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对一般集装箱办理站,其空箱调运往往需要经过前方技术站进行中转作业才能完成,由此会产生一定的时间和费用消耗.以降低空箱调运成本为出发点,在计划期内建立了动态集装箱空箱调运模型.模型以空箱调运过程中所产生的车辆租用费用、技术站车辆编解服务费以及积压库存费用或延误损失费用之和最小为目标,在满足空箱需求与供应能力基础上,考虑了技术站中转作业和运输走行时间对空箱需求站时间窗的影响,以及车站作业能力的限制.设计了混合遗传模拟退火算法求解实例表明,该模型和算法可以有效地优化动态空箱调运问题.     

多运输方式竞争下的铁路快捷货运定价方法

不同运输方式存在运输价格、安全性、时效性和便捷性等方面的差异,这几个 因素决定了货物运输的广义费用.客户总是选择对自身来说广义费用最小的运输方式.快 捷货物运输是铁路近几年开发的货运新品种,在定价方面主要依赖个人经验,缺乏理论 依据.为此,本文研究了多种运输方式竞争下铁路快捷货物运输的动态定价方法,提出用 户广义费用最小化模型和双层规划模型,并通过呼和浩特至北京的货运数据比较了这两 种定价模型对定价及总利润的影响.结果表明,双层规划模型优于广义费用最小化模型.     

基于遗传算法有进出口点的煤种代用问题

分析了铁路部门凭经验调运煤炭的现状,构造出了煤种间可代且只有一个进出口点时煤炭调运的数学模型,并在此基础上构造出了贴近于现实运输情况的煤种间可代用且存在多个进出口点时煤炭调运的数学模型,随后采用遗传算法对该模型进行了具有针对性的算法设计,编写了基于遗传算法的C语言程序,提出并证明了次优方案在现实运输中的实用性,最后通过算例和结果分析验证了模型和算法的可行性。     

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我国自然资源分布不平衡,受地区经济发展和城市布局等因素的影响,全国集装箱货源分布和流向存在着很大差异,导致铁路集装箱供需矛盾十分突出,空箱调运较为频繁.以往空箱调运优化模型都是以调运费用最小为目标,没有考虑重箱运输的收益.综合考虑空重集装箱运输,以铁路运输利润最大为目标,在完成局间排空箱任务基础上,将适箱货物按重要程度分为不同的等级,对高等级货物优先运输,并按所需集装箱类型不同建立空箱调运非线性混合整数规划模型.其中,运输利润为重箱运输收益与空箱调运成本之差.算例分析结果验证了模型的正确性和可行性.     

共用模式下的铁路空托盘调运优化模型

为了实现空托盘经济和高效的调运,系统分析了空托盘调运的原因及必要性.在综合考虑各种影响空托盘调运因素的基础上,确定了以总调运费用最小作为空托盘调运所要实现的目标,并建立优化模型.在对模型进行修正的基础上,对单目标优化问题处理方法进行分析,利用ILOG软件对模型求解.最后,通过案例分析了租赁成本、运输成本、库存成本,以及调运时间与总调运费用之间的关系.算例证实了在租赁费用一定的前提下,运输成本与库存成本越高,托盘调运越少;反之,租赁托盘越少;另外,调运时间越长,租赁托盘越多.研究成果可为铁路集装化运输中空托盘调运提供理论借鉴.     

基于能耗测度的道路拥挤收费模型

分别建立了考虑能源消耗与拥挤收费的小汽车广义出行费用及考虑舒适性消耗的 公共汽车广义出行费用,构建了由这两种交通出行方式组成的交通系统总能源消耗函数.考虑 能耗对出行者路径选择行为的影响,建立能耗目标约束下的以出行时间最小为上层目标函数 的双层规划模型,其中上层模型以一定节能水平下的系统延误最小为目标;下层模型满足双 模式交通网络的随机用户平衡,并采用遗传算法和Frank-Wolfe 算法求解.通过算例,将道路拥 堵收费及节能目标抽象化后代入模型,探讨了道路收费前后交通能耗变化及在不同的节能目 标情况下,道路拥堵收费的节能效果.计算结果表明,在交通需求量较大时,实施道路拥挤收费 有利于减少交通能耗,当节能目标小于25%且同时采取道路收费时,路网出行时间都会相应 减少.     

轨道交通票价双层规划模型研究

轨道交通票价的制定,既要考虑它的社会效益,也要考虑轨道交通客运部门的利益.利用双层规划模型,可以得到在多种交通方式竞争条件下的城市轨道交通客票价格制定的最优策略,既保证了出行者的广义出行费用最小,又能使轨道交通客运部门在公共交通市场竞争中取得最大的经济效益.     

箱种及车种代用下铁路集装箱空箱调配研究

在铁路集装箱空箱调运过程中考虑车种和箱种的代用,能有效降低空箱调运成本、提高空箱调运效率。在分析箱种及车种代用对空箱调配影响的基础上,以空箱调运费用为最小目标,建立空箱调运的整数规划模型。最后通过算例实现并进行模型特征的分析,证明箱种代用能够实现优化空箱调运方案、降低空箱调运费用目的。     

考虑容量约束的铁路货运竞争性定价策略研究

在铁路传统货运市场营销中,针对定价问题的研究很少考虑铁路货运系统的容量约束,为了将铁路编组站和线路的容量约束与货运价格的制定进行综合优化,引入市场竞争因素,提出了一个以铁路运营企业总利润最大化为上层目标和货主广义费用最小化为下层目标的双层规划模型.在满足约束条件的前提下,该模型能够给出最优的定价策略和运量分配方案,使得铁路运营企业的总利润最大化.为了降低模型求解难度,运用原始—对偶方法将双层规划模型转化成单层整数线性规划模型,给出了精确的求解算法.通过算例验证了该模型在我国铁路货运定价中的可行性.     

基于路段的拥挤收费与停车收费组合优化研究

确定性路段拥挤收费对收费路段的交通拥挤缓解有很好的效果,停车收费对抑制区域路网出行需求有重要影响,将两者组合起来系统研究具有重要意义. 本文通过将路段拥挤收费与停车收费进行组合,分析组合收费策略下出行成本和出行需求变化的基础上,建立了双层规划模型. 以收费社会效益最大化为目标,以拥挤收费和停车费可行区间为约束条件作为上层优化模型,下层模型是考虑广义交通出行费用(含行程费用和停车费用)的弹性需求条件下用户平衡模型,进行路段拥挤收费与停车收费组合优化. 设计了模式搜索算法进行求解,得到不同初始步长和迭代精度下模型的最优解. 数值计算结果表明,联合收费使得路网流量分布更加均衡,缓解了收费路段的交通拥挤,同时出行需求得到了一定抑制,证明该模型与算法具有有效性.     

公交线路配车问题的不确定双层规划模型

为合理优化公交线路配车，考虑现实中公交站点乘客数量不确定性因素，引入不确定理论构建公交线路配车的不确定双层规划模型. 上层目标为公交运营企业的收益最大化，下层目标为乘客出行时间和费用总成本最小，约束条件是政府要求的服务水平、乘车率，通过 MATLAB进行编程求解. 以南昌市210 路公交为例，利用所构建的不确定双层规划模型对早高峰07:00-08:00 配车进行优化，在给定80%乘车率的约束条件下，单方向配车数量由26 辆减少到23 辆，减少11.5%；优化后高峰小时乘客总加权成本相比优化前小幅增加0.5%，基本持平；高峰小时该线路的利润比优化前增加了112 元，提高29.6%. 结果显示，利用所构建模型优化早高峰小时线路配车效果明显. 该研究为公交运营者考虑现实中不确定因素更合理地优化线路配车提供了理论支持.     

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.      

中国煤炭运输网络空间演化

为了研究中国煤炭运输网络的演变规律和内在作用机制, 借鉴复杂网络的建模思想, 提出了综合煤炭价格成本和运输成本选择机制的煤炭运输网络演化模型, 并通过调节模型参数, 分析了其对网络特性的影响; 为反映煤炭价格动态波动对节点选择的影响, 构建了服务于演化模型的煤炭价格波动函数; 采用1998年中国煤炭运输数据进行仿真计算, 并将仿真结果与2016年中国煤炭运输网络特性进行对比, 以验证提出的煤炭运输网络演化模型的合理性。研究结果表明: 节点强度比节点度更适合用于分析中国煤炭运输网络特性; 中国煤炭运输网络为异配网络, 移走少数高强度节点会严重影响网络的连通性, 增加煤炭运输进口节点会减小移走少数高强度节点对网络的影响; 增加煤炭运输出口节点能提高中国煤炭运输网络的可靠性, 能大大提高山东、辽宁等地区的港口潜力, 带动地区经济发展; 增加煤炭运输进口节点会使中国东南部沿海地区和中部地区成为关键节点, 也能提高中国煤炭运输网络的可靠性, 但网络抗毁性会减弱, 网络中关键节点与非关键节点连接的倾向性会逐渐减弱, 网络的传递性和紧密程度表现为先升高后降低的趋势。可见, 在增加煤炭运输进出口节点的同时, 应加强对煤炭运输网络的整体规划和对枢纽地区的建设和管理, 合理引导煤炭运输资源配置, 以提高中国煤炭运输网络的整体性能。      

泊位-岸桥联合分配模型的模拟植物生长交替进化算法

为了综合优化集装箱码头泊位和岸桥联合分配计划, 分析了二者的相互独立性和系统关联性; 利用相互独立性, 分别针对泊位和岸桥分配建立了以平均在港时间和作业成本最小为目标的2个优化子模型; 利用系统关联性, 构建了泊位-岸桥联合分配的约束条件, 将2个子模型紧密联系在一起, 建立了完整的泊位-岸桥联合分配模型; 分析了联合分配模型的特点, 设计了模拟植物生长交替进化算法求解模型, 利用基于模拟植物生长算法的交替进化算子对种群中每个个体的2个目标进行交替优化, 进而实现种群进化, 通过算法框架实现非支配解筛选, 经多次种群进化和非支配解筛选, 获得泊位-岸桥联合分配的Pareto满意解集; 针对大连港集装箱码头3d中共计31艘真实到港船舶的泊位-岸桥联合分配计划进行优化计算, 并与多目标遗传算法的计算结果进行对比。计算结果表明: 共获得13个满意解, 船舶平均在港时间为7.47~9.44h, 使用岸桥次数为85~96台, 作业总成本为20.868~21.114万元; 与多目标遗传算法相比, 进化算法的运算速度提高了6.07%, 所得非支配解的数量增加了4个, 增加幅度为30.76%, 且计算结果更趋近于Pareto前沿, 联合分配计划优化程度较高。可见, 采用模拟植物生长交替进化算法能够最大限度地保持种群进化过程中个体的独立性, 获得更多的非劣解, 且交替进化的方式能够使结果更逼近Pareto前沿。      

基于多目标优化的航空器离场时隙控制方法

为了兼顾效率性和公平性,合理利用时隙资源,进行航空器离场时隙分配,根据机场管制运行部门和航空公司的决策目标,以航班正点率、旅客延误时间、延误成本、基尼系数等目标的不同组合为优化目标,建立了3组多目标优化模型.针对机场管制中航空器放行的应用背景,采用改进的人工鱼群算法求解模型.算例仿真结果表明:以航班延误成本和航班正点率为优化目标时,得到2个Pareto解集,与RBS(ration-by-schedule)分配算法相比,航班延误成本减少了52.9%和48.6%,航班正点率提高了62.5%和75.0%;以航班延误成本和旅客延误时间为优化目标时,得到1个可行解,与RBS分配算法相比,航班延误成本和旅客延误时间分别减少了52.9%和37.5%;以公平性和效率性为目标时,随着公平性的增强,效率性减弱.本文的多目标离场时隙控制方法,弥补了现有方法只考虑效率性的缺陷,为管制员提供了更多可供选择的决策方案.     

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。      

基于合作博弈的易腐品联合采购策略分析

为了降低采购成本、保持持久的竞争能力,企业采取了联合采购策略.针对易腐品的特点,建立了多销售商联合采购的成本分摊模型,利用合作博弈理论,将联合采购的成本分摊问题转换为费用分摊博弈问题.通过对销售商联合采购行为的研究,证明了该博弈为凹博弈,且存在最优的联合订货策略. 研究发现:联合采购降低了单位时间内各销售商的固定订货成本及总成本,并且联合采购降低成本的优势随着产品损耗率的增大而更加显著.此外,当考虑协调成本时,若固定订货成本与库存成本、产品购买成本之和的比值递减,则该类博弈满足次加性并且核心非空.      

考虑船舶废气排放的港口群协同泊位分配研究

为了减少船舶在港区的废气排放及促进港口群泊位资源的优化配置,本文建 立了双港泊位分配协同优化模型,通过优化两港泊位分配和船舶在两港间的航速来降低 燃油消耗量和总延误时间,并探讨了限速策略的影响.采用将船舶燃油消耗函数分段线性 化的方法,将模型转化为混合整数线性规划模型.仿真实验表明,相比于传统的以计划延 误时间最小化为目标的单港泊位分配模型,双港协同优化模型不仅能够进一步优化两港 总的延误时间,而且能够明显减少船舶燃油消耗量.这从运作层面为提高港口群整体服务 水平、建设绿色港口提供了理论支持.     

半开放式的多配送中心纯电动车辆路径优化问题

电子商务促使越来越多的物流企业采用多配送中心模式优化车辆的配送路径,纯电动汽车逐渐替代了传统的燃油配送车辆,以改善生态环境. 结合多配送中心联合服务模式的特点和纯电动物流车辆的行驶特征,构建带时间窗的半开放式多配送中心纯电动车辆路径优化模型,设计蚁群算法对其求解. 算例对比分析结果表明：半开放式的多配送中心联合服务,能合理利用相关物流资源,改善车辆路径,降低物流费用,但需要寻找合适数量和位置的配送中心进行联合,才能达到节约成本的最佳效果;相比单配送中心,多配送中心联合服务提供了更多潜在的较低价格的充电点,在配送中心补充电量可在一定程度上节约物流成本.