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.     

考虑损耗的粮食装载方式与运输路径联合优化

高质量的粮食流通体系是保障粮食供需平衡和粮食安全的重要保障。本文考虑粮食货种易损耗特性;以运输、碳排放、损耗总成本最小化为目标;构建同时考虑“袋装-散装-集装箱装载”不同装载方式和“公路-铁路-水路”不同运输方式的联合优化模型;并以我国东北地区“北粮南运”为现实场景;采用启发式遗传算法开展算例分析。计算结果表明:粮食集装箱公铁水多式联运相比包粮和散粮运输具有明显的低总成本和低损耗优势;损耗成本占比分别为9.86%、42.29%、29.82%。“北粮南运”过程中公路定位于两端集疏运;铁路和水路承担干线长距离运输;随着运达时长要求的提高;铁路占比逐渐增加;水路占比逐渐减少;当运达总时长为71.5h;最优运输方案由集装箱公铁水联运转变为集装箱公铁联运。在总成本构成中;3种装载方式最优路径的运输成本、碳排成本基本相同;政府管理部门、物流服务提供商应认识到降低粮食运输损耗量是降低全程物流运输成本的有效方式。     

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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     

突发公共卫生事件下应急定制公交线路优化

考虑突发公共卫生事件下的疫情防控要求, 构建了一种应急定制公交线路优化方法; 对城市中已经封闭的小区和路段进行筛查, 并将这些小区和路段设置为应急定制公交禁行区域; 以所有应急定制公交总运行时长最短为目标, 以乘客上座率不超过安全阈值为约束, 同时考虑供需匹配, 构建了突发公共卫生事件下应急定制公交线路优化模型; 设计了遗传算法来求解该模型, 采用三段式混合编码方式进行染色体编码, 3段染色体分别由定制公交停车场编号、上车站点编号和下车站点编号组成, 运用贪婪策略解码染色体; 采用模拟案例验证了模型与算法的可行性, 并将优化结果与正常情况下基于相同客运任务的定制公交线路优化方案进行了对比。研究结果表明: 在完成相同客运任务的情况下, 应急定制公交线路所需车辆数比正常情况下多2辆, 车辆的总运行时长也比正常情况下增加6.997 h; 正常情况下的定制公交线路优化模型不能直接用于突发公共卫生事件场景, 针对应急场景构建的定制公交线路优化模型与算法能从众多备选方案中快速计算得到优化方案, 不仅能满足防疫要求, 还能满足人们的出行需求。     

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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.     

公交线网优化的算法研究

为缩短居民乘车出行时间以及减少公交运营投入,在公交线网优化过程中通常采用具有全局最优的遗传算法。针对基本遗传算法自身的一些缺点,提出了一种改进的遗传算法。该算法在公共交通路线优选过程中运用减少搜索空间、加入最佳保留策略和修正策略的方法,对基本遗传算法中的选择、交叉、变异算子及中止条件进行改进。改进遗传算法能够在保证种群多样性的同时加快收敛速度,较好地避免了基本遗传算法前期容易早熟和后期进化缓慢等现象。实例仿真计算表明,该算法具有比基本遗传算法更高的效率,是优化公交线网的一个有效途径。     

集装箱船舶全航线配载优化模型与改进遗传算法

以集装箱船舶稳性、强度、载荷为约束条件, 以全航线倒箱量最小和吃水差最优为目标函数, 建立了集装箱船舶全航线多目标配载优化模型。利用启发式算法获得初始可行解, 利用改进了的遗传算法进行优化, 并用1 841TEU、3开口的集装箱船舶进行实例验证。计算结果表明: 与传统遗传算法相比, 改进的遗传算法能在1.967s内求得全航线上5个挂靠港口的配载计划, 并能求得5个港口的满意解; 在求得的满意解中, 船舶倒箱量均为0, 吃水差的绝对值分别为0.003 5、0.000 8、0.109 7、0.001 1、0.371 2m, 均在船舶行驶的合理范围0~0.5m内; 对于不同挂靠港数量的其他航线, 改进的遗传算法能在5s内快速获得合理的配载计划。可见, 优化模型与改进的遗传算法可行。     

排放控制区下集装箱班轮航线路径规划与航速调度集成决策

针对排放控制区和“限硫令”实施下,控制区内外燃油价格的巨大差异,对船舶进出港射角选择、航段航速优化,挂港顺序确定的影响,综合考虑船舶进出港射角与控制区内外航距组合的关联关系,控制区内外航距、航速在燃油价格差异下的悖反关系,船舶耗油费用和耗时费用的平衡关系,港口间船舶运行费用组合与航线挂港次序的作用关系,以及这些关系相互影响,相互作用,相互耦合对船舶运营成本的影响,提出集装箱班轮航线路径规划与航速调度集成决策问题。以航次运营成本最小为目标,运用斜边非限定变异三角函数几何方法和混合整数非线性规划建模方法,构建该问题的两阶段集成决策模型,并利用遗传算法对结果进行优化。最后,通过案例对比与趋势分析,验证了模型的实用性和优越性。     

多式军事联运系统运输方式优化组合研究

首先对运输方式组合进行分析,构造了运输网络图,根据运输任务对时间和成本的不同要求,通过设置时间最短和费用最低两个不同的目标函数,建立了多式军事联运系统运输方式优化组合的数学模型,并运用遗传算法和MATLAB软件进行求解,最后用一个实例验证了本文方法的可行性。研究能够为军事运输管理决策提供理论依据。