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.     

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.     

陆上空箱调运模糊优化研究

应用模糊规划的方法建立了内陆空箱多式联运调运优化模型,研究多种运输方式下的内陆集装箱空箱调运问题。在调运优化模型的基础上给出了不同运输时间和不同运输费用下的成本最低的调运方案.旨在为船公司提供费用最低的内陆空集装箱调运方案,提高船公司的空箱管理水平。     

陆上空箱调运模糊优化研究

应用模糊规划的方法建立了内陆空箱多式联运调运优化模型,研究多种运输方式下的内陆集装箱空箱调运问题。在调运优化模型的基础上给出了不同运输时间和不同运输费用下的成本最低的调运方案.旨在为船公司提供费用最低的内陆空集装箱调运方案,提高船公司的空箱管理水平。     

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.     

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.     

基于协同学原理的集装箱多式联运系统优化

为构建集装箱多式联运系统,充分发挥集装箱多式联运的优势,运用协同学原理分析了多式联运系统中集装箱、各运输方式、多式联运通道的协同关系,综合上述关系建立了集装箱多式联运系统规划模型;通过实例求解验证了模型的正确性,实现了集装箱多式联运系统中各因素的协调优化;模型中节点的双重含义将模型简化,为求解带来了极大的方便.     

基于海铁联运的港口集装箱运输集卡路径选择

为提高集装箱海铁联运在港换装转运的作业效率,对有铁路专用线引入的集装箱码头集卡路径规划问题进行了研究。分析铁路线进港后的码头集卡作业模式,以集卡完成运输总时间最短为目标,建立了带集装箱运输时间窗约束的线性整数规划模型,并求解了集卡在铁路装卸线、港口堆场、码头泊位三处任务节点的作业路径规划问题。最后以集装箱码头混合作业为例,设计相关算例,利用CPLEX12.0对模型进行求解,得到有铁路线引入的港口内集卡作业路径选择结果,验证模型具有较好的可行性。     

动态规划的集装箱多式联运系统运输方式组合优化

集装箱多式联运是一种以实现货物整体运输的最优化为目标的联合运输的组织形式,而集装箱多式联运系统中各种运输方式的优化组合直接关系到货物运输的费用、时间和运输质量.文中对集装箱多式联运系统中各种运输方式的组合优化问题建立了满足现实约束条件的基于动态规划的优化模型,进行了基于MATLAB的算法与程序设计,获得了最优的运输方式组合策略.实证研究显示了该模型与方法的可行性与有效性.     

基于组合算法的易腐货物多式联运路径优化

为解决易腐货物多式联运路径优化问题,考虑时间窗约束,建立一种总成本最低的易腐货物多式联运路径优化模型.因遗传算法全局搜索能力强,禁忌搜索算法依赖初始解与领域结构的特点,设计了遗传-禁忌搜索组合算法,来求解最佳运输方式下的低成本最优路径.为验证多式联运的优势,特举实例将多式联运与单一运输方式进行对比;实例可知,组合算法有...     

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.     

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.     

铁路集装箱旅客化运输系统开行方案研究

针对铁路集装箱旅客化运输系统开行方案编制问题,采用基于备选集的优化方法,同时结合货物运输组织特点,规定了箱流物理径路和运输方案的唯一性.在考虑箱流守恒、箱流换乘、箱流运到期限,以及列车开行频率等约束的基础上,以运输企业成本最小化为目标,建立了整数线性规划模型,并设计模拟退火求解算法.最后,构建运输网络进行案例分析,验证了模型和算法的有效性.研究结果表明,与现有货物运输系统相比,新型集装箱系统充分发挥了网络运输的优势,在列车开行频率、货物送达速度和运到期限方面表现更加优异,但同时牺牲了部分列车“上座率”.     

基于货物价值特性的国际集装箱班列竞争力分析

跨国集装箱班列与传统海陆联运和国际航空运输存在竞争关系.在分析竞争力与货物价值特性相互关系的基础上,基于显示性比较优势理论构建跨国集装箱班列的相对竞争力模型,研究不同货物价值特性下跨国集装箱班列适运货物品类,分析政府补贴、铁路运输费率、班列运输时间等 3方面因素对跨国集装箱班列竞争力的影响.研究结果表明：跨国集装箱班列适合运输的货物品类主要为时间中度敏感类货物;跨国集装箱班列的竞争力随着货物价值的增加而增加,且随着货物价值的增加,货物本身对运费的承受能力上升,对运输服务水平的要求提高;跨国集装箱班列的相对竞争力随着班列补贴的增大而增大,在市场培育期,政府应给予补贴为其开拓市场提供政策支持.     

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。     

铁路集装箱短期运量预测方法分析

集装箱运输作为一种先进的现代化运输方式,不仅能加快货物送达的速度,减少运输成本,还具有运送安全、手续简便,便于实现多式联运和"门到门"运输服务的特点,通过分析常用预测模型的原理与方法,论述铁路集装箱运量的预测方法,得出较合理的灰色-广义回归神经网络组合预测的方法。因此,该方法对运量预测研究和分析具有理论意义。     

一种基于联运产品服务效率的运输收益清算方法

既有多式联运收益清算一般按照各方式运输距离及费率确定,未充分考虑运输时间效率和外部性(如碳排放)对于联运服务竞争力的影响,导致收益清算与联运服务竞争力的分离,限制了联运服务的发展.本文据此提出了基于各方式运输时间效率及碳排放的收益清算方法,该方法考虑了各方式运输时间及运输时间比例的变化,并通过权重系数来满足不同联运环境下收益清算的需要“. 渝新欧”多式联运的实例结果表明,本文方法可提高运输效率较高、绿色低碳方式的收益占比,如当公路时间不变,铁路运输时间由目前的 14.9 d缩短至 9.0 d时,其收益由 95.0%提升至 98.9%.运输时间及其比例的权重系数案例显示,其他条件一定时,不同的权重系数下铁路的收益占比相差约3%,因此需根据实际联运环境确定合理的权重系数.     

一种基于联运产品服务效率的运输收益清算方法

既有多式联运收益清算一般按照各方式运输距离及费率确定,未充分考虑运输时间效率和外部性(如碳排放)对于联运服务竞争力的影响,导致收益清算与联运服务竞争力的分离,限制了联运服务的发展.本文据此提出了基于各方式运输时间效率及碳排放的收益清算方法,该方法考虑了各方式运输时间及运输时间比例的变化,并通过权重系数来满足不同联运环境下收益清算的需要“. 渝新欧”多式联运的实例结果表明,本文方法可提高运输效率较高、绿色低碳方式的收益占比,如当公路时间不变,铁路运输时间由目前的 14.9 d缩短至 9.0 d时,其收益由 95.0%提升至 98.9%.运输时间及其比例的权重系数案例显示,其他条件一定时,不同的权重系数下铁路的收益占比相差约3%,因此需根据实际联运环境确定合理的权重系数.     

双重不确定下应急物资多式联运可靠路径优化

为按时、可靠地将应急物资运达目的地，综合考虑需求和运输环境的双重不确定性、节点疫情感染风险、成本约束、班期限制和转运能力限制等，构建以可靠度最大为目标的应急物资多式联运可靠路径优化模型。同时针对所求问题的NP-难特点，设计蒙特卡洛自适应遗传算法和模拟退火遗传算法进行求解，并引入优劣解距离法对算例的运行结果进行分析。研究结果表明：蒙特卡洛自适应遗传算法较模拟退火遗传算法在求解质量和求解时间方面更优，在交叉概率为0.80，变异概率为0.08，种群大小为50的最佳参数组合下，得到的优化路径最大可靠度为85%，且求解出来的最优路线均未经过存在疫情感染风险的节点，求解结果较好。参数分析表明：在交叉概率相同的条件下，两种算法的平均运行时间均随着变异概率的降低而减少，随着变异概率的增加而增加；多式联运路径优化的决策会受水铁班期的影响。