丝绸之路经济带危险货物公铁联运路径优化

以丝绸之路经济带为背景,研究危险货物公铁联路径优化问题。组织危险货物公铁联运时,运输路径的选择对于降低作业风险和运输成本至关重要。本文系统分析了公路与铁路的运输成本及风险,建立了兼顾成本（运输成本、碳排放成本、软时间窗惩罚成本）和风险（运输风险）的多目标非线性优化模型,通过线性加权转化为单目标优化问题,并设计了改进非支配排序遗传算法（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ）求解。改进种群初始化过程,引入协同选择的精英策略,并改进了交叉算子。最后,结合算例进行求解,结果表明：改进后的NSGA-Ⅱ算法空间分布更为均匀,且前沿跨度更大,优化的运输方案中运输节点更少、运输路径更短;总成本、总风险相比NSGA-Ⅱ算法更低,算法搜索性和求解精度明显提高。     

基于 NSGA-Ⅱ 的考虑客户满意度的多目标车辆路径问题研究

【目的】研究考虑客户满意度最大和总成本最小的车辆路径问题。【方法】引入了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对模型进行求解，并采用Python进行程序编写，选取Solomon 的标准测试数据进行数值实验。【结果】建立客户满意度最大和企业总成本最小的双目标优化模型，实现了车辆数、客户满意度、总路径长度以及成本费用的优化。【结论】实验结果表明所建立的优化模型能够在给客户带来高质量服务的同时，较好地降低成本，对物流企业的配送决策提供一定的参考价值。     

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鲁棒优化模型来处理不确定参数。使用MATLAB编程并调用CPLEX对算例进行求解,得到多式联运路径优化方案。对置信水平进行灵敏度分析,并将鲁棒解与确定条件下的最优解进行比较,验证所建模型的鲁棒性。【结果】将优化方案的计算结果与5个目标函数的最优值进行比较后发现：由模型所得最优运输方案的计算结果与各目标函数最优值之间的相对距离分别为0.096 4、0.027 1、0.194 6、0.018 4、0.032 7,均接近最优值。【结论】本研究所建模型能降低多式联运的决策风险,也能为决策提供合理、有效的依据。     

带时间窗约束的危险化学品运输路径优化

在时间窗约束条件下对危险化学品运输路径进行优化研究,结合危化品的多目标路径优化方法,将时间窗约束条件与最小化运输阻抗、运输风险及风险敏感度的优化目标相结合,最终形成改进后的危化品运输路径优化模型。针对危化品在高速公路上运输时的实际情况,采用模糊折衷规划算法对建立的模型进行计算和验证。结果表明:危化品在特定路网上运输时,不仅需要考虑运输阻抗、运输风险和运输风险敏感度,还需要结合实际考虑运输路网中的道路是否有时间窗的约束,根据约束条件合理规划危化品运输路径,从而减少危化品运输事故的发生。此外,用模糊折衷规划算法对有时间窗约束的道路进行分析,得到的优化路径与实际可选运输路径具有一定的吻合性,从而证明本文所构建的带时间窗约束的危化品运输路径优化模型具有实际意义和可靠性。     

考虑风险公平的危险品运输车辆调度优化

为了减小危险品运输过程中各人口聚集区域间风险分布差异,提出了一种多源-目的(OD)间同时进行危险品运输时考虑风险公平的车辆调度优化方法.提出了采用标准差来衡量各人口聚集区域间风险差异的风险公平性评价方案.设计了考虑风险分布公平的车辆调度数学模型,通过获取周期性调度方案来减小人口聚集区域间的风险差异,实现区域风险分布公平的目标.为了降低求解难度,将模型分解并增加决策者交互环节后,设计了两阶段算法求解.通过算例分析表明,该方法可在不同OD间同时运输危险品时,通过调节运输车辆选择不同路径运输的频次,在保证运输总成本和总风险可接受的前提下,达到风险公平性最优的目标.     

交通拥堵情况下的多温共配车辆路径优化

针对实际配送过程中,经常会出现由于交通事故、上下班高峰期以及交通限流等因素导致的交通拥堵情况,为保证多温共配路径优化结果能更符合实际情况,提出了一种基于交通拥堵的多温共配优化模型,相较于传统的多温共配的路径优化模型,该模型更符合实际的运输情况.由于路径优化问题属于NP难问题,故采用随机自适应遗传算法进行求解,求出在总成本最优的情况下使路径最短、总成本最少的最佳配送路径.通过对比遗传算法和用Cplex求解,发现两者结果接近,且算法更为快速,更加适合大规模求解.算例分析结果表明:考虑了拥堵情况的路径优化,相较于没有考虑拥堵情况的路径优化,运输成本下降了16.74%.     

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.     

基于离散粒子群算法的应急物资选址与调度

【目的】为了提高应急管理水平,有效降低突发事件的不良影响,研究了应急物资储备库的合理布局与物资调度问题。【方法】针对应急物资储备库与物资调度问题的特点,建立了考虑物资供应约束以及转运平衡约束的多目标优化模型,目标函数为储备库建设成本、维护成本与物资运输成本之和最小,整体风险程度和整体灾害处置难度最小。【结果】设计了带惯性权重的离散二进制粒子群算法对模型进行了求解。【结论】仿真实例表明了模型以及算法的有效性与收敛性。
     

基于双层规划的危险货物高速公路运输网络收费

以危险货物高速公路运输网络为研究对象,以控制网络总风险为切入点,借鉴次优收费原理,考虑以路段收费为决策变量,建立带有变分不等式的双层规划模型,对危险货物运输管理进行优化研究。设计粒子群算法嵌套对角化算法求解所提出的模型,并应用实例进行计算验证。相应数值结果和参数灵敏度分析表明所提出的适用于高速公路网络收费问题的危险货物运输双层规划模型及相应算法有效可行,可为政府危险货物运输管理部门提供合理决策参考。     

考虑保质期约束的生鲜品的协同生产与配送研究

【目的】考虑到生鲜品易变质的特点,为了减少产品腐坏,降低生鲜厂商供应过程的各类成本,提出了一个随机需求下多时段、多产品的生鲜品协同生产与配送问题。【方法】引入了逻辑斯蒂方程来表示保质期和变质成本的关系,将产品新鲜度的因素加入到目标函数中,建立生鲜品协同生产与配送过程的模型,并用数值例子进行验证,最后将协同优化与单独优化得到的最小总成本做仿真对比分析。【结果】所建模型可以在满足顾客对生鲜品需求的前提下有效地减少保质期的损耗,降低变质成本,得到整个过程的最低总成本。【结论】考虑生鲜品保质期约束的模型对生鲜厂商的实际供应过程有一定的指导意义,且通过仿真对比分析证明了提出的协同优化效果更好,问题模型越复杂,协同生产与配送优化的效果越明显。
     

三维装载约束下汽车零部件同时取送的循环取货路径优化研究

【目的】考虑汽车零部件入厂物流多频次、小批量的循环取货模式和在取货同时返还零部件物流箱的现实需求，探讨了三维装载约束下汽车零部件同时取送的循环取货路径问题。【方法】构建以运输和线边库存总成本最小为目标的数学模型，设计了两阶段蚁群算法，第一阶段由车辆路径规划子算法得到近似最优解的记忆库，第二阶段利用装载可行性检验子算法得到可行解。【结果】实例仿真结果表明：使用简单算术相加的模糊车辆装载约束得出的取货方案无法实现车辆成功装载。考虑三维装载约束的循环取货方案的路线由2条增加为3条，虽然车辆的平均空间装载率下降了27-45%，但是确保了装载方案的可行性。【结论】考虑三维装载约束的汽车零部件同时取送的循环取货路径方案既满足了取货同时返还零部件物流箱的现实需求，又保证了方案中车辆三维装载可行性。     

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。     

混合不确定条件下多式联运路径优化

针对运输时间及需求不确定的多式联运路径优化问题,综合考虑货运过程中节点作业时间窗、运输方式固定出发时刻及终点处的收货时间窗约束,采用基于情景的鲁棒优化方法,建立以运输、中转和仓储费用之和最小的多式联运路径优化模型,设计遗传算法并进行有效性检验.通过算例研究比较不同模式下多式联运的运输方案及成本,并探究鲁棒优化解的质量与遗憾系数、随机数波动范围的关系.研究结果表明：节点时间窗的存在和改变会导致运输成本和运输方案的变化,混合不确定条件下的多式联运路径鲁棒优化受到遗憾值约束及不确定因素波动范围的影响,将导致运输成本增加.由此,多式联运决策者需预判不确定因素的影响、选择合适的最大遗憾值、关注节点混合时间窗约束以降低成本提高效率.     

时变路网环境下多温冷链配送路径优化研究

【目的】生鲜产品在冷链物流配送过程中的新鲜度及货损成本与配送行程所耗时间密切相关,而配送车辆在城市路网中不同时段行驶的速度不同,基于此在考虑了道路交通状况的时变路网特性之后研究配送的优化问题。【方法】针对时变路网环境下的多温区产品配送车辆调度问题,考虑载重质量与车厢容积及时间窗约束,建立由运输成本、货损成本及制冷成本构成的目标为总配送成本最小的数学优化模型,设计基于模拟退火算法的求解程序,并用MATLAB对实例进行求解。【结果】与以往研究中用平均速度方法求解出时间变量的方法不同,通过时变路网理论及模型求解,验证了时变路网环境下冷链配送路径优化模型及算法的有效性。【结论】结合时变路网,改进了货损成本中腐败函数的时间变量求解方法,刻画了各配送车辆每完成一个客户的配送后,车辆剩余货物在余下配送时间里货损成本继续发生的动态过程。     

考虑路径舒适性的连续道路网络设计

【目的】基于出行者的舒适性偏好,探究考虑路径舒适性的连续型交通网络设计,拓展网络设计的相关理论,为交通规划与设计提供新思路。【方法】在现有路径舒适度不能直接叠加的情况下,重新定义路径舒适性并对其量化分析,将其转化为可叠加的舒适度成本;再以变分不等式的形式建立考虑舒适性择路准则的交通网络均衡分配模型;最后,建立考虑路径舒适性的网络设计双层规划模型,采用基于灵敏度分析的方法求解,并在一个小型测试网络上进行验证。【结果】以舒适度成本最小化为准则进行分配后得到的路径流量符合用户均衡原理,能使采用最优策略时的路网总阻抗最小。【结论】舒适性择路准则能合理地刻画舒适偏好出行者的路径选择行为,在交通网络设计中具有一定的实用性。     

考虑路径风险的不确定需求应急物流定位-路径问题

针对突发事件发生后路网和救援物资需求的不确定性,考虑路径运行时间超期风险、路网通行能力风险、路径复杂性及应急物资需求不确定性,以应急物资运达总时间最小和系统总成本最小为目标,建立了基于随机机会约束规划的多目标应急物流定位-路径模型,设计了改进的遗传算法对其进行求解,采用罚函数法处理模型中的约束条件.算例分析验证了模型的合理性和算法的可行性.     

基于PSO-VNS算法的质押物配送路径研究

【目的】质押物配送是物流金融中存货质押融资业务的重要流程。优化质押物配送路径可以节省配送时间,减小质押物在途风险以及运输成本。【方法】以配送质押物的车辆运行总距离最小为目标,将其转化为带距离和容量约束的车辆路径问题(DCVRP),建立数学模型。针对粒子群算法(PSO)的优缺点,设计用于求解该问题的混合变邻域搜索粒子群算法(PSO-VNS)。【结果】利用该算法求解应用实例,与基本粒子群算法对比求解的算法收敛过程和所得配送路径方案。【结论】通过实例研究表明,所改进的PSO-VNS算法能够快速跳出局部收敛,其全局寻优能力得到改善,且收敛速度更快,能够较好地为质押物配送路径问题提供解决方案。     

基于PSO-VNS算法的质押物配送路径研究

【目的】质押物配送是物流金融中存货质押融资业务的重要流程。优化质押物配送路径可以节省配送时间,减小质押物在途风险以及运输成本。【方法】以配送质押物的车辆运行总距离最小为目标,将其转化为带距离和容量约束的车辆路径问题(DCVRP),建立数学模型。针对粒子群算法(PSO)的优缺点,设计用于求解该问题的混合变邻域搜索粒子群算法(PSO-VNS)。【结果】利用该算法求解应用实例,与基本粒子群算法对比求解的算法收敛过程和所得配送路径方案。【结论】通过实例研究表明,所改进的PSO-VNS算法能够快速跳出局部收敛,其全局寻优能力得到改善,且收敛速度更快,能够较好地为质押物配送路径问题提供解决方案。     

考虑需求紧迫度的区域应急物资配送优化——以上海市为例

为提高应急工作的救援效率、应急物资运送的时效性,提出在受灾点需求紧迫度影响下的应急物资配送路径优化模型。建立受灾点需求紧迫度评价体系,利用熵权TOPSIS法求出受灾点的需求紧迫度。将需求紧迫度引入路径优化模型,在尽可能满足受灾点需求紧迫度优先级的情况下,构建总成本最低与应急物资运输时间最短的双目标路径优化模型,设计改进遗传-模拟退火组合算法求解。以上海市为算例背景,运用MATLAB进行仿真,研究结果表明：考虑需求紧迫度模型的总成本比不考虑需求紧迫度模型的总成本减少了13.48%,缩短了应急物资运输时间,遗传-模拟退火组合算法可以在保证收敛速度较快的前提下,较好地实现搜索全局最优的目标。     

基于PSO-VNS算法的质押物配送路径研究

【目的】质押物配送是物流金融中存货质押融资业务的重要流程。优化质押物配送路径可以节省配送时间,减小质押物在途风险以及运输成本。【方法】以配送质押物的车辆运行总距离最小为目标,将其转化为带距离和容量约束的车辆路径问题(DCVRP),建立数学模型。针对粒子群算法(PSO)的优缺点,设计用于求解该问题的混合变邻域搜索粒子群算法(PSO-VNS)。【结果】利用该算法求解应用实例,与基本粒子群算法对比求解的算法收敛过程和所得配送路径方案。【结论】通过实例研究表明,所改进的PSO-VNS算法能够快速跳出局部收敛,其全局寻优能力得到改善,且收敛速度更快,能够较好地为质押物配送路径问题提供解决方案。