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.     

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.     

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.     

���ڽڵ���ҵ��������ļ�װ���ʽ����·���Ż�

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.     

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.     

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。     

��ʽ�������䷽��ѡ��Ľ����ط���

为了深入研究多式联运运输方案优化问题,将问题抽象成为组合优化问题,并将交叉熵方法应用于多式联运问题的研究.探讨综合运输的背景下,寻求运输成本、转运费用等最小化的运输方案,提出了针对多式联运运输方案选择问题的交叉熵算法,并给出了计算步骤和相应的计算方法.在计算过程中,为了验证本文提出算法的有效性,采用节点扩展的网络图描述多式联运网络,进而转化为最短路问题进行求解.结果表明,运输成本、转运费用对运输方案起到关键作用,并且提出的交叉熵算法能够很快收敛.     

带有固定运费的多式联运方式选择

为更经济有效地组织多式联运,在同时考虑固定运输费用和变动运输费用的前提下,针对一批货物在其运输路径上各路段运输方式的优化选择问题,以包括运输费用、中转费用和惩罚费用在内的总费用最少为优化目标,以货物送达时间和运输能力为约束条件,构建了混合整数线性规划模型,并设计了相应的整数编码遗传算法.算例结果表明,本文模型比既有不考虑固定运费的模型具备找到更优解的能力;对于15个包括20~100个路段和5~20种运输方式的随机算例,与商业优化求解器LINGO相比,本文算法在设定计算时间60 s内找到了2个大规模算例的更优解,总费用平均节省0.75%,证明了该算法对大规模问题的有效性.      

面向随机因素的多式联运动态路径优化

针对随机因素影响下多式联运所表现的动态性和随机性,在引入惩罚因子控制运输质量的基础上,以总费用最小化为目标,建立了具有软时间窗约束的动态路径优化模型;运用基于Dijkstra算法的改进路径优化算法求解模型;设计了一个基于铁路、公路、航空及水运等4种运输方式的多式联运问题的算例,验证了模型的实用性和有效性。     

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。     

集装箱多式联运方案设计

为使我国货运体系更好地适应国际多式联运的趋势,充分发挥国际集装箱多式联运的优势,满足国内经济发展对物资流通效率的要求。以国际集装箱多式联运的运输路径和运输成本作为研究对象,对主要运输方式的进出口货物作业流程进行分析,得出其运输成本的构成;从不同运输方案的运输成本和运输方式这两方面进行分析,通过对不同方案运输货物的成本和效率进行比较,得出影响运输成本的主要原因是宽准轨铁路的换装作业及其次数,若采用同一种运费计算及转运标准,则运输方案能够满足客户需求,从而达到运输资源合理配置的目的。     

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.     

基于蚁群算法的冷链物流路径优化研究

在实际生活中,如何选择最优的物流配送路线是物流车辆调度系统中的重要问题之一.针对物流配送路径优化问题,依据冷链物流配送基础理论,考虑成本、货物损失及制冷时长等因素,构建基于多配送中心的最小配送成本模型,建立由运输成本、制冷成本、损坏成本及绿色低碳成本组成的复合目标模型.利用蚁群算法求解,以某类冷链物流企业为例,通过MATLAB软件进行仿真实验,验证模型和算法的科学性及有效性,得出最短运输距离为39.06 km、成本为1437.48元的结论.相对于搜索禁忌算法和遗传算法,蚁群算法在多配送中心冷链物流路径优化方面,能够平均减少1.11 km的运输距离和51.21元成本,更好地解决物流路径优化问题,提高物流服务质量.     

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.     

整车物流运输多式联运与路径优化研究

运输成本在整车物流成本中占比最大,合理的运输路线规划是降低整车物流成本中运输成本的关键。针对整车物流远距离商品车运输中物流成本过高的问题,本文从路线优化方面入手,选择合适的运输方式,以成本最小化为原则,在满足时间约束条件下,确定多式联运方案。该方案结合各种运输方式优势,有效利用资源,提高了设备使用率。通过采用多式联运路线优化方案,能降低整车物流的成本,为多式联运与路径的优化提供决策支持。     

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.     

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.     

铁路网多流向超限货物运输路径优化模型及算法

为了将铁路网中具有不同去向的超限货物合理地分配至各条路径,以超限货物的运输路径里程、运输时间以及对既有线路正常运营组织干扰最小为目标,以路段运输限界、通过能力和途经桥梁乘载能力为约束,建立多流向超限货物运输路径选择的多目标规划模型.根据模型特点设计多目标混合遗传算法进行求解,该算法采用自然数组编码方式以及特殊的交叉、变异算子用以满足约束条件,同时引入模拟退火策略提高邻域搜索能力.实例结果表明,对于包含14个节点车站、23个路段的复杂铁路网,利用本文模型算法获得方案的目标函数值均优于遗传算法和退火算法得到的方案,从而为铁路网超限货物运输路径选择提供技术决策方法.