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.     

带时间窗的多式联运路径优化模型及算法研究

多式联运是我国现代交通运输体系的重要组成部分,其中运输方式和运输路径的选择直接影响到托运人和承运人的利益。根据多式联运相关的概念与网络构建方法,考虑了运输费用、时间价值成本,引入时间窗约束,以总成本最小为主要目标建立多式联运路径优化模型,并根据时间窗要求建立了惩罚机制。根据模型特点,设计了基于floyd的K短路-GA混合算法,求解得到总成本最少的联运方案。最后将该混合算法和传统遗传算法同时应用于多式联运算例求解,分析对比,验证了混合算法的有效性。     

不确定条件下公铁水多式联运多目标路径优化研究

多式联运运输的时效性和成本在现代物流的发展中是不可忽视的因素。针对公铁水多式联运的运输目标，主要研究了当运输时间、中转时间双重不确定因素服从随机分布时的绿色多式联运路径优化问题。构建以运输时间、碳排放、运输成本为目标函数，碳排放量为约束，建立运输时间、中转时间双重不确定条件下绿色多式联运路径多目标优化模型。并据此采用模糊自适应遗传算法（FAGA）和快速非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）设计多式联运路径优化策略；最后采用从南昌到柏林的路径数据仿真验证所提方法的有效性并对结果进行对比分析。研究发现基于NSGA-Ⅱ算法的多目标优化结果较优，可以引导多式联运经营人调整运输方案，减少二氧化碳的排放量，为物流企业开展多式联运运输提供可供参考的依据。     

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...     

基于衔接组合的集装箱多式联运服务分段采购优化

为解决集装箱多式联运服务分段采购中的运输费用和运输时间优化难题,从多 式联运经营人的视角出发,提出了集装箱多式联运总费用最小化和总运输时间最小化的 双层优化目标.基于运输路径选择和时、空、量的衔接组合,结合托运人运单、集装箱多式 联运组织形式、集装箱交接地点、运输路段及方式、运输时间、运费率等要素约束,建立了 集装箱多式联运服务分段采购优化模型.运用自然约束语言设计搜索算法程序并求解.数 值实验分析结果表明,该模型及搜索算法不仅易于实施求解,而且应用效果良好,达到了 集装箱多式联运一体化无缝运输的目的.     

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。     

冷链物流多式联运路径选择优化研究

为降低冷链食品（CCF）在运输过程中的总成本,提高客户满意度,采用多式联运对冷链食品进行物流配送。先基于多式联运网络、总成本最小化和客户满意度最大化,构建路径选择模型;再采用改进粒子群优化算法（IPSO）对模型进行求解;最后,利用实际案例进行模型验证和敏感性分析。研究结果表明：与公路单式联运相比,多式联运的运输成本降低了13.4%,总成本降低了2.4%,时间满意度提高了3.3%,总满意度提高了0.6%。通过提升铁路运输速度,可有效地降低运输总成本,提高客户满意度。     

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.     

绿色多式联运随机优化策略

针对速度服从随机分布时绿色多式联运路径特点,探索路径优化策略问题,使用随机优化方法,建立绿色多式联运随机路径优化模型,设计了一种将样本平均近似法和基于优先权的粒子群算法相结合的混合算法求解该模型.结合多式联运实际情况设计数值算例验证模型的有效性,对模型中速度的正态分布与均匀分布和碳排放因子进行较为完整的情景分析,结合实际情况得出当样本规模为600,速度服从均匀分布时,情景3-2运输成本为501.11、碳排放成本为649.07是稳定性较高的理想决策,碳排放因子增为0.8有利于成本的降低.实验结果表明,本文建立的随机优化模型能够较好解决速度服从随机分布时多式联运路径优化问题,为实际多式联运运营提供决策支持.     

混合不确定条件下绿色多式联运路径优化

主要研究了当运输时间、中转时间、客户需求和中转集拼货运量四重混合不确定因素服从随机分布时的绿色多式联运路径优化问题,运用随机优化理论,以运输成本、碳排放成本和时间惩罚成本为目标,建立混合不确定条件下绿色多式联运路径优化模型.通过对各子目标函数权重进行赋值,得出考虑不同成本因素的多式联运路径优化方案.探讨时间、需求和网络服务能力对多式联运路径优化结果的灵敏度分析,发现各成本随时间变动而变化的规律和边际运输成本最小时的服务时间;当货运量形成规模效应后可降低边际运输成本;不同网络服务规模的运输路径优化结果,以及满足客户不确定需求的最小网络配置.     

考虑环境税的邮政快递企业多式联运路径优化问题

为减缓运输过程中碳排放较多带来的环境问题,研究在考虑环境税条件下,邮政快递企业在货物运输过程中利用多式联运进行路径优化的问题。基于轴辐式运输网络构建运输费用模型,通过调整目标函数中的环境税税率,改变环境税在运输总费用中的占比。采用改进的A*算法并通过实际算例验证模型,得到不同时间成本及环境税税率下的路径规划结果,并提供对应决策。算例分析显示,时间成本系数为5 000,环境税占比分别为低于32%, 32%~78%以及78%以上时,最优方案分别为仅公路运输、公水联运及公铁联运。这表明单一运输方式适用于时效性要求较低的运输作业,对于时效性要求较高的运输作业,多式联运不仅可提高运输效率,且能降低运输成本。     

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.     

混合不确定条件下绿色多式联运路径优化

主要研究了当运输时间、中转时间、客户需求和中转集拼货运量四重混合不确定因素服从随机分布时的绿色多式联运路径优化问题，运用随机优化理论，以运输成本、碳排放成本和时间惩罚成本为目标，建立混合不确定条件下绿色多式联运路径优化模型.通过对各子目标函数权重进行赋值，得出考虑不同成本因素的多式联运路径优化方案.探讨时间、需求和网络服务能力对多式联运路径优化结果的灵敏度分析，发现各成本随时间变动而变化的规律和边际运输成本最小时的服务时间；当货运量形成规模效应后可降低边际运输成本；不同网络服务规模的运输路径优化结果，以及满足客户不确定需求的最小网络配置.     

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。      

多式联运网络中的托盘共用调度方法

为解决多式联运网络中的托盘共用调度决策难题,采用非线性规划、混合整数规划和改进粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）等方法优化了托盘共用系统,研究了在管理者可以选择水路、公路和铁路3种运输模式运输托盘时,管理者应采取的调度方法. 首先分析了多式联运网络中的托盘共用调度流程;其次构建了多式联运网络中的托盘共用调度混合整数非线性规划模型,模型中考虑了转运时间、转运成本、作业批量、托盘毁坏率、时间约束等因素;然后设计了带惯性因子的粒子群算法 （PSO with inertia weigh,IPSO） 和带压缩因子的粒子群算法 （PSO with constriction factor,CPSO）;最后通过实验分析验证了模型和算法的有效性. 研究结果表明:较单一的公路运输,采用多式联运网络中的托盘共用调度模型总成本降低了69.1%;与CPSO相比,IPSO得到的调度总成本降低了1.82%;客户的期望满足时间越宽松时,采用多式联运的方式调度托盘越能节约调度成本;多式联运所耗费的转运时间和转运成本直接影响托盘共用调度决策.      

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.     

考虑多重时间窗的低碳多式联运路径优化模型

多式联运具有参与对象多、运作环节复杂等特点。在经济性、时效性背景下,以中转节点硬时间窗及运输任务限制软时间窗为约束,将运输成本、碳排放成本和转运成本综合费用最小作为目标,建立带有时间惩罚约束的线性整数规划模型,并设计基于蒙特卡洛抽样自适应遗传算法,进行模型有效性的验证。结果表明：对于权重侧重点的不同,从而影响多式联运对运输路径和运输模式的决策,其中时间不确定性对总成本的影响是显著的,表现出正向作用的趋势。考虑多重时间窗更加符合实际,为制定并优化多式联运方案提供决策支持。     

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为了深入研究多式联运运输方案优化问题,将问题抽象成为组合优化问题,并将交叉熵方法应用于多式联运问题的研究.探讨综合运输的背景下,寻求运输成本、转运费用等最小化的运输方案,提出了针对多式联运运输方案选择问题的交叉熵算法,并给出了计算步骤和相应的计算方法.在计算过程中,为了验证本文提出算法的有效性,采用节点扩展的网络图描述多式联运网络,进而转化为最短路问题进行求解.结果表明,运输成本、转运费用对运输方案起到关键作用,并且提出的交叉熵算法能够很快收敛.     

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在集装箱多式联运系统中,内陆运输方式和路径的选择,对集装箱门到门运输过程的运输效果产生很大的影响.为更合理地组织多式联运,本文在充分考虑集装箱内陆运输路径因素的同时,研究集装箱多式联运在运输方式转换过程中节点作业随机特征对运输方式和路径选择的影响.以总成本最小为目标,建立带有时间约束的混合整数规划模型,通过图形变换,将问题转化为节点作业带有随机特征和运输时间约束的最短路模型.通过实例验证并对结果进行分析,求得的路径在成本和时间方面较合理,具有可操作性,可以成为多式联运路径选择的决策参考.     

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.