震后应急物资分配-运输问题研究

为实现震后应急物资的快速、公平分配,综合考虑应急物资需求数量的不确定性、灾区路网通行情况复杂、受灾点需求紧急度差异性、道路可分配车辆数有限、救援周期长等特点,采用机会约束规划方法,以各受灾点之间需求满足率之差最小、应急物资运达受灾点的时间最短和车辆运输与库存成本最低为目标,建立多时段应急物资分配-运输规划模型,并针对模型特点设计带精英策略的非支配排序遗传算法予以求解,通过算例验证了模型和算法的有效性.研究结果表明:可以得到有效的Pareto最优解,决策者可根据当期灾区的实际情况选择合适的物资分配-运输方案.     

铁路突发事件应急物资优化调配

为求解满足应急开始时间最早及经济性最优的铁路应急物资优化调配问题,通过分析铁路应急物资调配的特点,运用多目标规划方法建立铁路应急物资调配模型,设计了求解步骤及算法,并进行了算例验证.研究结果表明:该模型能够实现应急开始时间最早、出救点最少及应急运输费用最少等目标,进而实现铁路应急物资的高效利用与合理调度.     

基于Dijkstra算法的铁路应急物资调配方案研究

针对应急物资调配问题,为提高铁路突发事件中应急物资需求的快速响应能力,将各类物资的需求量和储存量结合在一起进行分析,并探究调配最优路径的决策方案。以追求最短时间和最小损失为根本目标,依据应急点的不同紧急程度,建立铁路应急物资调配方案。     

基于物流云平台的多式联运派单模型及求解策略

针对多式联运智能派单优化问题,充分利用云平台人工智能技术和大数据的优势,设计多式联运派单策略的总体思路、流程及原则,并将"多对多"多式联运派单优化问题从货物集货、干线运输和货物配送的视角,分解成三个阶段的两大类车辆路径优化问题,货物集货和配送阶段属于有时间窗的多车辆多车型的车辆路径优化问题,干线运输属于多式联运路径优化问题。以最小化运输成本为优化目标,采用正向分析问题、逆向求解问题的策略生成相应的派单方案。最后,通过算例分析验证模型及求解策略的可行性及有效性。     

考虑公平的铁路应急物资调度优化研究

铁路应急资源调度受到应急需求、运输成本和物资分配公平性等因素制约。为了降低运输成本,提高物资分配公平性,针对灾害突然发生时需求不确定及应急物资不足的情况,以分配公平性最大和运输成本最低为目标,建立铁路应急物资调度多目标优化模型,设计改进遗传算法求解模型。以受自然灾害影响的某区域为例,验证铁路应急物资调度多目标优化模型及算法。结果表明,该模型和算法能够有效地解决应急资源调度问题,改进后的遗传算法与基本遗传算法相比更为有效,有助于提高各应急需求点的公平性,有效降低应急物资调度的成本。     

基于蚁群算法的应急物资运输路径优化

由于各种自然灾害和公共卫生事件频发,世界各国加大了对应急物资的采购、存储和调运方案的研究,旨在建立高效的救援物流系统。结合以往文献中有关应急状态下物资运输的模型和非常规物流中车辆运输的特殊性,运用多式联运和路网的脆弱性理论,建立应急物资全程调拨时运输方式和路径选择问题的综合模型,设计改进的蚁群算法,结合算例说明当运输路径及其流量发生改变时应急物资运输路径的变化情况。     

引入时间紧迫系数的应急物资运输路径优化

考虑应急物资调运的特殊性,在我国积极构建综合运输体系的前提下,充分发挥各种运输方式的比较优势,规避单一运输方式完成运输全程中对于运输时间和运输费用的浪费,运用多式联运理论,考虑路网的脆弱性,在对应急物资按时间紧迫性进行划分的前提下,建立应急物资全程调拨时运输方式和路径选择问题的综合模型,并设计了改进的蚁群算法,结合算例说明当应急物资对于时间紧迫性要求不同时运输路径的变化情况。     

考虑多目标的中欧集装箱多式联运路径选择

为了解决运输通道路径优选问题,在综合分析中欧集装箱联运现状的基础上,集成考虑运输时间、运输费用和碳排放3方面因素,构建中欧集装箱多式联运路径优化的多目标优化模型。根据多式联运参与者的不同侧重点和差异化需求,确定3个目标函数的不同权重,通过加权求和将多目标合并转化为单目标问题;采用遗传算法求解,最终迭代得到模型的Pareto解。以南京到柏林的实际数据为例进行算例分析,结果表明该模型是可行有效的,能够为中欧集装箱多式联运路径优化提供较高指导性的优化方案。     

长三角地区集装箱多式联运发展研究

为推动物流业降本增效,促进长三角集装箱多式联运发展,梳理国家及地方关于集装箱多式联运发展的相关政策,分析长三角地区集装箱多式联运发展现状及存在问题,结合长三角集装箱多式联运特点,从建立多式联运统一的标准体系、加大多式联运基础设施投入、完善信息化建设水平、建立公开透明的多式联运价格政策体系、提升集装箱班列运行质量和培育满足市场需求的集装箱多式联运产品等方面提出优化建议,从而实现加快长三角集装箱多式联运发展。     

“实货制”下铁路空车动态调配两阶段优化模型与算法研究

铁路现行的"实货制"货运组织原则,要求对客户提出的要车申请敞开受理、随到随办、及时批复。本文针对客户空车申请具有波动性的特点,构建铁路空车动态调配两阶段优化模型,制定相应的"预优化空车调配"和"二次优化调配"两阶段求解策略。预优化空车调配是对固定需求的空车调整进行优化,二次动态调配指执行预优化调配过程中,对于新产生的装车需求而重新进行的策略优化。将空车调配的决策周期进行时段划分,以费用最小化为目标函数,综合考虑车站的到发能力、各时段空车供需能力、线路通过能力建立模型,采用整数编码的微进化算法对模型进行求解。算例表明模型与算法能够较好解决空车需求动态变化的调配问题,为空车调整及批复客户空车申请提供决策依据。     

连续消耗应急物资调运问题研究

以多出救点、单应急点的连续消耗应急物资调运问题为研究对象,考虑应急物资调运具有时间效率重于经济效益的特点,以及应急系统的整体可靠性及费用,以物资参与救援开始时间最早为第一目标,以出救点数目最少为第二目标,建立了相应的多目标优化决策模型。在满足物资参与救援开始时间最早的基础上,给出了出救点数目优化过程的3个判断条件,并设计了简单的求解算法,最后通过算例验证了模型及算法的有效性。     

考虑风险的国际集装箱多式联运路径选择研究

研究考虑风险的国际集装箱多式联运路径选择问题,目的是为国际集装箱运输提供既能保证经济效益又能降低运输风险的路径参考.通过采用突变级数法对国际集装箱多式联运风险进行量化评估,进而将风险纳入路径选择的考虑因素中来,构建以最小化运输费用、运输时间、综合能耗、运输风险为目标的国际集装箱多式联运路径选择模型,并以长沙-柏林为算例进行分析.研究结果表明:多目标优化方案相比单目标优化能够有效地降低运输费用,缩短运输时间,减少综合能耗,并降低运输风险,实现国际集装箱多式联运经济与安全水平的综合最优;同时,也为不同运输需求及情景下的国际集装箱多式联运路径选择提供了一定的参考依据.     

铁路空车调配的多阶段策略优化模型研究

铁路空车调配问题是一个比较复杂的问题,目前国内在这方面的研究主要集中在静态宏观均衡调控上,而国外的研究则主要关注于日常调配的动态变化上。本文首先对该问题的国内外研究现状进行了综述,然后从我国铁路生产实际出发深入分析研究空车优化调配的策略和途径。基于空车服务时空网络的构建,采用动态规划方法提出了铁路局(公司)管内空车调配的多阶段策略优化模型。模型考虑了编组计划、列车运行图、技术计划和日班计划的影响,并在目标上谋求空车调配费用最小化。此外,模型实现了铁路局(公司)日常空车调配中排空和配空的综合优化,为空车调整阶段计划的编制提供了理论优化依据。最后,通过数值算例分析,模型的有效性得到证明。     

关于培育多式联运经营人的探讨

随着多式联运市场需求日趋旺盛,培育一批实力较强的多式联运经营人,可以增强多式联运整体服务能力,满足客户一体化服务需求。在对多式联运经营人的现状及其当前存在短板进行分析的基础上,阐述多式联运经营人特质。结合国外多式联运经营人培育分析,从争取政府政策支持、建立多式联运联盟、提高市场信用度等方面,提出我国多式联运经营人培育对策,以及铁路应依托在专业场站、专业团队、经营网络、国际品牌等方面的优势,培育铁路运输企业成为多式联运经营人。     

铁路罐式集装箱空箱调配优化模型及遗传模拟退火算法

针对罐式集装箱运输的特殊性,考虑重箱流和空箱流调配的综合优化,以罐箱运输费用最小为目标,建立铁路罐式集装箱空箱调配优化多商品网络流模型,并构造了1种嵌入模拟退火操作的遗传算法对之进行求解。为了使模型与算法可得到更符合实际、操作性更强的结果,给出了3种空罐箱调配的策略,作为隐含条件加入到算法求解过程中。利用自适应遗传模拟退火算法对随机生成的实际规模问题算例进行求解,并与用通用代数建模系统软件GAMS的计算结果进行对比。结果表明,前者得出的结果与最优解差距不大,而且运算速度更快,更能满足解决实际问题的需要,为铁路罐箱调配优化提供了良好的决策支持模型和算法。     

基于运输方式备选集的多式联运动态路径优化研究

多式联运路径优化对于降低企业成本、提高竞争力具有重要意义。通过对多式联运网络进行变换,采用节点拆分处理多式联运网络中的中转节点。由于运输网络的时变特性,在运输过程中运输成本以及运输时间会随着出发时间的不同而变化。考虑实际中铁路、航空以及水运固定出发时间对路径选择的影响,将运输费用细化为固定费用、路段运输费用、中转费用以及等待出发的费用。从货物运输实际出发,提出节点运输方式备选集,建立多式联运动态路径优化模型,提出求解该问题的算法。用算例对动态路径优化模型和算法进行验证,结果表明模型具有较好的实用性。     

一种多式联运网络的最优分配模式研究

多式联运巳成为我国现代交通运输体系的一个重要组成部分。在对多式联运网络进行具体描述的基础上，从实现总成本最小的原则出发，建立了一种多式联运网络的最优分配模型，从定量角度分析了多式联运系统的合理组织。     

考虑运输碳税与质量承诺的多式联运路径优化

保证服务质量和控制联运成本是多式联运经营者在进行联运路径决策时考虑的主要目标。基于运输碳税征收的假设,探究同时考虑运输碳税和服务质量承诺对集装箱多式联运经营者决策联运路径的影响。将运输过程中不同交通工具的碳排放内化为联运经营者的运输碳税成本,对服务质量的承诺主要考虑运到时限和货物完好程度2个关键质量指标,引入模糊运到时间与随机货损率2个表征变量,将运到时限承诺内化为运到时间补偿成本,将货物完好程度承诺内化为货损补偿成本,二者共同构成质量损失补偿成本。以此为基础,构建由运输成本、中转成本、碳税成本和质量损失补偿成本构成的多式联运总成本最小的联运路径优化模型,设计遗传算法进行求解。以中国17个城市节点和铁路、公路、水运3种运输方式构成的多式联运网络为算例网络,对比分析有、无碳税征收2种情形下不同运到时限和货物完好程度承诺等级对多式联运路径选择的影响。研究结果显示,在相同质量承诺等级下,碳税征收情形下模型选择的联运路径总碳排放量均较少。在满足同一运到时限承诺下,随着货物完好程度承诺等级的降低,碳税征收使公路运输比例降低、铁路和水路运输比例增大,货损成本略有增加,联运总成本下降明显。研究案例表...     

随机机会约束的多式联运多目标优化

多式联运具有参与对象多、运作环节复杂等特点以及经济性、时效性上的要求.考虑在途时间和中转时间的随机性、交货时间窗以及不同运输方式的班期限制对多式联运的影响,将一般的多式联运路径优化模型扩展为随机机会约束规划模型.该模型以总期望成本与总期望时间为优化目标,引入货物在规定时间内交付的概率以直观反映运输服务水平.设计了蒙特卡...     

优化多式联运问题的一种广义最短路方法研究

多式联运问题是目前引起普遍关注的一个研究课题,但针对多式联运网络的性质及其相关算法的研究,尤其是寻求最佳运输路线方法的研究,各类相关文献仍涉及很少。本文首先回顾多式联运问题的理论研究现状,并分析了Reddy(1995)构建的总运输成本最小化条件下的多式联运模型。在此基础上,提出一种求解最佳运输路线的广义最短路法,即通过构建多式联运网络多重图,将运输过程中的数据、信息和图中的节点、边关联起来,然后对运输费用和中转费用进行分析估计,并通过在联运网络图中加入虚拟的发、到站,使得该问题可用Dijkstra算法进行求解,从而获得广义费用最少的联运方案。最后,将该方法和后动态规划法同时应用于由5个城市及3种运输方式构成的多式联运算例求解,通过实际对比分析,证实该优化方法的计算复杂度不高于后动态规划法,从而验证了该优化方法的有效性。