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.     

长大货物多式联运路径优化模型与算法

基于可行性与合理性的角度, 分析了长大货物多式联运路径优化的影响因素。以最小运输时间、里程与费用为目标函数, 以线路限界、桥梁承载能力、起重设备的起重能力为约束条件, 建立了长大货物多式联运路径优化原始模型。考虑了约束条件的改造性特征, 将原始模型扩展优化, 设计了二维序列编码策略, 运用遗传算法求解扩展模型。计算结果表明: 运用提出的优化模型与遗传算法, 最优运输时间、里程和费用分别为12.5d、1 116km、58.18万元, 运用提出的优化模型与模拟退火算法, 最优运输时间、里程和费用分别为15.5d、1 131km、67.74万元; 运用单一的铁路运输方式与遗传算法, 最优运输时间、里程和费用分别为12.7d、1 152km、56.50万元。与其他2种情况比较, 提出的优化模型与遗传算法的综合优化程度分别提高52.22%与8.95%, 可见, 模型可行, 算法有效。     

集装箱多式联运组合优化研究

在联运过程中,从运输企业的利益和集装箱货物收发货人或代理人的利益两个方面出发,从经营收入、转运成本、因延误的保存成本利损失费用、时间价值四个角度建立了一个能适应各种运输要求的综合性多目标规划模型,并找到了适合该问题的算法.     

考虑速度与拥堵的多式联运路径优化研究

对多式联运路径优化进行了研究.对于多个城市节点,扩展并建立不规则棱柱模型网络,不仅考虑不同运输方式的成本与时间,还将不同运输方式对应的速度与拥堵纳入模型.基于Dijkstra最短路径算法,创建一个包含速度与拥堵因素多式联运路径优化模型仿真系统,通过模拟动态参数,分析了该组参数下的速度与拥堵对多式联运最优路径选择的影响,为区域运输规划提供了重要的参考价值.     

考虑多节点时间窗差异的集装箱多式联运路径选择研究

基于多式联运网络,考虑不同运输方式的能力以及工作时间窗和发车班期,并且根据货主的具体货运需求,构建了运输成本最小、运输时间最少的多目标0-1整数规划模型。通过决策运输路线、运输方式来优化运输路径,采用非支配排序遗传算法(NSGA-II)以及二阶段编码的方式求解模型,经过多次种群进化和非支配解筛选,获得多式联运运输路线的Pareto非劣解集。最后以20个节点、39条运输弧、3种运输方式的多式联运网络为例进行算例分析,验证了算法和模型的可行性和有效性。     

带有固定运费的多式联运方式选择

为更经济有效地组织多式联运,在同时考虑固定运输费用和变动运输费用的前提下,针对一批货物在其运输路径上各路段运输方式的优化选择问题,以包括运输费用、中转费用和惩罚费用在内的总费用最少为优化目标,以货物送达时间和运输能力为约束条件,构建了混合整数线性规划模型,并设计了相应的整数编码遗传算法.算例结果表明,本文模型比既有不考虑固定运费的模型具备找到更优解的能力;对于15个包括20~100个路段和5~20种运输方式的随机算例,与商业优化求解器LINGO相比,本文算法在设定计算时间60 s内找到了2个大规模算例的更优解,总费用平均节省0.75%,证明了该算法对大规模问题的有效性.      

考虑排放控制区的绿色多式联运路径和速度优化

针对考虑排放控制区的绿色公海多式联运路径和速度优化问题,本文首先构建不同碳排放政策下多目标混合整数非线性规划模型,并根据问题特性将其转化为等价的线性模型;其次,为有效求解模型,提出融合问题特性的改进自适应遗传算法,根据问题特点设计多层编解码机制和自适应遗传进化策略;最后,以我国某公海多式联运系统为例,验证所提模型和算法的有效性,并针对不同时间窗和低硫燃油价格进行敏感性分析。实验结果表明：与传统遗传算法和商业求解器Lingo相比,改进自适应遗传算法能获得更满意的方案,分别减少了5.2%和3.7%的多式联运总成本;强制碳排放政策下,排放限额的变化一般不会改变经营人的路线选择,只会影响经营人是否进行运输活动;碳税政策下,碳税价格上涨对多式联运总成本影响很小;碳交易政策下,不同排放限额的多式联运方案可能一致;货物准备时间延后和截止时间提前会增加运输成本,船舶在排放控制区内外使用不同航速能够带来明显的经济效益。     

动态规划的集装箱多式联运系统运输方式组合优化

集装箱多式联运是一种以实现货物整体运输的最优化为目标的联合运输的组织形式,而集装箱多式联运系统中各种运输方式的优化组合直接关系到货物运输的费用、时间和运输质量.文中对集装箱多式联运系统中各种运输方式的组合优化问题建立了满足现实约束条件的基于动态规划的优化模型,进行了基于MATLAB的算法与程序设计,获得了最优的运输方式组合策略.实证研究显示了该模型与方法的可行性与有效性.     

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.     

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。     

基于组合算法的易腐货物多式联运路径优化

为解决易腐货物多式联运路径优化问题,考虑时间窗约束,建立一种总成本最低的易腐货物多式联运路径优化模型.因遗传算法全局搜索能力强,禁忌搜索算法依赖初始解与领域结构的特点,设计了遗传-禁忌搜索组合算法,来求解最佳运输方式下的低成本最优路径.为验证多式联运的优势,特举实例将多式联运与单一运输方式进行对比;实例可知,组合算法有...     

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。     

我国铁路参与国际集装箱多式联运现状及发展对策

国际集装箱多式联运是当今举世公认的最先进的运输方式,因其组织运输的全程性、商务及货运规章的通用性以及托运手续的简便而备受世界各国的推崇和重视,正日益蓬勃发展.随着我国对外贸易的发展,发展国际集装箱多式联运可以说是势在必行、大有可为.     

基于协同学原理的集装箱多式联运系统优化

为构建集装箱多式联运系统,充分发挥集装箱多式联运的优势,运用协同学原理分析了多式联运系统中集装箱、各运输方式、多式联运通道的协同关系,综合上述关系建立了集装箱多式联运系统规划模型;通过实例求解验证了模型的正确性,实现了集装箱多式联运系统中各因素的协调优化;模型中节点的双重含义将模型简化,为求解带来了极大的方便.     

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.     

双重不确定下应急物资多式联运可靠路径优化

为按时、可靠地将应急物资运达目的地,综合考虑需求和运输环境的双重不确定性、节点疫情感染风险、成本约束、班期限制和转运能力限制等,构建以可靠度最大为目标的应急物资多式联运可靠路径优化模型。同时针对所求问题的NP-难特点,设计蒙特卡洛自适应遗传算法和模拟退火遗传算法进行求解,并引入优劣解距离法对算例的运行结果进行分析。研究结果表明：蒙特卡洛自适应遗传算法较模拟退火遗传算法在求解质量和求解时间方面更优,在交叉概率为0.80,变异概率为0.08,种群大小为50的最佳参数组合下,得到的优化路径最大可靠度为85%,且求解出来的最优路线均未经过存在疫情感染风险的节点,求解结果较好。参数分析表明：在交叉概率相同的条件下,两种算法的平均运行时间均随着变异概率的降低而减少,随着变异概率的增加而增加;多式联运路径优化的决策会受水铁班期的影响。     

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。     

信息系统在我国集装箱多式联运中的应用研究

介绍当今电子数据交换(EDI)技术的特点和发展趋势，结合我国集装箱多式联运的信息化现状，提出以建立全国EDI中心信息系统为核心的集装箱多式联运综合信息系统，并从功能、构成、安全、保密、报文运作等方面对EDI中心系统进行分析。