带时间窗的地铁配送网络路径优化问题

为应对人们日益增加的货物需求与货车进城难题,提出整合地铁网和道路交通网,形成以地铁列车和城市配送车辆为载体的地铁配送网络.考虑列车开行时间表、客户服务时间窗、城市配送车辆容量等限制条件,构建带时间窗的地铁配送网络路径优化模型,综合优化地铁列车班次的客户分配、出站点的客户分配及末端配送路径.设计随机变邻域的迭代搜索算法(ILS-RVND)进行求解,以成都市地铁3号线运输货物为例,验证了模型和算法的实用性和有效性.结果表明,地铁配送网络配送成本低,准时性高,配送车辆行驶距离短,能满足比货车单独配送更精准的服务需求.     

带时间窗的多行程交换箱甩挂路径优化

针对市区-近郊的同城物流配送系统，为尽可能降低物流运输成本的同时提高客户满意度，研究带时间窗的具有多行程的交换箱甩挂运输问题. 在配送系统中，配送车辆从配送中心出发将货物运往各个客户点，由于道路条件的限制，客户点分为只允许小型卡车配送的限制点客户和卡车或带交换箱拖车的整车都可为其配送的灵活点客户. 在客户时间窗和多行程的约束条件下，建立以成本最小为优化目标的基于交换箱甩挂的路径优化模型，提出装箱算法与遗传算法混合的启发式求解算法. 算例验证了所提出算法的有效性，为带交换箱的甩挂车进行物流配送提供一定的决策指导和参考意见.     

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...     

带时间窗的多车型车辆路径问题研究

在以往的车辆路径问题研究中,配送中心的货车为同一车型(车辆的最大载重量和最大行驶距离相近),考虑到不同车型的货车配送费用不同,配送中心可根据需求点的需求量和距离来选择较小费用的车辆,以减小配送成本,因此求解一个时间窗的多车型车辆路径问题更具实际意义。基于此问题进行研究,建立相应的数学模型,运用改进的蚁群算法对建立的模型进行求解。最后,通过对不同车型求解结果的对比,证明建模及求解算法的有效性和选用多车型车辆配送的科学性。     

分送式货物配送的优化

在分析分配式货物配送现状基础上,对物流中心的配送问题从配装和运输两个环节进行优化。建模时主要考虑货车的类型、体积、载重等约束条件,以车辆的配送路径最短、拼装货品最多为优化目标,研究配送的优化模型和算法。     

带软时间窗的集货与送货多车辆路径问题节约算法

研究了物流配送中多车运输的集货与送货车辆路径规划问题,以增加时间惩罚费用的方式插入软时间窗约束,将租车费用、货车运输费用和时间惩罚费用三者之和最小作为优化目标,建立数学模型。采用启发式节约算法求解该模型,考虑时间惩罚费用和运输费用,比较每一配送节点上直接送货和间接送货的节约费用关系,求出最优配送路径。试验结果表明:当配送次数达到50次时,货车平均装载率仍能达到80%以上,该节约算法能减少货车空程行驶和租车次数,优化了全局费用。     

自营货车与公交车协同快件配送优化

为了应对数量多、货件小、批次频、时效性高的城市快件配送需求,提出了公交车与自营货车协同配送的运营模式,构建了以快递运营总成本最低为目标的快件配送优化模型;通过决策快递的配送批次、起运时间和运输路径,优化了公交车与货车协同配送下的快件运输网络;设计了蚁群算法求解模型;基于大连市道路网与公交线网,分别求解有97个需求点的协同配送和货车单独配送方案,并比较了配送结果。分析结果表明:在协同配送模式下,总成本降低了9.5%,货车的行驶距离减少了12.6%,二氧化碳排放量由0.159t减少到0.139t,未按时配送的需求点减少了26.2%,总延误降低了57.7%;协同配送的单位时间惩罚成本适用范围为0.2~0.4元·min~(-1),公交车最优单位配送价格为1.5元·(t·km)~(-1)。可见,在一定范围内,协同运输模式的配送成本低,配送准时性高,产生的环境负荷少,可以提供比货车单独配送更好的服务。     

动态行驶时间取送一体化车辆路径问题

为优化真实路网下的车辆配送路径,采用优化 + 调整的两阶段求解方法. 在优化阶段,根据常发拥堵信息,采用遗传算法求解时变取送一体化车辆路径,安排车辆初始配送路径. 在调整阶段,以路段行驶时间为时间间隔,采用滚动更新策略调整车辆配送路线躲避偶发拥堵. 在针对车辆路径调整问题构建了一系列混合整数规划模型的基础上,设计了2-opt + insertion启发式算法求解模型,并结合Dijkstra算法求解到的客户点间最短行驶路线,将车辆配送路径转化成了真实路网中的车辆配送路线. 数值实验测试结果表明:滚动更新策略中,以路段行驶时间为时间间隔比以客户间行驶时间为时间间隔减少车辆行驶时间0.24～11.95 min;以路段行驶时间为时间间隔比以24 min为时间间隔减少车辆行驶时间0.08～8.06 min,比以6 min为时间间隔减少更新次数10.02～34.59次,因此,固定时间滚动更新策略中的最优时间间隔难以确定,其实用性较差. 2-opt + insertion启发式算法求解速度是遗传算法的4倍.      

时变交通下生鲜配送电动车辆路径优化方法

依据时变交通路网特点设计基于路段划分策略的行驶时间计算方法，综合考虑客户对生鲜产品最低新鲜度约束，车载限制和电动车电量约束，设计三约束决策因子方法.以配送总成本最小为目标，构建时变交通下电动车城市生鲜配送路径优化模型，根据模型特点设计自适应改进的蚁群算法.实验结果表明，本文方法能够根据客户生鲜新鲜度要求，客户属性和路网特性，合理安排发车时间，科学规划配送路径，有效避免交通拥堵；通过算法对比，本文模型和算法能够明显降低配送成本，提高企业经济效益.     

基于双层规划的危险货物配送路径鲁棒优化

针对不确定环境下带时间窗的多配送中心危险货物配送路径优化问题, 提出一种含鲁棒控制参数的鲁棒优化方法; 综合考虑危险货物运输风险、运输费用和服务时间窗, 构建了危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化模型, 上层模型追求运输风险和运输费用最小化, 下层模型采用用户均衡交通分配模型; 根据Bertsimas-Sim鲁棒优化理论, 对含有不确定参数的上层模型进行鲁棒对等转化; 联合增强型Pareto遗传算法和Frank-Wolfe算法构建了求解多目标双层鲁棒优化模型的混合算法, 采用3段式编码和解码方法、等位匹配交叉操作以及翻转变异等遗传操作方法求解上层模型, 采用Frank-Wolfe算法求解下层用户均衡模型; 以经典的Sioux-Falls交通网络为例, 对含有3个配送中心、7个需求点的危险货物配送路径优化问题进行案例分析, 以验证模型及其算法的合理性。研究结果表明: 当鲁棒控制参数分别为0、30和60时, 构建的混合算法能分别快速得到3、2和3组鲁棒最优解, 且所有解均为包含具体运输路段和发车时刻的配送方案, 而非配送顺序; 该混合算法与传统两阶段启发式算法相比, 运算时间能节省54.74%。可见, 该混合算法无论是在求解效率上, 还是在解的表达形式上均优于两阶段启发式算法, 能较好地完成不确定环境下危险货物配送路径多目标双层鲁棒优化任务。      

带时间窗的甩挂运输路径优化问题研究

针对带时间窗的甩挂运输路径优化问题,考虑整车和卡车2种运输方式,以及整车、卡车、混合3种行驶路径,以行驶时间为目标函数构建模型,设计基于A、B策略的两阶段混合启发式算法.算例分析结果表明：针对客户规模在100以内的小规模算例,均可在3s内求得结果,策略B的求解时间少于策略A,而策略A的目标函数优于策略B;当客户规模逐步增至900时,选择策略A可获得更高的求解效率.可见,本文所构建的模型与算法是可行和有效的,对实际配送过程中的车辆指派与路径优化具有一定的参考价值.     

客货共运下机场线列车运行计划与货运分配方案协同优化

机场线具备利用富余能力开展城市货运服务的潜力。针对机场线客货共运问题，基于客货共载和货运专列两种货物运输形式，以考虑仓储、装卸及列车运行成本的货运净收益最大为目标，构建列车运行计划与货运分配方案协同优化模型，综合决策货运专列的编组停站方案、时刻表和货单分配。为快速求解模型，设计一维搜索算法对货运专列开行数量进行寻优。通过允许货运专列编组为0，保证搜索过程目标值单调递增，并利用Gurobi求解给定货运专列开行数量下的子问题。基于某市机场线案例结果表明，在不影响客运服务前提下，本文方法选择性满足货运需求，增加运营收益。相较于站站停模式，优化列车停站方案可增加5.2%的净收益；相较于固定编组模式，灵活编组在不同货运量和时效要求下可增加5%~35%的净收益，且时效要求较高时，灵活编组优势较为明显。     

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。     

Optimization Model of Regional Comprehensive Freight Hub Location

An optimization model for the regional comprehensive freight hub location problem was built up from the viewpoint of the minimum cost of freight system. The construction method for regional comprehensive intermodal freight network was put forward, and three constraints of the reasonable and feasible path of the intermodal transport, i. e. , reasonable sequence, reasonable freight distance, and reasonable conversion times, were proposed according to the general concepts of the intermodal freight. Then the method for solving the model was given based on the super network and genetic algorithm. Finally, the model and the solution were verified by case study.     

在地公路货物运输量统计方法

提出了在地公路货物运输量的概念, 将非营运货车和外地货车纳入了在地货物运输量的统计范畴, 归纳了基础数据集; 通过分析车辆注册地、使用性质、路网等级和车流流向等因素, 提出了在地货物运输量的统计思路和拆分逻辑, 建立了在地公路货运量和货物周转量统计模型; 基于本市籍营运货车产生的货运量, 提出了在地货运量规模指数用以评估在地货运量的相对偏移程度和外地货车的参与程度。研究结果表明: 控制极限误差在10%以下时, 5种基础数据集, 即货运专项调查数据、高速公路联网收费数据、普通公路抽样调查数据、普通公路交通量调查数据和车辆管理所在册货车数据可完成在地货物运输量的精细化推算; 提出的统计模型使所研究城市创造每万元GDP的货物周转量与全国平均水平的相对偏差率为0.45%, 具有一致性; 所研究城市的在地货运量规模指数为2.47, 说明实体经济发达的城市中外地货车在当地参与运输的程度偏高; 本市籍营运货车货物运输量不足以支撑当地经济规划; 本市籍在册营运货车少并不能代表本市运力不足, 所研究城市的本市籍营运货车主要承担短途运输, 在总市内货运量中占66.28%, 而外地货车主要承担市际与省际间的货物交流, 在总跨市货运量中占79.16%;货车按车型计费后, 每种货车车型的平均载货质量与按车流划分的重车比将是在地货物运输量统计的关键参数; 省际间3轴及以上货车车流量存在着不均衡性。      

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.     

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.     

基于多目标优化的物流服务组合研究

为了发展铁路货运组织改革提出的门到门的全程物流服务,达到更及时有效地响应货运客户日益多样化、个性化的物流需求的目的. 针对物流服务的特点,构建物流Web服务组合模型,采用Web服务组合技术将物流服务提供商提供的物流服务进行实时、动态的组合,并将组合问题转化为求解多目标优化问题,提出了改进的NSGA-Ⅱ （non-dominated sorting in genetic algorithm-Ⅱ）算法. 首先考虑了物流业务流程中物流服务的逻辑关系以及由于物流服务提供商联盟而产生的物流服务联合关系,设计了隐含逻辑关系和联合关系的染色体编码方式和遗传因子;其次,将实际铁路物流服务中客户的QoS （quality of service）属性需求作为组合服务的目标函数的惩罚函数,有效避免组合服务重计划问题,促使染色体向满足约束的方向进化;最后对算法进行实验仿真,结果表明算法解决物流服务组合问题的有效性与可行性,某次实际铁路物流服务选择的具体服务与组合服务的QoS属性都符合客户要求,组合服务从三个目标角度来看都是非劣的,而在物流任务与候选服务增加的情况下,算法运行时间满足实际需要. 并且较于NSGA-Ⅱ算法,考虑了物流服务提供商的联盟需求,得到满足客户物流服务需求的Pareto解在Pareto解集中所占比例达到100%,即得到了质量更优的物流服务组合方案.