公铁联运轴辐式网络货运枢纽布局优化模型

为提高综合货运交通枢纽布局的科学性和合理性,基于公铁联运轴辐式网络产生不同的“流量-运费”折扣系数和不同类型枢纽的时间延迟因子,提出考虑能力限制的公铁联运轴辐式网络货运枢纽布局优化模型,运用禁忌搜索算法进行求解.最后将模型和算法应用于京津冀和晋陕构成的煤炭运输网络实例中,进行分析求解.结果表明,该模型和算法在解决公铁联运轴辐式网络货运枢纽布局问题具有较高的可行性和有效性,为枢纽规划部门提供决策参考.     

基于轴辐网络模型的中欧集装箱航线优化

国际经济发展刺激跨洋集装箱运输需求不断增长,航运企业在航线中配置几个枢纽港,枢纽港通过较小的船舶转运到相连集货港,集装箱运输网络呈现轴辐网络形态.该研究选择中国和西北欧36个集装箱港口作为研究对象,建立集装箱海运轴辐网络模型,假设航运网络为纯轴辐网络形态,研究非容量限制下单配置枢纽中位问题,通过计算网络运输总成本,优化航线网络中枢纽港个数和位置,优化航运网络结构.该研究建立了非对称成比例模型,对欧盟的港口集装箱统计数据进行分解,得到不同方向航线港口间的运输矩阵.模拟结果表明,轴辐网络相对传统直线网络可节省53％～95％运输成本;枢纽港个数设置为6个,网络运输总成本达到最小,但东西向和双向航线中,最优枢纽港个数随着折扣系数的不同有差别;香港、高雄和上海是中国区域最优枢纽港;在北欧,最优枢纽港包括泽布吕赫港,汉堡港和勒阿弗尔港.     

大规模零担物流轴辐式网络决策优化

经济的发展和公路运输的畅通,使零担物流得到迅猛发展.本文针对大规模零担物流网络优化问题,构建了基于双层规划的大规模零担物流轴辐式网络模型,并基于进化博弈和多目标优化思想,设计分层遗传算法来求解模型,最后以算例进行模型及算法验证,得出大规模零担物流网络的枢纽选址、流量分配等决策.灵敏度分析表明节点间流量、单位运输成本等参数会对零担物流网络产生不同程度的影响,增量优化表明当货流量变化时,对建设成本权重较小的情景,决策者宜优先采取改变枢纽点数量来满足需求,而权重系数较大时则应当考虑改变原有枢纽点能级来应对变化.     

考虑不确定货流及其影响的轴辐式网络随机规划模型

轴辐式网络通过节点之间的相互协作产生运输规模效应,从而降低物流成本.轴辐式网络节点之间货流的不确定性,使得对节点能力的确定具有风险,并影响节点对网络的贡献的分析.首先,考虑货流不确定性的特点,运用随机规划方法确定辐节点的吞吐能力,为了确定轴辐式网络的结构和枢纽节点的吞吐能力,在辐节点吞吐能力的基础上建立轴辐式网络设计的混合整数随机规划模型.然后,从节点流量规模、节点资源利用率、支线与干线对流平衡等角度对节点划分等级,建立多属性效用函数评估节点对网络贡献,并提出节点贡献率评价指标.最后,基于节点贡献率,分析了网络运营中存在的问题,探讨了网络调整策略,并通过算例验证了调整策略对提高网络资源利用率的有效性.     

考虑网络韧性的三级轴辐式物流网络模型及算法研究

为了实现城市物流运作的集约化，并尽可能降低因突发事件导致的物流供需中断，以物流节点定位和通道布局为落脚点，研究了三级轴辐式物流网络的多目标规划。考虑轴辐式网络的结构约束、多级节点间的连通关系限制，以多级轴辐点选址、轴辐点间的连通关系及强度为决策变量，以网络建设成本最小和网络韧性度最大为目标函数，构建三级轴辐式物流网络模型。结合模型的特点设计了具有双层结构的遗传算法，其中外层为三段编码结构的小生境Pareto遗传算法，用于求解多目标规划，内层为0-1编码的遗传算法，用于求解网络韧性度。以某区域14个节点城市作为案例，验证模型及算法的有效性，并将优化结果与两类传统的单目标物流网络进行了比较。研究结果表明：双层遗传算法能够有效求解三级轴辐式物流网络规划模型；选取案例计算得到的Pareto最优解参与比较分析，优化结果与传统三级轴辐式物流网络相比，网络韧性度提高了6倍，但网络建设成本也随之增加；与单纯以韧性度最大化为优化目标的物流网络相比，网络建设成本降低了7倍，网络韧性度也随之降低。可见提出的双目标三级轴辐式物流网络模型实现了网络建设成本和网络韧性度间的均衡，对于追求具备一定抗毁性能的轴辐式物流网络规划人员，具有参考和应用价值。     

低碳情景下的复合轴辐式快递网络规划

以快递网络规划问题为研究对象,分析了中国情境下多层级多服务水平复合轴辐式快递网络的特点,探讨了网络低碳化运营的内涵与情景,在此基础上构建了碳税和碳交易2种情形下的复合轴辐式快递网络规划决策模型,进而基于国内快递标杆企业的网络规划实践的实际数据、采用Lingo软件进行了相应的模型求解,分析了成本最小化目标与低碳化目标之间的关联与影响机理。研究结果表明,追求低碳化和节能减排并不会对传统的追求成本最小化目标的网络结构产生额外影响。     

不确定需求下内陆集装箱货流分配及网络优化

为提高内陆集装箱运输网络的货流分配效率,确定提升区域运输网络运作水平的规划建议,以我国东北地区内陆集装箱运输网络为研究对象,在不确定货运需求背景下,建立基于情景遗憾值的货流分配鲁棒优化模型。在货流分配优化方案的基础上,综合运用社区发现算法对备选枢纽节点的集聚性进行分析,并释放关键路径的容量约束进行敏感性分析。研究结果表明了方法的有效性和适用性,可以为内陆集装箱运输网络的规划建设提供科学的决策依据。     

不确定环境下的物流配送中心选址模型

针对现实中普遍存在的不确定环境，提出了当需求量为一般的不确定量：区间数时，物流配送中心选址的区间规划模型，并依据不同的决策标准，将其转化为确定的单目标或多目标规划模型．基于Matlab模拟的数值实例也显示了该优化问题的现实性与最优解的多样性．     

轴辐式集装箱海运网络演化过程的回声模型仿真

从复杂适应系统角度研究集装箱海运网络,分析集装箱海运网络的轴辐结构。在此基础上,针对集装箱海运网络的演化过程建立回声模型,并利用Swarm平台进行仿真,结果再现了轴辐式集装箱海运网络的形成过程。对比分析枢纽港和喂给港两种不同类型港口演化过程中产能的变化,并借用复杂网络中度和介数两个指标诠释港口主体各类粘着方式,以及政策因素对网络演化过程的影响。     

考虑运输成本与时间竞争的轴辐式网络设计问题

针对轴辐式物流网络运营中的新运营商与市场中占主导地位的物流联盟企业之间的竞争.首先,从减少OD流运输成本与运输时间角度探讨了新运营商网络设计与中小规模运营商网络调整策略,以提高网络运营商的顾客市场份额占有量.其次,分析运输成本、运输时间与顾客市场份额效用函数之间的关系,提出了相应的分段、线性与非线性顾客效用函数,并建立了基于不同顾客效用函数的网络设计与网络调整混合整数规划模型.同时,为了处理计算实验的复杂性,将非线性目标函数转化为二阶锥规划约束求解.最后,通过实验分析了不同决策偏好权重、顾客效用函数、运输时间与成本对网络设计与网络调整的影响.     

需求不确定下船队规划决策的鲁棒优化模型

研究了不确定复杂环境下的船队规划决策问题.在分析船队规划已有研究方法和基本特点的基础上,将船舶调配优化与船队发展规划结合起来统筹研究,建立了符合市场实际的多方式投资的船队规划确定性模型.通过引入基于情景分析的鲁棒优化方法,采用具有已知概率的情景集合描述市场需求的不确定性,将此模型扩展为包含不确定因素的鲁棒优化模型.模型既考虑了船舶营运经济状态、企业投资能力、新船购置、二手船买卖、船舶租赁等多种复杂的实际情况,又考虑了需求的不确定性影响,并且体现了模型的鲁棒性.最后,以某航运公司为例进行仿真实验,将确定性模型与鲁棒模型进行对比,结果表明,鲁棒模型的解相对保守,能有效地保证船队规划决策的鲁棒性.     

轴辐式零担运输网络中集送货线路规划研究

根据零担运输企业集送货的运营流程,对集送货线路规划问题建立一个混合整数优化的数学模型并求解;然后提出了一个启发式求解算法.该启发式算法将该模型分解为多车场、带容量约束的集货规划和送货规划问题单独求解,并通过循环找到更优解.最后,通过对所研究企业在广东省的真实数据进行实验,得到改进的线路规划成本比当前模式节约达18.8%,为零担运输企业集送货线路的科学规划提供了参考．     

不确定需求及建设成本下连续交通网络设计的鲁棒优化方法

在假设各起始点的交通发生量和吸引量确定的情况下,研究不确定需求及不确定建设成本下的连续交通网络设计问题.利用鲁棒优化方法建立了一个不确定双层网络模型,设计了基于Frank-Wolfe法的情景局部搜索法.双层不确定模型中下层模型是需求属于一个简单有界闭集的用户均衡问题,上层模型是建设成本不确定的系统总阻抗最小的优化问题.通过数值算例分析,得到鲁棒优化下的不确定网络设计模型稳定性优于确定性设计模型的结论.     

轴辐式网络快递货运问题的混合遗传算法求解

目前具有区域集散地群的轴辐式网络快速货运是快递运输的主要形式.此类网络的物流优化问题是快递公司获得最佳效益所面临的关键问题.本文分析了轴辐式网络快递货运的特点,提出了单一轴点轴辐式网络快递货运问题的混合遗传算法求解办法.该算法采用混合编码方式,并将货运站车辆调度算法嵌入到遗传算法中形成混合遗传算法.实验结果表明,本文算法给出的轴辐式网络快递货运集散地群划分方案和货运站车辆调度方案合理可行,能达到节省运营成本的目的,从而使企业获得较好的经济效益.     

非线性规模经济效应下枢纽选址的遗传算法

在轴辐式网络中枢纽间干线运输成本相对于运量而言具有非线性的规模经济效应,在轴辐式网络单分配模型的基础上,改变传统研究中将规模经济效应处理为折扣系数常量的方法,建立基于可变规模经济效应的非线性模型,应用遗传算法进行求解。通过算例,对基本模型和考虑规模经济效应的非线性模型进行求解,得出枢纽点的选择及非枢纽点的分配方案,进而对两方案进行比较。研究结果得出:非线性规模经济效应对枢纽点选择和分配会产生影响,并能减少成本。此外,遗传算法是基于群体的一种仿生算法,能有效解决大规模的轴辐式网络枢纽选址问题。     

不确定条件下协同设计参数鲁棒优化方法

提出了不确定条件下基于广义动态约束网络(GDCN)的协同设计参数鲁棒优化方法.分析了协同设计中的参数不确定性,基于GDCN建立协同参数鲁棒设计方法框架;在同时考虑目标属性鲁棒和约束可行域鲁棒的前提下,建立了一种带偏好信息的协同设计参数多目标鲁棒优化(MORO)模型;并给出了MORO模型的优化求解流程.通过发动机设计实例,验证了该方法的有效性和可行性.     

区域综合交通枢纽布局双层规划模型

为了提高综合交通系统的运行效率,通过构建区域不同运输方式间随机配流模型,建立了区域综合交通枢纽布局双层规划模型.该模型运用系统工程的建模思想,从区域综合交通枢纽与交通网络之间的动态关系出发,考虑一定建设投资费用及环境承载力和能源消耗等约束条件;既保证用户的广义费用最低,同时使整个运输系统的社会效益最大.以京津冀区域为例,并以京津冀区域城际客运铁路网规划调查数据为基础,同时辅以一定量的交通调查,进行数据校核及模型参数的标定,验证建立模型的合理性及遗传模拟退火算法求解该模型的优越性.结果说明该模型对实现各种运输方式有效衔接具有较好的辅助决策支持.     

不确定需求下应急物流系统多目标鲁棒优化模型

针对在突发事件发生的紧急救援期,应急物流系统的运载能力有限性及多种应急物资的需求不确定性,采用相对鲁棒优化方法建立了基于总时间和总成本最优的多目标数学模型.结果表明:模型合理地解决了应急物资在需求不确定条件下选址-路径的安排问题,通过算例将绝对鲁棒优化与相对鲁棒优化的对应问题以及单目标与多目标模型的最优解进行对比,验证了多目标鲁棒优化模型能够体现应急物资在需求不确定条件下选址-路径方案的最优性与鲁棒性的均衡,从而在突发事件发生时能有效保证应急物流决策的鲁棒性.     

基于枢纽集散和干线对流平衡的二级轴辐式零担物流网络设计

针对零担物流网络设计中容易出现网络资源非均衡利用问题,分析了零担物流轴辐式网络中枢纽集散和干线对流平衡的重要性,建立基于枢纽集散和干线对流平衡的二级轴辐式物流网络混合整数规划模型.通过算例表明,考虑枢纽集散和干线对流平衡时,随着平衡程度的不断提高,枢纽集散和干线对流平衡综合度均可达到将近90%,表明综合考虑枢纽集散和干线对流的零担物流网络能够实现网络资源的均衡利用.     

轴辐式和多港挂靠班轮网络中的集装箱优化管理

随着国际贸易的发展,集装箱管理成本对船公司经营成本的影响在不断扩大.根据轴辐式网络和多港挂靠网络的特点,构建不同网络模式下的集装箱管理成本最优的混合整数规划模型,并用亚洲——北美班轮航线上的模拟数据进行了验证和求解.通过不同贸易差的案例对比,发现贸易差越大,轴辐式网络中的集装箱资金成本优势明显,而多港挂靠网络中的集装箱调运成本和租箱成本优势显著.得出了多港挂靠网络更加适合该航线的结论.