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.     

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.     

考虑多重时间窗的低碳多式联运路径优化模型

多式联运具有参与对象多、运作环节复杂等特点。在经济性、时效性背景下,以中转节点硬时间窗及运输任务限制软时间窗为约束,将运输成本、碳排放成本和转运成本综合费用最小作为目标,建立带有时间惩罚约束的线性整数规划模型,并设计基于蒙特卡洛抽样自适应遗传算法,进行模型有效性的验证。结果表明：对于权重侧重点的不同,从而影响多式联运对运输路径和运输模式的决策,其中时间不确定性对总成本的影响是显著的,表现出正向作用的趋势。考虑多重时间窗更加符合实际,为制定并优化多式联运方案提供决策支持。     

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.     

考虑碳排放的区域港口群轴辐式运输网络优化

以绿色物流为理念,结合基于轴辐特征的区域港口运输系统和港口到腹地的集疏运系统,考虑网络成本与碳排放的影响因素,建立了包括运输成本和时间惩罚成本的最小物流成本模型及最小碳排放量模型,通过对区域港口群运输网络中运量和运力的合理配置来进行网络优化;引入模糊规划法,将双目标问题转化为单目标规划,运用CPLEX进行求解,结合算例,在模糊隶属度权重分别为0.1,0.3,0.5,0.7,0.9时,对模型进行应用分析;最后在绿色偏好下,针对不同船型、车型,分析了15种速度组合情形对结果带来的影响。研究结果表明:在综合考虑运输成本、时间成本、碳排放量时,不同隶属度下直达运输量均多于中转运输量,船舶、车辆偏向低油耗类型,随着绿色度提升,速度偏向低速行驶,不同隶属度下最佳的船速车速组合可以由模型计算得出。     

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在实际应用中,经济和环境等因素的变化使得运输问题中的供给、需求以及单位运输成本难以确切地衡量. 同时,运输时间的最小化也较为重要. 本文提出了一种在运输供给、需求和单位运输成本为模糊量的情况下,最小化运输时间和成本的方法. 用具有非精确参数的多目标线性规划对此类问题建模. 针对不精确性,应用了模糊参数规划,并用全局规划求解此多目标问题. 最后,应用实例证明算法的有效性.     

具有模糊参数的运输问题的费用时间最小化实例研究(英文)

在实际应用中,经济和环境等因素的变化使得运输问题中的供给、需求以及单位运输成本难以确切地衡量.同时,运输时间的最小化也较为重要.本文提出了一种在运输供给、需求和单位运输成本为模糊量的情况下,最小化运输时间和成本的方法.用具有非精确参数的多目标线性规划对此类问题建模.针对不精确性,应用了模糊参数规划,并用全局规划求解此多目标问题.最后,应用实例证明算法的有效性.     

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。     

内外贸同船运输下长江经济带穿梭巴士网络优化

为研究内外贸同船运输政策对航运企业布局长江经济带穿梭巴士网络的影响,本文允许同一船舶同时运输内贸集装箱和外贸集装箱,以总运输成本最小化为目标,考虑服务频率、多航次、时间窗、载重量等约束,构建基于轴辐式的长江经济带集装箱穿梭巴士网络优化模型。针对该模型,本文设计了包含5种破坏算子和2种修复算子的自适应大邻域算法求解模型,并选取上海和长江干线19个港口间的内贸集装箱运输和外贸集装箱运输进行实证分析。研究结果表明：实施内外贸同船政策可节约23.6%的总运输成本,提升平均舱位利用率至87%。该政策改变了原有穿梭巴士的网络结构,直达航次比例增加17%,加快了穿梭巴士的周转。同时,相比于设置1个枢纽港,长江经济带下游将南京港和太仓港共同设置为枢纽港更有利于中上游内外贸集装箱的中转,可节约6%～17%的总运输成本。     

时间依赖型绿色车辆路径问题研究

城市配送系统中考虑交通拥堵和环境污染车辆路径问题的时间依赖性体现在：不同道路 拥堵程度下车辆运行速度不同,则不同出发时间对应的运输总时间也不同,导致运输成本和造成 的环境污染也有较大差异。因此,本文提出一个时间依赖型绿色车辆路径模型,通过优化运输路 径和出发时间降低运输成本、减少环境污染。模型的目标函数最小化包括油耗成本在内的运输 总成本,其中,车辆油耗的度量基于综合模式排放模型,其创新之处在于,定义了允许车辆在节点 处等待的情形,使车辆选择合适的时间出发以规避拥堵,即通过优化车辆路径以及路径上各节点 处的出发时间寻求成本最优的运输方案。本文提出嵌套遗传算法求解模型,外层遗传算法优化 路径,内层遗传算法优化路径上各节点处的车辆出发时间。并通过响应面分析法(RSM)调试算法 关键参数,得到适用于模型的最佳参数搭配,算法性能测试结果表明了本文算法的高效性。本文 基于污染-路径问题实验数据库进行数值实验,结果证明,允许车辆在客户处等待并选择合适时 间出发,可以在一定程度上降低燃油消耗和总成本。此外,目标函数中引入油耗要素,可以有效 降低决策方案的燃油消耗,减少环境污染。     

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。      

考虑碳排放的多式联运货运枢纽选址

为进行多式联运货运枢纽的合理选址,在考虑碳排放的前提下,引入运营收入、建成成本、运输成本、中转成本、碳排放等价成本,以利润最大化为目标建立货运枢纽选址模型。提出基于P-中值模型思想的求解算法,结合具体算例进行求解,分析各因素单独变化时对运输总收入的影响,结果与实际相符。该研究能促进多式联运降低成本、提高效益,并为货运枢纽规划选址提供参考。     

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机票定价一直是航空公司关注的问题,在适当的时间推出适当折扣的机票可以让航空公司增加收益. 本文首先考虑到旅客提前订票存在风险,并认为风险概率满足指数分布;然后通过航空公司与旅客之间的动态博弈,给出航空公司的关于时间的定价模型;接着在得出的定价模型基础上,确定不同折扣机票的退票手续费和航空公司销售各种折扣机票的时间区间. 研究结果表明：① 航空公司能承受的最低票价越低,订票周期越长;② 订票越是提早票价越低. 最后通过一个例子来说明这个定价机制不仅理论上可行,而且在现实中也能很好的应用,不仅降低了航空公司的销售成本,同时也增加了他们的收益.     

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.     

货运量变化条件下中欧班列西通道境内去程集结方案研究

以中欧班列西通道境内去程集结方案为研究对象,考虑国内集装箱班列和中欧集装箱班列两种模式,从铁路承运方的角度出发,以运输费用最小、服务匹配度最高、运输时间最短等为目标,以运量、唯一性、班列运行频率、站点、决策变量取值范围等为约束条件,构建中欧班列西通道境内去程集结方案优化模型,研究在不同的货物运量条件下,中欧班列境内去程的集结中心地点、运输组织模式及其相关变化,并采用带有Pareto集的NSGA-Ⅱ算法进行求解。研究结果表明:对于目前的货运量而言,可以在成都、重庆设置中转集结站点,进行部分列车的中转集结作业;当货运量处于最高货运量的60%以下时,宜在西安、乌鲁木齐设置中转集结站点,而货运量在高于最高货运量的60%,经过西安、乌鲁木齐时,大部分列车开行中欧直达班列,部分可在乌鲁木齐进行中转集结作业。     

兼顾成本与风险的渣土车运输路径优化模型

为提高建筑垃圾运输过程的经济性和安全性,针对渣土车运输路径优化问题进行了研究,提出一种兼顾成本与风险的多目标0-1整数规划模型。该模型将时间成本、固定成本和运输过程中产生的与渣土车流量、道路等级、单双车道相关的风险因素融入了优化目标,同时其约束条件充分考虑了时间窗和路段连续性等影响因素。鉴于模型的复杂性和多目标特征,设计NSGA-Ⅱ算法对模型进行求解。基于济宁市渣土车实时监测数据设计实例对模型和算法进行验证。结果表明：NSGA-Ⅱ算法适用于求解渣土车运输路径多目标优化模型;通过对模型求解可以得到兼顾运输成本与风险的渣土车运输路径;相比于现有运输路径,模型所得路径最多可以使运输成本和运输风险分别降低19.6%和24.6%;渣土车更适合采用道路等级较高的双车道路径。     

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.     

多式联运运输方式选择的模型和算法

在对多式联运运输方式选择问题分析的基础上,运用图论技术构建基于多种运输方式的运输网络.综合考虑了运输成本、运输时效性和运输风险,建立了基于综合运输成本最小和运输风险最小的多目标综合优化模型.通过主要目标法,将模型进行转化.设计了基于克隆增扩的人工免疫算法对问题进行求解.最后通过算例验证了模型和算法的有效性.     

考虑时间价值的中非多式联运路径与出海港选择

为区分细化不同货类的中非多式联运路径及出海港选择,将货物的时间价值作为一种运输成本。本文定义货物的时间价值成本由资金占用成本和货物价值损失两部分构成,考虑班轮的班期、运输报价及货物的时间价值,综合出海港的选择和到港运输路径、方式,构建路径选择模型,以期为实际的分货类出海港路径选择提供参考。通过深度优先遍历算法,求解长沙-德班算例。结果表明,班轮的班期、运输报价及货物的时间价值都将影响路径选择的结果。在运价调幅方面,对于高价值、高时间敏感度的货物,货主的出海港选择有较强的鲁棒性;对于低价值、低时间敏感度的货物,运费报价的调幅能在可控范围内(1000 USD·TEU-1 )实现货主对多个港口选择的变换,具有相对的灵活性和可控性。