考虑碳排放成本的铁路集装箱快递班列开行方案

针对我国目前快递公路运输方式占比过高,而导致的道路交通需求过大、运输成本、碳排放过高等问题,研究了“双碳”目标下铁路集装箱快递班列方案。考虑运输距离、快递量、快递网点数量、物流产业占GDP比重等因素,运用熵权法确定集装箱快递班列始发站和到达站。根据公路直达运输和调运至铁路车站2种形式,构建包括始发站、调运站和到达站的铁路集装箱快递班列运输网络。为确定集装箱快递运输直达方案、调运方案及采用的运输方式,建立了铁路集装箱快递班列开行方案的整数规划模型。为确定集装箱快递班列合理的列车编组数量及铁路经济运距,该模型以运输成本、调运成本和碳排放成本最小为目标,不仅综合了快递运量、时间约束以及列车开行条件等因素,而且考虑了快递货物的调运流程。此外,该模型还引入了碳排放系数、碳交易价格等要素,以计算碳排放成本。以长三角地区快递货流集散为例进行了实证分析,结果表明：铁路集装箱快递班列开行方案以直达运输为主,调运方式为辅;运输方式按照载货量及铁路经济运距划分铁路运输为主,公路运输为辅;列车合理编组范围为25～40辆,且列车编组数量过高和过低均不具有优势;设定铁路运输速度120 km/h的条件下,铁路经济运...     

运输方式选择的模型及算法研究

运输方式的选择条件包括运输货物的种类、运输量、运输距离、运输时间和运输成本.其中,运输货物的种类、运输量、运输距离是由货物自身的性质和存放地点决定的,属于不可变量.文章试图通过这些不可变量来建立运输货物的总成本模型,并用混合整数规划来求解模型,从而找到最优的运输方式.     

资源共享模式下的整车物流路径优化

在对资源共享模式下的整车物流路径优化问题进行分析的基础之上,提出了共享车辆和共享车辆分拨中心两种资源共享模式下的整车物流路径优化网络,构建了以整车运输总成本最小为目标的数学优化模型,并设计了基于遗传算法的启发式算法用于求解该问题。结合华晨宝马、上海通用及广州本田的整车物流运输实例求解,认为文中所提出的资源共享模式可以节约总成本30%,能有效降低运营成本。对不同公路重载单位运输成本下最优成本的变化情况进行了比较分析。结果表明:单位运输成本越大,采用传统单独运输的成本越大,越应采用共享运输模式;但若公路重载运输单位成本与铁路和水路运输的成本越接近,则共享模式的优势越弱,成本节省率也就越低。     

Coordination Mechanism of Transportation-inventory Model in Fuzzy Environment

针对单位运输成本为运输量的阶梯函数形式,且客户需求、提前期和库存成本存在不确定性的运输-库存协调问题,从优化系统物流成本角度,建立了运输-库存系统成本优化模型.基于理论上的最优解在实际中并不一定可行的事实,为了使决策者的决策意图能够得以体现,提高优化结果在实际环境中的可执行性,提出了一种求解模型的协调机制.最后算例表明了该协调机制的有效性:既体现了决策者的经验判断,同时由该优化机制得到的优化结果也小于分剐采用最优运输策略和最优库存策略时的系统成本值.     

连续需求下整合关税成本的选址-库存模型

针对国际物流网络设计中忽视连续需求下库存成本影响问题,基于梯级库存持有成本和产品的价值增值过程,建立了连续需求下包含关税成本的多层级选址-库存模型.模型考虑了设施打开成本、运输成本、库存成本、采购成本、生产成本和关税成本之间的相互影响关系,同时对网络结构参数、运输量和订货批量进行决策.利用粒子群优化算法对多个不同的算例进行了求解.算例结果表明:在国际物流网络设计中,考虑关税影响能够带来明显的成本节约,而且随着需求、单位运输成本和库存成本的增加,这种节约会增大;建立的模型和设计的粒子群优化算法是有效和可行的,可以用于国际物流网络设计.     

随机运输时间下集装箱海铁联运箱流径路优化方法

集装箱在海铁联运过程中容易受到各种不确定因素的影响, 导致运输时间波动, 进而影响货物的送达准点率。为有效降低不确定运输时间的影响, 兼顾运输过程的经济性和绿色可持续性优化集装箱海铁联运箱流径路。采用随机机会约束规划构建运输总费用最少和碳排放量最低的多目标模型。在约束条件中引入铁路和海洋期望运到时间, 并对超过期望运到时间的径路进行惩罚处理, 保证运输径路的优越性。考虑一站直达和中转换装这2种运输组织模式, 克服现有研究未考虑货源是否充足的缺陷。运用不确定及概率论相关理论知识将不确定约束转化为线性约束。以西安至洛杉矶的集装箱货物出口径路优化为案例背景, 采用NSGA-Ⅱ算法求解, 并通过贪心算法改进初始化种群以及基于logistics分布的概率选择算子改进精英选择算子。通过对比分析得到以下结果: ①算法优化后运输总费用减少23.15万美元, 碳排放减少6.69 t, 同时算法求解速度提高了75.36%;②将本文模型选用的随机规划和模糊规划进行对比, 发现随机规划解集数量多于模糊规划, 且二者在相同输送径路中的运输总费用和碳排放量均优化了10.65%。因此本文模型和算法具有良好的优化效果。进行灵敏度分析, 观察置信水平以及时间影响系数对目标函数和货物送达准点率的影响。结果表明: ①较高的铁路和海洋运输置信水平会提高货物的运输总费用。②时间影响系数和货物送达准点率呈负相关, 影响系数越大货物送达准点率越低。      

基于海铁联运的集装箱班列服务路径优化

虑考虑海铁联运过程中影响集装箱班列开行的不确定因素, 结合班列服务客户各自固定需求时间窗的实际需求, 引入不确定规划区间来表示集装箱在客户节点的装卸箱服务时间, 同时将具有时效性要求的需求时间窗设置为软约束, 运用惩罚函数将其作为惩罚项整合到运输成本目标函数中, 选择合理的惩罚系数, 构建以运输成本低、运输时间少为目标的班列服务路径非线性多目标优化模型, 针对不确定变量, 采用机会约束规划转换模型得到考虑模糊时间的多目标路径优化模型, 通过加权求和将多目标合并转化为单目标问题, 并设计人工蜂群算法求解所构建的班列服务路径优化模型, 并以盐田港海铁联运为实例进行了模型检验和对比分析。结果表明: (1)在硬时间窗约束下运输时间减少了88%, 但成本增加了97%, 充分表明了软时间窗设置的优势; (2)考虑不同的运输目标时, 只考虑运输费用时, 运输时间增加了5.3%;只考虑运输时间时, 运输费用增加了67.8%。所建模型和算法能够很好的满足不同客户不同运输时效性的需求, 在运输费用方面具有明显的优越性。      

基于最低成本的甩挂运输组织方式优化分析

本论文以甩挂运输的运输成本为切入点,综合考虑运输企业自身运输条件,建立关于甩挂运输车辆的甩挂运输组织模式组合的选择模型,该模型考虑了满足汽车甩挂运输的时间要求,力求将企业的运输成本降到最低,并通过算例进行了分析。     

Bi-level Programming Model for Road Transport Route Optimization of Dangerous Goods Based on Simulated Annealing Algorithm

选择一条既能保运输安全,又能满足经济需要的路线,是危险货物道路运输过程中的重要问题.危险货物道路运输路径优化是解决这一问题的有效方法.在对危险货物道路运输进行系统分析的基础上,根据危险货物运输的特点和广义阻抗函数的定义,建立了危险货物道路运输路段阻抗函数模型;为满足政府要求的运输安全性与运输企业要求的运输经济性,根据Wardrop平衡原理,建立了以UE模型为下层模型的危险货物道路运输路径优化的双层规划模型,通过模拟退火算法和对双层规划模型进行求解;最后,进行了案例研究,证明了模型和算法的有效性.     

危化品运输车辆道路运输相关法规及处罚规定

<正>相关法规《危险化学品安全管理条例》第五十条规定:通过道路运输剧毒化学品的,托运人应当向运输始发地或者目的地县级公安机关申请剧毒化学品道路运输通行证。申请剧毒化学品道路运输通行证,托运人应当向县级公安机关提交下列材料:(一)拟运输的剧毒化学品品种、数量的说明;(二)运输始发地、目的地、运输时间和运输路线的说明;(三)承运人取得危险货物道路运输许可、运输车     

多目标物流配送优化问题建模及其遗传算法设计

建立了带有公共交货期的多目标物流配送优化模型,考虑了3层配送网络中物品分配和运输模式选择,并对迟到完成的任务给予惩罚,所优化的目标为总费用最小化和分拣中心负载的平衡。建立了一种遗传算法求解过程,对染色体采用了两部分编码,分别表示对分拣中心和运输模式的选择决策,并采用了可变的交叉和变异概率,以防止求解陷入局部最优。最后通过数值仿真试验表明了多目标问题求解的有效性。     

考虑多目标的城市停车换乘选址优化模型及算法

停车换乘选址问题是城市交通网络设计研究的重点领域,已有研究的优化目标多集中在系统总费用方面,而对交通可持续发展方面考虑不足。为此,提出综合考虑多方面目标的停车换乘设施选址优化模型及其求解算法。首先,基于超网络理论,提出多方式城市交通系统的超网络模型并定义O-D (Origin-destination)间的超路径、有效超路径及子路径,结合出行者出行过程及交通网络拥挤特征,给出超路径费用的数学表达;其次,基于多方式交通网络随机均衡配流结果,构建交通总阻抗、污染物排放量以及交通系统公平性等系统优化指标的计算模型,并建立用以描述停车换乘设施选址问题的多目标优化模型;进而,以多目标系统优化模型为上层问题,以超网络下满足Logit分配的多方式交通网络配流模型为下层问题,构建描述城市多方式交通系统停车换乘设施选址问题的双层规划模型,并基于模型特征,结合“记录-搜索”思想设计非支配排序遗传算法进行求解;最后,基于Sioux Falls网络设计算例。研究结果表明：算法能够在有限的步骤内搜索到90%以上的Pareto最优解;平均而言,停车换乘措施使得交通总阻抗减小了0.31%,污染物排放量减少了7.32%...     

考虑车辆限行和装箱约束的车辆路径优化方法

在实际配送过程中,考虑到部分城市道路存在限制大型配送车辆通行的现状,以及运输途中车厢内物品满足后进先出等装载约束能有效提高装卸效率的特点,将车辆限行和二维装箱约束加入到需求可拆分车辆路径问题中.同时考虑到车辆的使用成本和行驶成本,以车辆总配送成本最小为目标构建考虑车辆限行和二维装箱约束的需求可拆分车辆路径问题数学模型,...     

基于多方式广义费用模型的超级交通网络需求预测技术应用

针对综合交通网络规划各方式缺乏有机融合问题，通过建立以虚拟概化线连接的铁路、公路、水运、民航各方式交通线网和火车站、港口、机场等枢纽节点一体衔接的超级交通网络模型，运用广义费用函数计算客货在路网、枢纽及虚拟概化线上流动产生的广义费用，实现各方式交通网络融合。考虑公路客货运周转量占全方式总量比例高，但客货运平均运距短，以县级行政单元为基础将全国划分为2 540个综合交通小区，获取2018年各运输方式全年客货运起讫点（OD）数据，通过聚合、拆分等方法，将各方式OD表叠加形成现状综合交通小区客货运输量OD表；采用总量预测、自上而下分层控制的技术路线，对2050年全国总量、分区域总量和综合交通小区客货运发生吸引量进行预测，计算2050年综合交通小区客货运输量OD，实现各方式运输需求融合。基于Fisk模型，构建组合出行情况下多方式、多类别随机用户均衡分配模型（SUE），采用连续权重平均（MSWA）法对模型进行求解，并通过算例验证了模型和算法的有效性。结果表明：模型能够体现“宜铁则铁、宜公则公、宜水则水”的规划理念，实现乘客组合出行和货物多式联运，预测精度较高。研究成果可应用于宏观交通趋势判断，为实现综合交通网络规划中各方式有机融合提供借鉴，并成功应用于国家综合立体交通网规划研究中。     

铁路集装箱运输动态服务网络设计及Benders分解算法

充分考虑箱流的中转方案，研究铁路集装箱运输动态服务网络的设计方法。以总成本最小为优化目标，构建了铁路集装箱运输动态服务网络设计的线性规划模型。根据模型特点，采用Benders算法进行求解，将问题分解为服务网络设计的主问题及箱流分配的子问题，通过计算子问题的对偶模型不断产生主问题的割平面，由此进行迭代求解。为克服算法收敛速度慢的缺点，在主问题模型中添加有效不等式，使主问题更加紧致。以北京、郑州等集装箱办理站构建的运输网络为例，验证了模型和算法的有效性。算例结果表明，对于求解大规模的集装箱运输动态服务网络设计问题，改进后的算法运行46 s得到优化解，GAP为1.56%，未改进的Benders算法运行相同时间后，GAP为45.17%，改进策略的运用有效提高了计算效率; 所得服务网络的总成本比所有箱流均采用直达运输模式服务网络的总成本减少了20%;与现有集装箱班列开行方案相比，优化后的班列发车时段、开行频率在满足运输需求的同时，保证了各组箱流能在规定运到期限内送至目的站。      

基于前馈补偿的路网规划方法

交通需求与交通供给之间的正反馈效应，使得路网规划方案难以适应交通需求的变化。在研究交通需求与路网容量关系的基础上，提出了采用前馈的手段，把交通需求的变化预载到规划模型中，规划模型是以建设成本、建成后的运营成本和未满足的交通需求所造成的机会损失成本之和的年平均值最小为目标，并让总成本具有时间性来克服规划方案与未来实际情况之间的偏差，达到对当前的规划工作采取前馈控制，使规划方案兼顾未来的需求和规模上的控制，在一定程度上克服交通需求的不确定性。     

考虑路况、配送员与顾客满意度的冷链物流车辆配送路径优化方法

在城市交通拥堵日益严重的背景下，为解决冷链货物配送时效性较差、顾客满意度低以及配送员积极性不高等问题，研究了以总成本与满意度为目标的冷链物流车辆路径优化方法。采集并拟合了工作日、节假日、双休日交通拥堵指数趋势图，得到道路交通拥堵时间分布规律，提出了不同时期、时段内道路路段节点之间的实际通行时间计算方法；设计了配送员薪资与工作强度相结合的评价指标，构建了基于灰色白化权函数的配送员满意度评价模型。考虑随机需求、满意度和时间窗等约束，构建了多目标车辆路径优化模型；针对多目标模型求解的复杂性，设计了改进的自适应大规模邻域搜索算法，算法搜索过程中充分利用其算子的自适应性，有效平衡了NSGA-II算法大规模寻优与耗时之间的关系。以经典的Sioux-Falls交通网络为例进行算例分析，结果表明:①考虑配送员满意度模型后，在工作日、节假日、双休日总成本分别增加了2.05%、1.93%和1.16%，但配送员满意度分别提高了39.43%、46.26%和57.37%，顾客满意度平均提高了1.16%、4.76%和9.75%，运输时间缩短了2.42%、7.34%与8.41%。②以配送总成本最小为主要目标时，当需求变动（即随机需求的标准差σ＝1，2，3，4，5）时，得到的缺货成本比未考虑随机需求模型的结果分别增加了0.79%、0.89%、0.93%、0.94%和0.95%，印证了顾客随机需求对企业配送成本产生的影响。所提模型和算法为冷链物流管理中提升配送员和顾客满意度提供了一定的理论基础。      

基于交通效率的大城市合理土地利用形态研究

从交通效率的新视角出发,采用总出行时间来衡量土地利用形态的交通效率和宏观可达性。通过把总出行时间分解为组团内部的出行时间与组团之间的出行时间,推导出指标的函数表达式,并建立了一定经济、土地、人口约束下,总出行时间最小的城市土地利用优化模型。结合城市交通规划模型,提出了能体现土地利用与交通系统循环反馈关系的求解方法,从交通效率最大化或局部最大化的角度,对土地利用—交通系统的一体化规划进行了有益的尝试。     

考虑风险分布特征的危险品运输路径优化（双语出版）

为控制危险品运输风险大小并提高风险分布合理性,兼顾运输商的利益诉求,对多种类型危险品在同一路网内运输时的多路径组合优化问题进行研究。首先根据运输路径物理特征,结合路段风险值给出路径间的物理相异度计算方法,并根据各路段在路网内的地理位置,给出路径间的空间相异度计算方法;然后设置总风险阈值和最小相异度约束,建立同时考虑累积运输风险、运输费用和运输时间的多目标优化模型,改进第2代非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ）对模型求解,利用动态拥挤距离来提高群体中个体分布的均匀性;最后通过随机网格网络算例对多种类型危险品在不同起讫点间单次、多次运输场景下的路径选择进行仿真优化,并利用实际路网数据对优化方法的可行性进行验证。结果表明：设置危险品运输路径之间的相异度约束,可减少共用路段/节点数量,避免运输风险在局部区域内过度集中;适当增加累积运输风险,有利于提高路径之间的物理相异度和空间相异度,使运输风险的分布更为分散,同时扩大了运输商的路径优化空间。研究结果可为政府部门对危险品运输风险控制及风险分布管理提供新的方法,为运输商的路径选择提供决策支持。