于启用状态的时长, 使运输总成本下降17.13%, 实现了电煤稳定运输, 提升了企业运营效率, 降低了运营成本。      

集装箱船舶支线运输航线优化算法

以枢纽港船舶限制时间和支线船舶容量为基础,分析了轴-辐式网络运输模式。以船舶最小总航行时间为目标函数,建立了混合整数规划支线集装箱运输模型。通过设计巡回路线方法实现杂交和变异,更新了解的构成,运用遗传算法求解模型。计算结果表明:当船舶容量为150 TEU时,在160次迭代后,总航行时间为708.6 h,航线数量为8条;当船舶容量分别为100、150 TEU时,在150次迭代后,总航行时间为714.6 h,航线数量为9条;对枢纽港船舶限制时间和支线船舶容量进行方差分析,F检验统计量的概率值均明显小于0.05;对支线船舶容量和运营成本进行敏感性分析,增大船舶容量能够减小航线数量和运行时间,但增大了运营成本,增大枢纽港船舶限制时间能够减小航线数量;考虑航行时间和运营成本,当船舶容量为150 TEU时最合理。     

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研究混合交通网络设计问题,以交通网络总阻抗最小为目标,在建设资金的约束条件下给出了双层规划模型。将模拟退火算法中的退火策略引入到免疫克隆算法中,设计了求解模型的免疫克隆退火算法。算例验证了算法的可行性,并通过与模拟退火算法比较证明了设计算法的有效性。最后,在给定不同建设资金的约束条件下进行了灵敏度分析,并讨论了投资成本与网络总阻抗、建设资金约束与网络设计决策的关系。     

Mixed Transportation Network Design Based on Immune Clone Annealing Algorithm

This paper focuses on the mixed transportation network design problem. A bi-level programming model, constrained by investment budget, is developed to minimize the total impedance of transportation network. The immune clone annealing algorithm, which is designed by combining annealing tactic of simulated annealing algorithm and immune clone algorithm, is introduced to solve the proposed bi-level model. Compared with simulated annealing algorithm, the feasibility and effectiveness of the model and the algorithm is demonstrated through a numerical experiment. The sensitivity analysis on different investment budget constraints is provided, as well as the relation between investment cost and the total impedance of network, investment budget constraint, and decision on network design.     

海空协同的远海岛礁战储物资供给优化模型与算法

针对远海岛礁战储物资的战时供给问题，利用海空协同运输的优势，以系统总时间最短、 物资保障成本最低为目标，构建两阶段优化模型(2E-MLRP)，并利用解的结构特征改进拥挤度比较算子和精英保留策略，形成有针对性的改进遗传算法。算例分析结果表明：利用本文所建模型及算法求解得到的最优方案符合“性价比”的要求；相对于全海运模型，海空协同的系统总时间降低53.15%，而成本增幅仅为22.27%，且第一批物资送达时间也减少2.95 d。算法对比结果显示： 改进后算法得到的SP指标值与MSP指标值均优于传统遗传算法，可知改进后算法求得的Pareto 解集具有更好的分布性。本文运输方案与其他方案相比，成本大幅降低，运送时长增幅较小，可保证运输装备的高效利用，且单个航线内待补给岛数量合理，可满足战储物资运送的要求，为战时远海岛礁战储物资供给方案的制定提供参考。