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.     

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。     

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.     

军事融合式物流运输调度节点规划模型分析

为有效提高军事融合式物流运输效率,从物流运输节点入手,设计一种新的物流运输调度节点规划模型。首先确定各节点物流需求,以需求子集的形式进行数字化模拟操作,通过确定需求子集,排除当前物流的独立需要; 通过对应匹配集进行需求聚类简化,确认当前节点的优先性特征; 根据聚类结果,对当前未指定物流顺序的物流节点和不存在的物流约束点进行排序; 根据约束条件,确定最佳物流路径,实现物流运输调度节点规划。实验结果表明,应用该节点规划模型后,军事融合式物流冲突率降低超过20%,无阻路径长度差距为37%,证明该模型可以有效提高物流效率,应用优势较强。     

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.     

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...     

基于碳减排政策的多式联运运输方式选择优化模型

研究了基于碳减排政策的多式联运运输方式选择问题.通过引入碳税机制,构建了数学规划模型.模型中以货物运输成本、转运成本以及在运输和转运过程中产生的碳排放成本最小化为目标函数,以货运过程中的碳排放总量限制、运到时间约束、相邻节点间只能选择一种货运方式以及节点内只能选择一种转运方案等为约束条件.最后,以鄂尔多斯到上海的多式联运为背景设计了算例,利用VC++6.0调用Lingo11.0实现模型的求解,并通过进一步加强碳排放总量的限制进行模型求解的对比分析,获得更加符合国家碳减排政策倡导的优化结果,验证了所建模型的合理性.     

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...     

基于禁忌搜索算法的物流系统车辆路径优化

增强物流企业的市场竞争力,提高配送效率、优化配送车辆路径、降低配送成本、增强客户满意度是关键。考虑到物流系统配送的现状,在传统配送路径模型的基础上加入软时间窗约束、配送车辆额定工作时间约束来分别反映客户的满意度、车辆的工作状态,以运输费用、非时间窗内服务产生的惩罚成本、车辆超时工作的折损成本、车辆启动成本4部分之和为目标函数,构建了带软时间窗的物流系统车辆路径模型。针对问题,在禁忌搜索算法的基础上,设置4种邻域变化规则来改进局部搜索;在有无时间窗条件下,分别用MATLAB对算例求解,比较配送路径的最佳方案与最低成本,验证模型和算法的有效性。     

基于混合算法的多目标多式联运路径选择问题研究

针对多目标多式联运路径选择问题,在综合分析多式联运现状的基础上,集成考虑运输成本、运输时间以及物流服务质量3个方面因素,构建混合整数规划模型,其优化的目标是最小化运输成本、运输时间的同时,最大化物流服务质量;考虑到客户的不同侧重点和差异化需求,确定3个目标的权重,设计遗传算法和蚁群算法相结合的混合算法对模型进行求解.以"西安—柏林"为例进行算例分析,将所求结果与遗传算法、蚁群算法进行对比,结果表明:当客户对时间和成本重视程度较高时,混合算法、遗传算法和蚁群算法求得最优解的迭代次数分别为164次、170次和183次,最优路线为西安—郑州(铁路)—大连(铁路)—鹿特丹(水路)—柏林(铁路);当客户对时间和物流服务质量重视程度较高时,3种算法求得最优解的迭代次数分别为112次、117次和150次,最优路线为西安—重庆(公路)—柏林(铁路);当客户对成本和物流服务质量重视程度较高时,3种算法求得最优解的迭代次数分别为115次、120次和160次,最优路线为西安—郑州(铁路)—深圳(铁路)—鹿特丹(水路)—柏林(铁路).研究表明:设置不同的目标权重时,模型和混合算法均能够有效地为多目标多式联运路径选择问题提供实用性的优化方案和路线参考.