不确定环境下多式联运路径多目标优化

针对不确定环境下的多式联运网络,考虑转运成本、时间及运输方式班期等影响因素,构建运输总成本最小和运输总时间最小的双目标优化模型.通过蒙特卡洛方法处理网络中的不确定性,设计结合非支配排序的多目标蚁群算法求解Pareto解.为解决基本蚁群算法收敛过慢、过早收敛带来的求解质量低等问题,在状态转移策略中加入方向启发因子,在信息素更新策略引入"最大-最小蚂蚁系统",从而提高解的质量.最后通过算例检验改进蚁群算法的优化效率,并为决策人提供5个充分满足其对不同目标要求的决策路径.     

不确定环境下多式联运路径多目标优化

针对不确定环境下的多式联运网络,考虑转运成本、时间及运输方式班期等影响因素,构建运输总成本最小和运输总时间最小的双目标优化模型.通过蒙特卡洛方法处理网络中的不确定性,设计结合非支配排序的多目标蚁群算法求解Pareto解.为解决基本蚁群算法收敛过慢、过早收敛带来的求解质量低等问题,在状态转移策略中加入方向启发因子,在信息素更新策略引入"最大-最小蚂蚁系统",从而提高解的质量.最后通过算例检验改进蚁群算法的优化效率,并为决策人提供5个充分满足其对不同目标要求的决策路径.     

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。     

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。     

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。     

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...     

应急救援物资多式联运的成本最优化模型

针对突发事件中应急物流的特点,提出综合考虑应急救援时效性、经济性和安全性因素的 应急物资车辆调度方法。在参阅国内外众多有关应急物资车辆路径选择问题研究文献的基础上, 综合考虑了时间窗约束（硬时间窗和软时间窗） 及公路、铁路、航空3 种运输方式及路网道路的 脆弱性和可修复性等因素,建立了多应急救援点、多受灾点的应急车辆路径问题模型。问题求解 过程中采用模拟退火算法,并通过算例验证模型与算法的可靠性。结论证明应用模拟退火算法求 解应急物资车辆调度问题时,搜索效率较高;算例结果表明了在应急救援中由于不同的时间窗要 求导致不同类型的物资所选择的路径不同;同时体现了多式联运在应急救援中的应用。     

发展多式联运提高运输效率

纵观现代交通运输的发展进程,五种运输方式(铁路、道路、水路、航空、管道)经历了不同的发展阶段.18世纪工业革命到19世纪上半期,是以水运为主的发展阶段,海洋运输和内河运输对当时各国资本主义经济发展,发挥了重要作用.到19世纪中叶,进入铁路运输发展阶段,尤其是在第一次世界大战时期,铁路运输迅猛发展,路网长度增长很快.铁路运输承担了3/4以上客货总量,这个阶段被视为铁路运输的"黄金时代".     

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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.     

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针对综合运输网络运量预测需求,建立了多式网络分层分配模型,以分层网络拓扑结构和相应路径搜索算法的改进为重点,建立了适合分层网络结构的运量分配模型. 分层网络模型中心节点代表城市中心和换乘枢纽,相应地构建适用分层网络结构的广义费用函数、路径搜索算法. 以本文研究方法为基础开发了辅助计算系统,用于解决大规模运输网络的运输需求预测问题. 以在建的京沪高速铁路沿线运输网络为研究案例,研究结果验证了本文构建的多方式分层分配模型的有效性与实用性.     

公铁网络联运方案设计

基于公铁联运模式,构建干支线运输方案设计的混合整数规划模型,揭示了网络基础设施配置与干线运输服务设计间的协调优化关系.对公铁联运网络的枢纽等级配置、干线运输服务设计、货物托运人和收货人对于中转枢纽的选择、货物托运人和收货人对干线运输服务的选择,以及干线区段改造方案等决策进行综合优化.分析表明,收货时间限制成为联运方案选区的关键约束条件.此外,公铁联运中转枢纽节点的能力制约着联运系统的服务能力,瓶颈区段的识别并改进,以及合理的干线差异化等级的运输服务组合能够大幅度降低网络运营成本     

基于遗传算法的军事运输路径优化

在建立军事运输路径优化模型的基础上，设计了求解最小广义权路径的遗传算法；针对军事运输中的必经点和节点保序问题，构造了特殊的染色体编码规则和交叉、变异的处理方法；提出通过对初始种群染色体的预处理来提高算法的性能．最后，进行了算法的比较实验和结果分析，以验证算法的可行性和有效性．     

“一带一路”的多式联运服务体系研究 ——“交通7+1论坛”第四十四次会议纪实

“十三五”期间是加快推进综合交通运输行业转型升级,推进现代物流业“降本 增效”,统筹多种运输方式协同融合发展,全面提升综合运输服务能力水平的关键时期. “一带一路”国家战略为多式联运发展带来新的机遇,物流大通道加快建设、铁路货改不 断深化、各类扶持政策密集出台.如何积极服务并融入于中央“一带一路”战略,实现综合 运输通道和枢纽节点的集约化运输组织,提升多式联运服务水平,成为行业内外普遍关 注的课题.本次论坛重点围绕多式联运体系进行研究,在“一带一路”基础设施互联互通的 基础上,开展中欧班列国际运输与多式联运集疏运体系的有效衔接,促进各种运输方式 和不同运输组织形式间高效转换,分享西部节点物流园多式联运发展的最新成果与资 讯,商讨解决多式联运领域的重点难题,提升多式联运服务水平.     

一种基于联运产品服务效率的运输收益清算方法

既有多式联运收益清算一般按照各方式运输距离及费率确定,未充分考虑运输时间效率和外部性(如碳排放)对于联运服务竞争力的影响,导致收益清算与联运服务竞争力的分离,限制了联运服务的发展.本文据此提出了基于各方式运输时间效率及碳排放的收益清算方法,该方法考虑了各方式运输时间及运输时间比例的变化,并通过权重系数来满足不同联运环境下收益清算的需要“. 渝新欧”多式联运的实例结果表明,本文方法可提高运输效率较高、绿色低碳方式的收益占比,如当公路时间不变,铁路运输时间由目前的 14.9 d缩短至 9.0 d时,其收益由 95.0%提升至 98.9%.运输时间及其比例的权重系数案例显示,其他条件一定时,不同的权重系数下铁路的收益占比相差约3%,因此需根据实际联运环境确定合理的权重系数.     

一种基于联运产品服务效率的运输收益清算方法

既有多式联运收益清算一般按照各方式运输距离及费率确定,未充分考虑运输时间效率和外部性(如碳排放)对于联运服务竞争力的影响,导致收益清算与联运服务竞争力的分离,限制了联运服务的发展.本文据此提出了基于各方式运输时间效率及碳排放的收益清算方法,该方法考虑了各方式运输时间及运输时间比例的变化,并通过权重系数来满足不同联运环境下收益清算的需要“. 渝新欧”多式联运的实例结果表明,本文方法可提高运输效率较高、绿色低碳方式的收益占比,如当公路时间不变,铁路运输时间由目前的 14.9 d缩短至 9.0 d时,其收益由 95.0%提升至 98.9%.运输时间及其比例的权重系数案例显示,其他条件一定时,不同的权重系数下铁路的收益占比相差约3%,因此需根据实际联运环境确定合理的权重系数.     

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.     

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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.