考虑碳排放的混合轴辐式多式联运网络枢纽扩增选址-路径问题

针对现有多式联运网络枢纽饱和度高、枢纽到城市直达运输成本高且效率低等不足,提出采用混合轴辐式多式联运网络研究扩增枢纽选址,同时优化运输线路;基于允许枢纽间转运和需求城市间巡回运输的运输网络,考虑低碳因素构建了最小化总运输成本、二级枢纽开放建设成本、枢纽处转运成本和总碳排放成本的数学模型,将问题分解为选址-分配与路径优化2个阶段,并针对两阶段特点分别采用0-1编码和数字编码设计了两阶段遗传算法;针对现有实际案例采用设计的算法进行求解,并将求得的最优运输方案与现实方案进行对比。研究结果表明:采用提出的算法进行10次运行获得的最优解与其平均值的差值百分比仅为4.7%,且平均求解时间仅为90.6 s;优化后网络扩增了2个枢纽,弃用了1个不合理枢纽,网络转运能力提高了11.3%,枢纽的平均饱和度降低了15.7%,不同枢纽的饱和度比原网络更均衡,不仅缓解了饱和枢纽的压力,还提高了空闲枢纽的周转率,从而提高了转运效率;优化后运输方案对应的总成本、运输成本、中转成本和碳排放成本分别降低了68.41%、68.14%、56.55%和86.76%,且碳排放减少最为突出。由此可见,提出的模型和算法对扩张轴辐式网络选址和混合轴辐式多式联运网络运输方案的组合优化具有较好的性能。      

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。     

绿色多式联运随机优化策略

针对速度服从随机分布时绿色多式联运路径特点,探索路径优化策略问题,使用随机优化方法,建立绿色多式联运随机路径优化模型,设计了一种将样本平均近似法和基于优先权的粒子群算法相结合的混合算法求解该模型.结合多式联运实际情况设计数值算例验证模型的有效性,对模型中速度的正态分布与均匀分布和碳排放因子进行较为完整的情景分析,结合实际情况得出当样本规模为600,速度服从均匀分布时,情景3-2运输成本为501.11、碳排放成本为649.07是稳定性较高的理想决策,碳排放因子增为0.8有利于成本的降低.实验结果表明,本文建立的随机优化模型能够较好解决速度服从随机分布时多式联运路径优化问题,为实际多式联运运营提供决策支持.     

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.     

基于货物时间价值的空铁联运转运枢纽选址优化

高效合理的联运网络是空铁联运快递服务产品创新的重要支撑。本文在考虑货物时间价值的基础上,以空铁联运转运枢纽的位置以及运输方式选择为决策变量,构建以综合成本最低为目标的空铁联运转运枢纽选址模型,并设计变邻域遗传算法进行模型求解。以截至2019年开通高铁并设有机场的200个地级城市为例,采用复杂网络和优劣解距离法结合的方法选取空铁联运转运枢纽的备选城市,验证模型和算法的实用性及有效性。结果表明,运输时间限制和折扣系数是影响空铁联运网络综合成本的重要因素。随着运输时间限制的增加以及折扣系数的降低,空铁联运网络综合成本分别降低了15%和11%。空铁联运转运枢纽的空间布局主要受运输时间限制的影响。运输时间限制较低时,空铁联运转运枢纽布局以东北地区和西部地区为主,以提高快递运输的时效性。运输时间限制较高时,空铁联运转运枢纽布局向中东部地区转移,为经济服务趋势明显。空铁联运网络最优枢纽数量则受运输时间限制和折扣系数的综合影响,但运输时间限制对于最优枢纽数量的影响更为显著。合理布局空铁联运转运枢纽和提升空铁联运规模效益是提高空铁联运服务时效性和竞争力的重要途径。     

公铁联运规模效应和枢纽拥挤效应的联动分析

公铁联运最主要的优势就是采用轴辐式网络结构实现规模经济,降低货物的运输成本,货运量越大,规模效应越明显;另一方面,过多的货物在枢纽集结会造成枢纽拥挤,增加货物在枢纽的停留时间,从而降低了公铁联运的竞争力.本文分别采用与流量相关的分段成本函数和M/M/c的排队模型来描述公铁联运的规模效应和拥挤效应,建立了非线性的整数规划模型,用于综合分析规模效应和枢纽拥挤效应对公铁联运的影响.采用混合禁忌搜索算法求解本文的模型,该算法具有较好的收敛效果.最后,分析了铁路服务固定成本、公路运输成本、货物运到期限和枢纽能力对公铁联运竞争力的影响.     

不确定条件下公铁水多式联运多目标路径优化研究

多式联运运输的时效性和成本在现代物流的发展中是不可忽视的因素。针对公铁水多式联运的运输目标，主要研究了当运输时间、中转时间双重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。构建以运输时间、碳排放、运输成本为目标函数，碳排放量为约束，建立运输时间、中转时间双重不确定条件下绿色多式联运路径多目标优化模型。并据此采用模糊自适应遗传算法（FAGA）和快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）设计多式联运路径优化策略；最后采用从南昌到柏林的路径数据仿真验证所提方法的有效性并对结果进行对比分析。研究发现基于NSGA-Ⅱ算法的多目标优化结果较优，可以引导多式联运经营人调整运输方案，减少二氧化碳的排放量，为物流企业开展多式联运运输提供可供参考的依据。     

海陆多式联运空箱调运模型研究

结合海运和铁路、公路与内陆水运的多式联运,应用整数规划方法研究了空箱海陆多式联运调运优化问题,建立了空箱调运成本最小化的目标函数,并进行了算例求解和分析,证明了模型的可行性和有效性.模型可以在最大程度满足各节点空箱需求的条件下,寻求最优化的调运方案,使空箱海陆多式联运的调运成本最小.     

考虑排放控制区的绿色多式联运路径和速度优化

针对考虑排放控制区的绿色公海多式联运路径和速度优化问题，本文首先构建不同碳排放政策下多目标混合整数非线性规划模型，并根据问题特性将其转化为等价的线性模型；其次，为有效求解模型，提出融合问题特性的改进自适应遗传算法，根据问题特点设计多层编解码机制和自适应遗传进化策略；最后，以我国某公海多式联运系统为例，验证所提模型和算法的有效性，并针对不同时间窗和低硫燃油价格进行敏感性分析。实验结果表明：与传统遗传算法和商业求解器Lingo相比，改进自适应遗传算法能获得更满意的方案，分别减少了5.2%和3.7%的多式联运总成本；强制碳排放政策下，排放限额的变化一般不会改变经营人的路线选择，只会影响经营人是否进行运输活动；碳税政策下，碳税价格上涨对多式联运总成本影响很小；碳交易政策下，不同排放限额的多式联运方案可能一致；货物准备时间延后和截止时间提前会增加运输成本，船舶在排放控制区内外使用不同航速能够带来明显的经济效益。     

物流业数据共享的前提是数据保密

正作为一种先进的运输组织和管理形式,集装箱多式联运是现代物流体系的一个重要组成部分,也是物流企业降低物流成本、提高物流效率的有效手段。但在中国,集装箱多式联运却难以推广普及。尽管国家陆续出台了多项推进多式联运的政策,然而时至今日,集装箱海铁联运仅仅占全国港口吞吐量的1.5%,集装箱公铁联运也只占货运总量2.9%。"中国制造"向来以低成本、低价格和组织优势闻名于世,但在全社会物流成本控制、特别是在集装箱多式联运这个高效的货运组织方式上,"中国物流"的运行模式却     

计及碳减排的共享电动汽车网点选址优化

为解决共享电动汽车网点选址布局不合理问题，从低碳角度出发，以建设共享电动汽车网点成本、用户出行时间成本及建设共享电动汽车网点碳排放和共享电动汽车路径碳排放最小为目标，以共享电动汽车网点覆盖程度为约束，构建计及碳减排的网点多目标选址规划模型，设计多目标优化算法NSGA-Ⅱ(非支配排序遗传算法),以Chicago Sketch(芝加哥写生)网络为算例求解模型得出网点选址结果，并将其与基于K-means(K均值)的聚类算法网点选址结果进行对比。结果表明：计及碳减排的共享电动汽车网点选址模型在车辆路径碳排放、聚类内部平均距离和聚类间平均距离等指标上表现更好。     

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。     

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.     

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.     

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.     

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.     

�������彨ģ�����ڻ�������������Ŧѡַ���Ż���Ӧ��

本文提出一种用于评价公路－铁路联合运输货运枢纽选址方案的整数模型。模型中的四个主体为：货运枢纽经营者、交通运输网络设施规划者、客户、社会公众。介绍了可使全局目标优化的基于主体建模方法(ABM)在货运枢纽选址中的应用。最后，本文以澳大利亚昆士兰州东南部的货物联合运输枢纽为例，介绍了其原始选址过程、个体目标函数测试及基于主体的模型设计过程。     

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。     

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.     

考虑环境税的邮政快递企业多式联运路径优化问题

为减缓运输过程中碳排放较多带来的环境问题,研究在考虑环境税条件下,邮政快递企业在货物运输过程中利用多式联运进行路径优化的问题。基于轴辐式运输网络构建运输费用模型,通过调整目标函数中的环境税税率,改变环境税在运输总费用中的占比。采用改进的A*算法并通过实际算例验证模型,得到不同时间成本及环境税税率下的路径规划结果,并提供对应决策。算例分析显示,时间成本系数为5 000,环境税占比分别为低于32%, 32%~78%以及78%以上时,最优方案分别为仅公路运输、公水联运及公铁联运。这表明单一运输方式适用于时效性要求较低的运输作业,对于时效性要求较高的运输作业,多式联运不仅可提高运输效率,且能降低运输成本。