简论我国国际集装箱多式联运的现状与发展

本文就我国国际集装箱多式联运的发展现状,发现问题,并提出解决的对策建议。力求在新的经济形势下,对中国集装箱行业的长远发展做出突破的研究贡献。     

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。     

对我国多式联运发展现状的分析

多式联运作为一种混合式运输方式,缩短了货物运输的在途时间,大大提高了物流运输效率,为节约物流运输成本提供了条件。目前,我国的多式联运还处于起步阶段,明确多式联运在我国的发展现状是发展物流行业的前提。本文通过分析我国多式联运的发展现状,与发达国家的多式联运发展水平进行比较,并分析未来我国多式联运的发展趋势。     

考虑综合运输成本的多式联运路径优化问题

基于客户满意度和企业社会责任视角,考虑运输工具的排放、在途、不准时和货物价值衰变等因素造成的损失,结合运输工具成本,建立以综合运输成本最低为目标的多式联运路径优化模型,设计混合蝙蝠算法(HBA)对模型进行求解。采用随机算例进行仿真实验,并与和声算法(HSA)和混合算法(HA)进行对比。研究结果表明,模型及算法均可行有效,且HBA算法的全局寻优能力、稳定性和运行速度均优于HSA算法和HA算法。     

基于改进遗传算法的多式联运网络优化

在对多种运输方式比较分析的基础上,从运输成本、换装成本及时间惩罚成本3个角度,建立多式联运网络模型,采用改进遗传算法进行模型求解,在标准遗传算法基础上引入移民算子,保证了种群多样性,避免了局部最优,增强了算法搜索能力.采用MATLAB计算平台对模型进行案例求解,结果表明,采用多式联运网络运作模型的成本降低了45.8%,从而验证了多式联运网络运作模型的有效性和实用性.     

危化品事故连续消耗型应急物资调度模型

应急物资调度是危化品事故应急救援工作的关键内容,危化品事故会对周边区域造成环境污染,其应急物资调度问题应该考虑多个目标。针对危化品事故应急物资调度特征,建立了连续消耗应急物资调度多目标模型。模型以缺货损失最小、调运时间最短和调运总环境风险最小为优化目标,考虑应急中心物资数量限制和救援时间限制等约束条件,采用NSGAⅡ遗传算法求解。对于求解结果,采用逼近理想解的排序方法进行选择。算例计算结果表明,多目标模型优化方案比单目标模型优化方案有较大的优势,同时说明算法合理可行。     

考虑碳排放的多式联运路径优化算法比较与分析

货物运输规划中节能减排一直是货物运输中的关键问题,多种运输方式的组合是实现远距离货物运输的一种有效绿色解决方法,绿色多式联运近年来受到越来越多的关注。在考虑多种运输方式碳排放量最小、时间最短和成本最低的基础上,运用提出的基于Dijkstra-GA混合算法和模拟退火算法(SA)分别对集装箱的运输方式进行组合优化,并结合实际算例提出绿色多式联运组合的路径规划方案。仿真实验结果表明遗传算法结果更优,验证了该算法和模型的有效性与实用性,可快速有效地为货物运输规划提供决策支持。     

带时间窗口的多式联运模型与算法

以带时间窗的多式联运模型为基础,考虑节点间的运输时间、节点处的运输方式转换时间以及可能发生的货运延迟,以包括运输成本、转运成本和时间偏离惩罚成本在内的总成本最小为目标函数,建立基于满意时间路径的多式联运模型.在算法上,构造了基于K最短路的改进遗传算法,通过3个算例说明多式联运的运输路径与运输方式搭配可以不是唯一的,为多式联运的相关研究工作提供了理论基础.     

一种多式联运网络运输方式的组合优化模式

针对我国多式联运目前普遍存在的信息化水平不高,缺乏相应的决策支持系统的现状,首先对多种运输方式的运输特性进行了分析,通过对比,得出了运输方式的选择依据;然后建立了多式联运虚拟运输网络;最后在运输方式选择依据和运输网络的基础上得出了多种运输方式组合优化模型,并给出了求解算法。     

带时间窗的时变多目标危险化学品道路运输路径优化

研究了危险化学品道路运输路径优化（VRP）问题,考虑了该问题的3个方面：1）路径选择涉及运输时间与运输风险两个目标;2）运输时间与风险具有时变特性;3）道路节点的服务时间窗限制。本文以运输时间和风险为多目标,综合考虑以上约束,建立了该问题的数学模型并设计了蚁群算法进行求解。求解结果表明该算法可以有效计算帕累托最优路径,决策者可结合实际问题和决策偏好作出最合适的决策,同时运输企业可依据不同时刻的运输结果制定车辆的出发时刻表,监管部门可通过合理规划各路径的服务时间窗及允许停留等待的节点来调节各路径运输时间及风险。     

具有模糊时间窗的多模式联运建模及优化

以考虑用户偏好的模糊时间窗多式联运为研究对象,建立了基于图状结构的模糊时间多式联运模型。在分析模型特征的基础上,设计了基于正交试验的混合田口遗传算法实现路径及运输方式的组合优化。通过考虑不同用户偏好的5个任务来考察模型和优化算法的有效性。计算结果表明,该算法能有效求解出满足用户偏好的路径及运输组合方式,为物流企业决策提供依据。     

考虑运输时间的绿色作业车间调度问题研究

针对制造车间能量消耗大、利用率低的现状,以作业车间为研究对象,建立了一种AGV (automated guided vehicle)运输与加工资源集成调度的模型。首先,通过考虑机器间利用AGV运输工件所需的时间与对应的能耗构建了车间总能耗和完工时间的多目标优化模型,并设置权重系数来调节优化目标的偏好。其次,提出了一种融入模拟退火搜索策略的分布估计算法对模型进行求解。该算法主要是利用分布估计算法全局搜索能力快和模拟退火算法突跳性强的特点构建的一种新的混合算法。同时设计新的退火函数来进一步提高算法深度搜索能力。最后,通过实例验证所提算法的可行性和模型节能的有效性。     

带时限与回程的配送中心运输调度问题研究

在优化模型中将配送任务执行时间及每日调用车辆数量及路径作为决策对象,以车辆的固定费用、行驶费用、未按时完成服务产生的惩罚、存储费用等作为优化目标。在遗传算法中采用自然数编码形式以便于优化车辆数量,采用基于扫描算法的启发式算法构造更好的初始解,引入单亲遗传算子、重启机制及并行禁忌搜索以提高种群质量和深度寻优。经不同规模算例间对比测试,显示基于扫描算法的混合遗传算法具有最佳的优化性能。     

网络型甩挂运输车辆调度优化研究

目的 为了更灵活地满足不同企业间的配送需求,以提高运输效率。方法 在智能交通背景下,基于RFID、Compass/GPS、通信技术等,以运输成本最小为目标建立模型,利用改进的遗传算法对网络型甩挂运输车辆调度进行优化。结果 以山东省某网络型运输企业联盟为例进行优化调度,通过与普通货车运输比较,优化后的甩挂运输车辆调度方案空载率降低了4.6%,耗油量降低了10.6%,运输总成本降低了25.4%。结论 基于改进遗传算法的网络型甩挂运输车辆调度方案有效提高了运输效率,降低了运输成本,对于促进企业降本增效及环境保护都具有重要意义。     

基于IC卡识别通勤客流的公交线路多模式调度

为解决现有的公交调度方式忽略了线路站点间空间客流分布的不均匀性,使得线路运行效率不高,本文提出了一种根据通勤客流构建单线路的多种调度模型,并设计相应算法,求解出在时间上和空间上与客流需求匹配调度模式。最后选取绵阳市一条实际的公交线路,进行案例分析,结果表明,通过该方式,高峰时段乘客总体时间比原来减少了5 290.9 min,优化效率高达13.93%,表明该方法能够节约乘客出行时间,提高线路运行效率。     

考虑高铁时间窗和客户满意度的生鲜品公铁联运路径选择

针对生鲜品小批量、高时效的运输特点,提出将“高速公路+高速铁路”作为一种快速联运方式应用于生鲜品的多式联运中。以总成本最低为目标,以高铁服务时间窗、客户满意度为约束,构建基于模糊需求的生鲜品公铁联运路径选择与运输方式组合模型。以“哈尔滨-昆明”联运网络为例进行算例分析,应用Lingo12.0实现模型求解。结果表明,提出的“高速公路+高速铁路”联运方式在运输总成本和客户满意度方面均优于单一运输方式,且与“高速公路+航空”联运方式相比具有成本优势;采用灵敏度分析法,分别探究了置信水平、客户品质满意度约束值和时间满意度约束值的变化对运输总成本的影响关系,同时验证了模型的有效性,为“高速公路+高速铁路”方式下的生鲜品运输路径选择提供有益参考。