班期限制对多式联运路径决策的影响

多式联运中运输时间时效性的高低直接影响到发货人、承运人和收货人的利益。在以总运输时间为目标函数的多式联运路径决策模型基础上,提出了含班期限制的多式联运路径决策模型;并根据多式联运运输网络结构特征,设计了基于遗传算法的改进算法,对模型求解。算例结果表明:班期限制对多式联运路径决策有较大影响,含班期限制的多式联运路径决策模型更加合理。     

考虑延误与班期限制的多商品流多式联运方案优化

针对不确定时间影响的多商品流多式联运方案优化问题,以空铁联运为主,将运输时间转化为确定运输时间和不确定延误时间,同时考虑班期限制影响,以收货时间窗限制、准时率、运力等为约束条件,以所有订单总运输成本、运输时间和碳排放最小为目标,构建多商品流多式联运方案优化模型,并基于改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)进行模型求解。实证分析表明：相对于无延误和班期限制,延误和班期限制均导致各目标值呈现不同程度增加;随着延误程度增加,总运输时间逐渐增加,而总运输成本还受到班期限制的耦合影响,呈现先减小后增加的周期性变化;碳排放量与运输成本呈现一致变化趋势;最后采用多属性决策方法获得考虑综合满意度的最优运输方案。研究结果可为实际中多式联运方案设计与优化提供参考。     

考虑模糊需求的多式联运路径优化

多式联运可有效降低物流成本,提高物流效率.本文构建了基于运量不确定的多式联运网络规划,以节点作业时间窗和运输时限客户满意度为约束,建立了以总费用最低为目标的多式联运路径优化模型,从运输路径和运输方式两个维度选择广义最短路径.应用Lingo 12.0实现模型的求解,实验结果表明了多式联运相较单一运输方式在运输时间与费用上的优越性,并应用灵敏度分析法,对比了仅考虑运输时限约束时客户满意度的变化,展示了运量的不确定性及运输弧与节点能力对路径规划产生的影响,揭示了客户满意度、网络能力、运输路径与费用等因素的相互关系,验证了所建模型的合理性.     

基于模糊机会约束规划和鲁棒优化的绿色多式联运路径优化研究

[目的]探究在运输时间、中转时间、等待时间和运输货损率混合不确定条件下的绿色多式联运路径优化问题,为绿色多式联运路径决策提供理论依据.[方法]在考虑运输过程中碳排放和噪声污染的基础上,以最小化运输成本、运输时间、碳排放量、噪声污染以及货损量为目标建立不确定条件下的绿色多式联运路径优化模型,并将其扩展为模糊机会约束模型及...     

多式联运的最短时间路径-运输费用模型研究

随着经济的迅速发展，单一的运输方式越来越不能满足来自客户的敏捷制造、快速响应市场、物流供应链管理等诸多方面的需求，多式联运为之提供了良好的解决方案；多式联运运输网络考虑了节点间的运输时间、节点处的运输方式转换时间以及可能发生的货运延迟；给出了多式联运下的路径最短时间模型，并根据求得的最短时间路径提供了相应的运输费用模型，为多式联运的相关研究工作提供了理论基础。     

基于改进烟花算法的中俄商品多式联运路径优化

中俄双边贸易随着"一带一路"倡议的深入落实呈现出稳定增长的态势,商品需求量的增多以及需求时间的多样化使得商品运输方式发生了重大转变,运输方式由原来的单一运输转变为现在的多式联运.通过多式联运构建综合交通运输方案,既能够满足商品需求量的激增以及商品需求时间的多样化,同时又能够发挥不同运输方式之间的优势,形成优势互补.为了求解多式联运物流路径优化问题,本文以中俄贸易区间的运输路线与运输方式为研究对象,综合考虑中俄贸易区间的商品种类、需求特点以及运输方式,建立了以运输成本、运输时间、碳排放量为优化目标的多目标优化模型.针对中俄贸易实际运输情况,本文仅考虑公、铁、海3种运输方式之间的多式联运,同时针对所构建模型的随机性和隐并行性,设计了求解该模型的改进烟花算法(improved FWA).通过以中俄两国之间的多品类商品运输为例进行算例分析,获得了多式联运运输路线的Pareto非劣解以及相应的运输成本、运输时间和碳排放量,并且与基本烟花算法进行对比,验证了模型和改进算法的有效性.同时,本文以运输时间作为灵敏度分析变量,分析不同时间需求下,运输方案在运输成本、运输时间和碳排放量3个属性之间的变动趋...     

考虑总成本的冷藏集装箱海铁联运运输路径优化

为了打造高效、便捷的国际物流通道,同时提高消费者的生活水平,在“海运＋冷藏班列＋公路短驳”多式联运新业务模式下,文章提出了基于海铁联运的冷藏集装箱路径优化模型.文章以普通集装箱多式联运为基础,以包括制冷成本、运输成本、转运成本在内的总成本最小为目标函数建立模型.在算法上提出改进后的动态规划算法,把每个节点视为一段虚拟路径,通过算例分析得到在冷藏集装箱多式联运和普通集装箱多式联运两种情况下所得到的最优路径各不相同,冷藏集装箱在海铁联运的运输模式下,制冷成本虽然增加了,但总成本有所降低.研究冷藏集装箱海铁联运路径优化问题对决策者在选择运输路径时提供了可靠的参考依据.     

应急物资多式联运鲁棒路径优化

为解决灾后应急物资多式联运路径优化问题,考虑到应急物资运输网络的不确定性,针对各种运输方式的发班时刻限制,建立了不确定环境下带班期限制的应急物资多式联运鲁棒路径优化模型。同时考虑到计算机求解的NP难问题,设计了大变异遗传算法以及自适应遗传算法进行求解,并通过数值案例,对两种算法的求解结果进行了对比分析。研究结果表明：本文所设计的模型及算法可在不确定环境下快速选择出一条时效性好、鲁棒性强的应急物资调拨路径。     

综合运输网络中合理路径优化模型

为了提高多式联运经营人运输决策的科学性和可行性,建立了一个含路径合理性约束的联合运输路径优化模型.从货运生产实践角度出发,提出了联合运输合理路径概念.基于联合运输的实现流程,指出除了运输效益最大化外,合理的换装序列和换装次数限制是联合运输路径选择和优化必须要考虑的另外2个重要特性.对于一般联合运输问题,研究了运输总费用的构成,即直线运输费用、节点中转费用和超期惩罚费用.通过构建直观的联合运输网络图,以总运输成本最少为优化目标,将多方式联合运输合理路径的选择和优化问题转化为含有超期惩罚因子的广义最短路模型,对模型的假设和数学形式做了详细的描述,并提供了简要的求解思路和参考算法.     

铁路危险货物开展集装箱多式联运之我见

国际集装箱多式联运已成为世界范围国际多式联运的主要形式.在我国,国际集装箱多式联运尚处在发展时期.所谓国际多式联运,是指按照国际集装箱多式联运合同,以至少两种不同的运输方式,由多式联运经营人将国际集装箱自接收地运至目的地交付给收货人的行为.国际多式联运首先是一种运输行为,并且是两种以上运输方式的联合运输,因此属于运输范畴.……     

考虑距离因素的多方式交通超级网络均衡配流模型及算法

考虑了出行距离对出行者不同感知费用的影响,提出了一种考虑距离因素的多方式用户平衡配流方法。对出行者在多方式交通系统中的出行行为进行了分析,基于图论构建了用于描述一般出行过程的多方式超网络模型,并定义了有效超路径和子路径。针对出行者在不同出行过程中时间和花费这两个主要定量因素的计算方法,同时考虑了出行距离对出行者感知费用的影响机制,构建了考虑距离因素的出行广义费用函数。在此基础上,提出了基于用户平衡准则的多方式交通网络配流模型,并提出了基于子路径费用的最短超路径搜索算法。最后用一个简单算例对模型进行了验证,结果表明本文所提出的模型及算法可行有效。     

旅客视角下基于时变的多模式交通网络出行路径

城市多模式交通出行路径决策会受到城市公共交通发班时刻表及交通网络时变特性影响。本文考虑这两个影响因素,研究了换乘次数、出行时间、步行距离等约束条件限制下以实际出行成本最少为优化目标的城市多模式交通出行路径决策问题。由于该问题为NP难问题,本文提出了基于遗传算法的四种求解策略。数值算例表明四种求解策略均有效,其中,变异概率随迭代次数调整的多种群遗传算法求解策略计算效率最高。     

不确定需求下考虑混合时间窗的多式联运路径优化

针对多式联运运输网络复杂等问题,提出一种基于不确定的客户需求,引入混合时间窗约束,以总成本、碳排放量最小为优化目标的多式联运优化模型,运用三角模糊数以及机会约束规划理论对模型进行清晰化.考虑粒子群算法的局限性,将模拟退火算法的思想与其结合,对基本粒子群算法进行改进.通过实例分析以及运用灵敏度分析法,分析了运量的不确定性以及节点运输能力与中转能力对路径优化产生的影响.结果表明,基于模拟退火的粒子群算法的寻优能力优于粒子群算法.随着客户对需求量的满意度增加,总运输成本和碳排放量也会增加,增强各种运输方式的运输能力和节点中转能力可以有效降低运输成本,优化运输路径,为决策者选择运输方案提供依据.     

一种求解带约束多式联运问题的群智能算法

针对如何有效运用群智能算法求解多式联运问题,设计了一种针对群智能优化算法的个体解码方式,提出了一个有效的个体编码与多式联运方案的映射模型.在该映射模型中设计了基于比例的流量分配方式,实现了个体编码信息向初步流量分配方式的解码;同时构建了局部流量调整策略,进行不可行方案修复,提高了解码方案的有效性.而后,提出了一种变邻域粒子群算法,将社会网络演化特征引入进行粒子群算法的种群拓扑和邻域调整,以改善个体在搜索过程中的交互模式.基于解码策略,采用改进算法对多式联运问题进行求解,并与3种新型群智能算法进行对比.通过实例分析,该编码策略可以有效应用于多式联运问题求解.同时,变邻域粒子群优化算法的收敛效率和性能优于对比算法.     

基于时间依赖网络的危险品运输路径选择研究

为合理选择危险品运输路径,降低危险品运输事故的发生概率,以危险品运输路径选择问题为研究对象,对运输网络的时变特性进行分析,提出了动态路阻运输路径的思想。考虑到危险品运输不一定满足时间依赖网络FIFO特性,因此本文建立了包括时间阻抗、费用阻抗和风险阻抗在内的综合阻抗最小的危险品运输路线模型,采用综合阻抗最小化与时间依赖非FIFO网络最短路径综合算法对模型优化求解。给出的算例表明,不同时间段内的最优路径会发生变化,验证了该模型方法的可行性。     

基于遗传算法的联合运输路径优化

联合运输是在能源危机、交通拥堵及环境污染约束下的一种理想运输模式。随着国际贸易的飞速发展,联合运输成为了一个热点问题。而联合运输的运输路径优化问题又是联合运输中的重点和难点之一。将综合运输的运输路径优化问题转化成为一个最短路径问题,以成本和时间为优化目标建立了选择最优路径的模型,并应用交叉、变异概率的自适应机制等实现技术设计了一个遗传算法作为求解算法对实例问题进行了求解验证,结果表明该算法具有良好的性能。     

多层次约束下铁路阔大货物路径选择研究

合理地组织阔大货物运输,能更好地保障运输安全及降低运输过程的成本。针对阔大货物运输过程中,运输线路受多项限制条件约束情况下的最优线路搜索问题,以时间最短、干扰最小为目标,以车辆限界、线路干扰程度为约束,建立了0-1规划模型。针对不同影响强度逐步放宽约束条件,对不同程度的约束,分别采用广度优先搜索算法进行求解。该方法计算量相对较小,且更易取得满意解,在较大程度上减少模型求解计算时间。实例验证表明,本文建立的模型与算法在求解14个节点的复杂问题时,能较快地得到理想解,能为现场决策人员提供技术支持。