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Selection of Container Types and Transport Modes for Container Multi-modal Transport with Fuzzy Demand 总被引:1,自引:0,他引:1
在集装箱多式联运中,集装箱箱型和运输方式的组合优化直接关系到货物运输的时间、费用和质量.考虑运输需求量为模糊情况下,建立集装箱多式联运箱型和运输方式的优化模型,实现集装箱多式联运总成本最优化,并提出模型求解的改进型粒子蚁群算法.最后结合算例对模型进行应用分析,并分析箱型替代和运输交货期限的变化对多式联运总成本的影响.结果表明:承运人可根据不同运输需要实现集装箱运输规模效益,提高集装箱利用率;时间限制对承运人选择集装箱箱型和运输方式的影响较大;改进型粒子蚁群算法优于蚁群算法. 相似文献
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为了避免汽车运输企业在运输方式和运输路径选择方面的盲目性和随机性,以载有汽车整车的滚装车公路运输及滚装船运输费用、时间及碳排放量为目标构建了多目标0-1规划模型。通过对公水联运网络进行转换,将公水联运网络的中转节点拆分成多个虚拟节点来构成公水联运虚拟网络图。由于公水联运过程中运输时间与转运时间具有不确定性,引入模糊数的概念来表示不确定的时间,且考虑了各个路段的拥挤度,提高了出行可靠性;在碳排放量模型构建中,根据不同燃料的吨公里消耗量、单位热值的含碳量及不同运输设备的碳氧化率建立了碳排放因子计算模型。运用Matlab程序设计改进的遗传算法求解出问题的非劣解集,通过对比蚁群算法、常规遗传算法与文中改进遗传算法的求解结果,得出文章算法的设计在求解效果上有一定的优势性,为长江沿线汽车整车运输方式及路径的选择提供一定的借鉴作用。 相似文献
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基于改进蚁群算法的运输调度规划 总被引:1,自引:0,他引:1
在运输调度等组合优化问题的最优路线的搜索中,传统蚁群算法ACA(Ant Colony Algorithm)存在搜索时间长、收敛速度慢、易陷于局部最优解等缺点。为了克服这些缺点提出了一种改进的蚁群算法,该算法将遗传算法和蚁群算法结合起来,在蚁群算法的每一次迭代过程中,首先采用自适应策略控制它的收敛速度,然后使用变异操作来确定解值,从而提高它的搜索性能。再结合建立的运输调度性能指标,利用遗传算法、蚁群算法和改进蚁群算法3种方法分别进行运输规划,通过比较其时间花费和运输费用,验证了改进蚁群算法的有效性。实践证明,改进后的蚁群算法基本上克服了传统算法自身的不足,提高了算法性能。 相似文献
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优化高速铁路列车停站方案和开行频率应同时考虑旅客需求和运输企业效益,出发时段选择则是影响旅客需求分布的最重要因素.本文针对一条高速铁路客运走廊,研究基于时段偏好的列车停站和频率优化问题.分析了影响旅客出发时段偏好的2个主要因素,吸引度与排斥度.据此构建了高铁旅客出行阻抗函数,建立了一个双层规划模型,上层规划是以运营成本最小为目标的混合0-1规划模型,用于确定列车的停站和开行频率方案;下层规划是基于Wardrop用户平衡规则的客流分配模型,用于计算旅客在上层决策的停站和频率方案上的流量分配.根据模型特点设计了基于遗传算法的启发式方法,以兰西高铁走廊为背景实际求解了列车停站方案和开行频率,验证了本文方法的有效性. 相似文献
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针对时常发生和不断加剧的交通拥挤、堵塞等情况,研究一种动态的、自适应的导航算法,以达到对车辆进行合理有效的路径导航和路径规划的目的.这一算法是在蚁群算法的基础之上,辅以多因素综合评判的方式,改进蚁群算法的评判标准,构建动态导航模型.以该导航模型为基础,通过仿真实验进行求解,仿真实验中将路径宽度、通行时延等随机因素考虑在内并进行综合权衡,使得动态导航的结果具有现实中的指导意义.数据实例表明,该导航算法是可行的、有效的,具有良好的导航效果,可为实际的导航系统提供有力地决策支持. 相似文献
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为有效降低物流配送过程产生的能耗和碳排放,控制配送成本,以传统带时间窗车辆路径问题为基础,研究低碳条件下的车辆路径问题.通过三角概率分布在合理速度区间内对车辆速度进行估算,综合考虑车辆行驶速度、载重量及运行里程构建碳排放计算模型,建立以系统总成本最低、车辆周转时间最小的多目标低碳车辆路径优化模型.将新兴多因子优化算法中协同进化和信息交互的思想应用于NSGA-II算法,提出增强型NSGA-II算法.算例结果表明,多目标优化模型可以更好地兼顾不同物流配送参与者的利益,更符合实际决策过程,所提出的ENSGA-II算法在经济成本上平均节省超过3%,在车辆周转时间上平均改进达到5.02%,表现出较好的求解性能. 相似文献