基于低碳经济视角的多模式快递物流服务网络优化研究

针对如何在快递行业实现低碳运作目标,在分析国内外快递物流运作及其网络优化研究的基础上,通过分析快递行业物流网络的拓扑网络的基本特点,对比分析各种不同模式的干线运输方式的优缺点,构建基于低碳经济视角的多模式快递物流网络优化决策模型,该优化模型考虑了运输成本、换装成本及其物流运作过程中CO2排放外部成本;同时也考虑服务时间窗和物流运作能力等约束。针对该优化模型的特点,设计基于遗传算法的求解算法;通过一个简单的算例以验证上述优化模型和求解算法的有效性。     

物流节点动态布局优化模型及其求解算法研究

在分析物流节点定义及其布局内涵的基础上,针对本文所研究的物流节点系统结构特点,构建了多时期、多物流节点、多种类型物流的物流节点系统动态布局优化模型,该模型考虑物流节点建设固定成本、物流处理费用和物流节点的规模经济效益等因素.针对该模型的特点,设计了基于扩展最小费用最大流的混合遗传算法.     

基于两阶段的超大型城市物流网络选址与服务路径优化

建设高效、绿色、可持续的城市物流系统是我国中长期发展战略的重要内容,而目前我国大城市物流配送中存在交通拥堵和物流能耗高等亟待解决的现实难题。基于此,研究基于两阶段的超大型城市物流网络选址与服务路径优化问题。从可持续城市物流体系视角出发,研究基于“外集内配”的超大型城市物流网络布局与小运转列车路径优化问题,构建总成本最小化为优化目标的两阶段物流配送网络布局与服务路径优化模型。针对该优化模型特征,设计基于改进的遗传算法求解。以北京市绿色物流配送网络布局与路径优化为例,进行相应的实证分析,验证上述优化决策模型及其求解算法的有效性,并对模型关键参数进行灵敏度分析。研究发现：1)基于“外集内配”的物流配送体系是解决超大型城市供应物资物流网络布局问题的有效方案;2)二级节点的运转能力对“外集内配”物流系统的运营效率有重要影响,当其转运能力比例达到70%左右时,总成本最低;3)小运转列车的开行频率对城市物流系统总成本有重要影响。研究结果可为我国超大型城市绿色物流布局与服务路径优化决策提供相应理论依据,助力超大型城市高效可持续绿色物流体系建设。     

UPS与BNSF合作研究及启示

UPS与BNSF合作是快递企业借助铁路完成快件运输最成功的案例之一。从政府政策、行业特点、企业优势3个层面探讨UPS与BNSF合作的背景;从专业设施设备的配置、快递企业分拣中心和铁路货场布局、列车时刻表的安排、自动化安检设备的采用、信息的互联互通等方面,具体分析双方合作采取的措施;从货运收入快速增长、芝加哥地区铁路企业和快递企业加速集聚、UPS社会形象的提升等方面,评价双方合作的效果;在此基础上,总结出政府政策支持是快递企业与铁路合作的前提,完备的设施设备是二者合作的关键,优势互补、互利共赢是二者稳定合作关系的长久之道。     

考虑铁耗的异步电机状态观测器设计及关键参数辨识研究

基于损耗模型的效率优化控制方法因其物理意义明确、寻优速度快等优点而得到广泛应用,然而该方法对损耗模型中的电机参数较为敏感,要提高优化效果,需要准确实时获取损耗模型中相关参数。对基于损耗模型的效率优化算法中关键参数辨识进行研究,设计考虑铁耗的牵引电机状态观测器,为了提高观测速度和系统的鲁棒性,进行基于反馈矩阵的极点配置,设计基于稳定性定律的关键参数自适应辨识算法,并进行实验验证。     

考虑随机需求的高铁快递运输计划优化方法

为了充分利用高速铁路非高峰期的列车运输能力,提升高速铁路运营的经济效益,研究载客动车组客货共运模式下的高铁快递运输计划优化问题。首先,考虑高铁快递运输需求的时效性与随机性,以最大化高铁快递运营企业期望总利润为优化目标,同时满足列车运输能力、车站装卸效率、标准箱到发量守恒等约束,构建高速铁路快递运输计划优化的2阶段随机规划模型。在第1阶段,以最大化高铁快运期望总利润为目标,确定各列车的运输能力分配计划;在第2阶段,根据第1阶段获得的列车运输能力分配计划,确定随机需求场景下的高铁快递实际装运方案,使该场景下的运营收益达到最大。其次,基于蒙特卡洛模拟随机生成需求场景,采用反向消减算法(BRA)将2阶段随机规划模型转化为包含有限场景数的确定性整数线性规划模型,从而调用商业求解器GUROBI进行求解。最后,以宁杭高速铁路为背景进行算例分析,验证模型和算法的有效性。结果表明,相较于基于确定性需求得到的运输计划,利用随机规划方法得到的方案更能适应需求的随机性,从而达到更好的盈利效果,同时可以兼顾服务水平与企业收益,适用于实际运营中高铁快递运输计划的设计与优化。     

基于混合遗传算法的铁路物流中心布局研究

铁路物流中心的经济性和高效性取决于各个区域布局的科学合理性,兼顾经济和效率的原则,提出一种面向工程的铁路物流中心布局优化模型,以得到物流园区的最优布局方案。在优化模型中引入功能区转动变量,基于计算几何将功能区之间及功能区与不规则边界间的干涉情况作为罚函数纳入总优化目标函数中,从而增强优化模型的工程适用性,再采用混合遗传算法对模型进行全局最优解搜索。实例分析验证表明,该模型能很好地适应不规则边界,对物流中心的设计具有重要的指导作用。     

高铁货运专列与城市车辆多站点协同的配送模式及路径优化

在高附加值、高时效要求的快递日益激增的需求驱动下,高铁货运专列运营常态化越来越成为可能.由于超大城市快递量多、城市面积大,高铁快运通过单个站点停靠再衔接城市车辆进行快递配送时,快递的高时效性往往得不到有效保障.基于此,创新提出"去配送中心"的"高铁货运专列多站停靠+城市车辆多点协同"越库配送模式,并对该模式的运行条件进行讨论.在考虑高铁货运专列运输时间表、客户服务时间窗等限制条件的基础上,建立高铁货运专列多点协同城市车辆配送路径优化模型.以超大城市上海市为例,对该配送模式的应用进行讨论,设计模拟退火算法进行求解.研究结果表明:"高铁货运专列多站停靠+城市车辆多点协同"的越库配送模式配送成本更低、准时性更高,能够更高效地完成快递配送.     

基于遗传算法的区间自动闭塞信号机布局优化方法

信号机布局是区间自动闭塞设计的重要任务,它直接影响铁路行车安全和运行效率。为高效地提出高质量的布局方案,在详细分析信号机布局工作的目标和各种影响因素的基础上,提出了两种不同目标下的优化模型。根据目前铁路设计的实践,探讨了利用计算机进行信号机布局工作的基本步骤和应用遗传算法求解该模型的方法,并在列车运行模拟系统的基础上开发了一套信号机布局辅助系统。通过对一条线路的信号机布局进行研究,结果表明采用遗传算法求解信号机布局优化问题是有效的,该辅助系统可在无人工干预的条件下获得良好的布局方案,从而提高信号机布局工作的效率和质量。     

美国铁路公司与联邦快递合作模式研究

2011年美国铁路公司正式与联邦快递合作,铁路逐渐成为联邦快递重要的承运者。从美国政府政策法规支持铁路基础设施改善、铁路路网优势及环保优势几方面,分析美国铁路公司与联邦快递合作的前提条件;双方通过多样性的合作模式、完善的配套设施建设、合理的铁路货场与分拣中心布局及先进的实时信息追踪系统应用等措施推动合作的成功实施;达到了铁路公司收益提高、客户增加,联邦快递运输成本下降、快递产品多样化的合作效果。     

改进遗传算法在动车段检修物流配送中的应用

在动车段对动车组的检修作业过程中，检修车间所需零件或工具的物流配送时效性直接决定了检修作业的效率，而目前动车段内采用的配送方式均为点对点单一路径配送。通过对动车段检修物流配送问题进行分析并建立数学模型，采用遗传算法与模拟退火算法相结合的改进算法对模型进行求解，并将算法应用于动车组管理信息系统中。广州动车段在广东地区的实验数据结果表明，改进的遗传算法针对动车段在路径优化方面较为有效地提高了动车段检修物流配送效率，确保了段内动车组的及时检修，进而保障了段配属动车组的安全运用。     

基于粒子群算法的轨道车辆设备布局优化

轨道车辆车上设备布局是轨道车辆设计中一个重要的环节，开展轨道车辆设备布局优化设计对保证轨道车辆的安全运行具有重要作用。考虑轨道车辆设备外轮廓约束、设备干涉约束等，建立了以设备总重心相对于轨道车辆自身中心的距离最小化的轨道车辆布局优化数学模型。根据轨道车辆设备布局优化的特点设计了基于粒子群算法的轨道车辆设备布局数学模型。采用线性递减权值策略，通过改进惩罚因子，有效地引导粒子群算法向全局最优解方向收敛。以轨道工程车辆的设备布局问题为实例，采用本文算法进行了车上设备布局优化设计的实例分析，表明本文方法可有效解决轨道车辆设备布局优化问题。     

基于遗传算法的铁路纵断面优化系统的研究

提出一种基于全局最优的改进式遗传算法.采用改进的启发式交叉算子和多种算子混合操作,加快算法向最优解收敛的速度.给出相应的纵断面优化模型,并改进初始种群生成的方法,将一个二维优化问题转化为两个一维优化问题进行求解,简化了算法的执行过程.引入惩罚函数的概念处理方案的约束问题,设计算法实现的流程图,并开发相应的优化系统.利用实例证明遗传算法在纵断面优化设计中的可行性及全局寻优的性能.     

货运车站物流效率多指标优化方法研究

随着铁路物流需求的增长，客户对铁路物流效率的要求越来越高，而作为铁路物流系统的核心节点，货运车站（简称：车站）承担着巨大的物流压力。为了更加准确有效地优化车站物流效率，文章基于对车站物流过程的分析，提出了货运车站物流效率多指标优化模型和相关优化指标。将该模型应用于实际车站，获得了该车站物流效率优化指标，据此提出了优化建议。应用结果表明，该优化方法可降低车站物流优化的盲目性，为车站物流效率优化提供参考。     

基于改进遗传算法的高速列车节能优化研究

为有效降低列车运行能耗,针对高速列车行进过程中的能耗优化问题,讨论了列车运行阻力的计算及列车停车点的设置,以此建立以列车能耗最小为优化目标的列车运行优化模型,提出3代逼近搜索的引导机制,改进了传统遗传算法中的算子,同时引入逆转算子提高算法求解能力.以CRH380B型高速列车和合福高铁(合肥—福州)数据为基础进行仿真,列...     

铁路行包装运方案计算机辅助编制系统的研究

基于全路客车行李车开行方案,综合分析行包作业的约束条件和关联因素,按照优先直达、合理中转及合理运输路径距离等原则,采用“穷举计算,逐一筛选,分类排序”的算法,提出全路行包办理站之间站到站的行包装运方案模型.基于本文提出的模型和算法,设计开发了铁路行包装运方案的计算机辅助编制系统,分为上游站运能运量预报子系统和车站辅助装车计划子系统,该系统有利于提高铁路行包运输装车计划编制和中转计划编制的工作效率.     

基于遗传算法的铁路纵断面优化研究

针对铁路纵断面优化问题,基于遗传算法建立铁路纵断面优化模型。研究结论:在初始铁路纵断面方案基础上,基于遗传算法进行纵断面自动优化,可以提高优化速度和优化结果;以变坡点里程及设计高程为优化设计变量,依据对纵断面设计内涵的分析,构建了遗传算法的多目标适应度函数;在种群多样性评价的基础上,确定选择、交叉和变异算子操作概率的自适应调整方法;在纵断面优化理论的研究基础上,利用VC.NET和ObjectARX2006编制了基于遗传算法的纵断面优化程序。     

高速铁路开展快运物流有关问题的探讨

我国拥有世界上规模最大、速度最快、管理经验最丰富的高速铁路网,为开展高速铁路快运物流打下了坚实的基础,但目前高速铁路快运物流的占比却并不理想.针对此问题,本文就现代化物流条件下,高速铁路如何更好地开展快运物流进行了研究,分析了目前我国高速铁路快运存在的主要问题,提出了高速铁路办理快运物流的潜在运量,并对高速铁路快运的运...     

储能式有轨电车充电站布局优化研究

车载储能装置与接触网搭配的混合供电方式已成为有轨电车供电技术的发展趋势。结合有轨电车线路实际条件与列车特征参数合理设计地面充电方案至关重要。提出了一种基于遗传算法的储能式有轨电车充电站布局优化方法。建立了有轨电车运行模型,结合列车的区间运行过程对充电站布局进行分析。在此基础上,依据充电站布局的优化目标和优化约束条件,推导得到充电站布局的优化评价函数,并结合实际有轨电车线路数据进行充电站布局优化仿真计算。在保证列车正常运行的情况下,优化后的充电站数量仅为优化前的一半。仿真结果表明,采用该优化方法能够极大地降低工程建设成本。