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。     

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。     

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。     

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.     

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.     

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。     

不确定运价下长江集装箱多式联运路径优化

为充分贴合长江集装箱多式联运场景,在分析长江多式联运组织特点的基础上,考虑不确定运价及不同航段航道通航条件影响,以包含运输周转成本、碳排放成本和时间成本在内的总成本最小化为目标,构建不确定条件下长江集装箱多式联运路径优化模型,并设计蒙特卡洛仿真与改进的狼群算法实现模型求解,最后通过算例分析验证改进的狼群算法的有效性。算例分析结果表明,公路运输能有效控制运输的时间成本,铁路与水路运输在运输经济性与绿色性方面更具优势。在长江航道通航能力与最大中转次数限制下,运输任务将选择较高成本运输方案以满足航道与托运人要求。     

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。     

罐式危化品多式联运调度模型研究

随着我国危化品需求的快速增长,危化品运输事故也越频繁。为了降低危化品运输风险,保障运输安全,本文尝试将以罐式集装箱为载体的危化品调度问题与多式联运结合起来,建立了带时间约束的成本和风险最小的多目标规划模型。在此基础上,利用二维欧氏距离客观赋值的模糊算法求解模型。结合算例验证,将多式联运应用到危化品调度问题有利于降低风险,确保调度的安全性。同时,该方法能在风险可控的范围内,实现调度成本的最小化。     

不同碳减排政策下考虑规模经济的多式联运路径选择研究

针对低碳多式联运路径选择问题,研究综合考虑运输成本、转运成本、时间成本以及强制碳排放、碳税、碳交易和碳补偿政策下的碳排放成本,构建多任务多式联运路径选择模型。设计精英-灾变混合自适应遗传算法求解,通过算例分析比较4种碳排放政策下的运输路径、方式、总成本和碳排放量及其变化情况,探索规模经济和碳减排政策的影响作用。研究结果显示：强制碳排放、碳税、碳交易以及碳补偿政策在制约机制方面存在差异,制约效果受到与其相关的环保要求、单位碳排放代价、总成本等多种因素的影响;订单合并产生的规模效应在多式联运减排和降本方面具有一定的积极作用。     

面向随机环境的带软时间窗多式联运路径优化

针对多式联运运输距离长、中转环节多,易受机械故障、交通堵塞、天气状况等随机因素影响的特点,建立了更加符合实际的带软时间窗约束的多式联运路径优化数学规划模型.考虑到模型求解的复杂度,设计了一种遗传算法,并根据模型最优解的特点减少了搜索空间.最后通过算例对方法进行了验证.     

碳税政策下多目标再制造物流网络优化

构建了碳税政策下总成本和碳排放最小化的混合整数规划模型,随后采用多目标粒子群优化算法并结合水泥企业具体问题设计约束处理机制求解模型,接着解析运输方式选择及碳税税率变化对再制造物流网络Pareto最优解集的影响。算例分析表明:企业再制造物流网络最优解集中总成本和碳排放量此消彼长;物流网络节点选址同时,采用多式联运方式能够有效降低正向物流网络总成本和碳排放;针对水泥行业,碳税税率在(5,30]元/t内适度调整能够有效引导碳减排。     

18部门鼓励开展多式联运工作深化行业改革

<正>日前,我国多式联运发展水平仍然较低,协同衔接不顺畅、市场环境不完善、法规标准不适应、先进技术应用滞后等问题较为突出。为进一步加快多式联运发展,构建高效顺畅的多式联运系统,经国务院同意,交通运输部等十八个部门发布关于进一步鼓励开展多式联运工作的通知。通知提出依法加强监管,营造良好市场环境;深化行业改革,创新运输服务模式;推动信息共享,加快装备技术进步等要求。     

考虑服务效率的无人系统多式联运自适应优化策略北大核心

针对无人系统配送的稳定性,考虑多式联运过程中存在的货运质量变化的情况,以无人车间配送系统满足市场需求的比率度量系统服务效率,构建了由一个生产部门和多个货运部门组成的无人车间配送系统,货运部门之间进行多式联运,将无人系统的库存补货点和联运响应点作为决策变量,以实现多式联运系统的总成本最小化。根据问题和模型的特点设计模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法进行求解。数值研究结果验证了模型在成本优化方面的显著性和自适应策略的有效性。研究结果表明,在同等服务效率和同等商品残次率条件下,无人系统允许载人系统参与辅助的多式联运的库存控制方案要优于不允许多式联运库存方案。同时发现,在协同响应方面,所提出的无人系统自适应补货和响应控制策略的系统总成本优于实时更新策略。     

考虑服务效率的无人系统多式联运自适应优化策略

针对无人系统配送的稳定性,考虑多式联运过程中存在的货运质量变化的情况,以无人车间配送系统满足市场需求的比率度量系统服务效率,构建了由一个生产部门和多个货运部门组成的无人车间配送系统,货运部门之间进行多式联运,将无人系统的库存补货点和联运响应点作为决策变量,以实现多式联运系统的总成本最小化。根据问题和模型的特点设计模拟退火(Simu?lated Annealing,SA)算法进行求解。数值研究结果验证了模型在成本优化方面的显著性和自适应策略的有效性。研究结果表明,在同等服务效率和同等商品残次率条件下,无人系统允许载人系统参与辅助的多式联运的库存控制方案要优于不允许多式联运库存方案。同时发现,在协同响应方面,所提出的无人系统自适应补货和响应控制策略的系统总成本优于实时更新策略。     

探讨如何促进航空物流的发展

文章首先分析了综合运输与航空物流之间的关系，然后提出了构建陆空相连的航空物流网络系统，积极发展多式联运、航空物流业，加快综合运输的组织管理系统的建设等建议和措施，在加快综合运输体系建设的同时促进航空物流的发展。     

模糊需求条件下应急物资调度的动态决策研究

针对大规模突发事件的应急物资调度问题,考虑了包含供应点、集配中心和需求点的三级供应网络、模糊需求条件、多种运输方式联合运输,建立了以总运输时间和应急成本为目标的多目标非线性整数规划模型。通过决策者对总运输时间和应急成本的动态赋权,提高了模型的柔性。给出了求解算法,仿真实例验证了模型的有效性。     

考虑港口忙闲时间窗约束的多式联运路径优化

随着海运贸易量的持续增长,以港口为核心枢纽的多式联运引起了多方关注。为追求多式联运整体效益,立足承运商角度,研究集港模式下集装箱多式联运的路径优化问题,基于港口忙闲时间段考虑忙闲时间窗约束,兼顾中转节点的周期性时间窗以及各运输方式的班期限制,构建以总运输成本最小为目标的路径优化模型,并设计改进遗传算法(IGA)对模型求解。结果表明,与不考虑港口忙闲时间段相比,考虑该因素可令集港货物有效错开港口业务繁忙期,进而避免过高的预集港费和晚集港费;同时,忙碌时间窗越接近截港时刻,空闲时间窗之间的间隔越长,对承运商的影响越大,因此考虑港口忙闲时间窗的运输方案更为合理。     

基于分组策略的多目标三维装箱算法

目的 针对现有三维装箱算法优化目标单一、优化效率低的问题,提出适用于求解大规模货物装载问题的多目标装箱算法,以提高装箱规划效率,确保货物运输安全。方法 考虑5种现实约束条件,以体积利用率和装载垛型重心偏移量为优化目标,建立多目标货物装载优化模型。采用拟人式装箱对货物进行预分组,减小决策空间,然后结合分组信息与装箱算法生成初始解;引入数据驱动的装箱交叉算子提高算法收敛性;设计多策略变异算子提高算法结果的多样性。结果 以公共数据集和真实航空货物数据作为实验数据进行实验。实验结果表明,在满足多种约束条件下,集装箱装载强异构货物平均体积利用率达到92.0%,重心位置空间偏移从20 cm减少到7.5 cm,并且算法运行时间减少了73.5%。结论 本文所提算法应用于求解大规模多目标三维装箱问题,提高了装箱质量和效率,可为三维装箱算法的工程应用提供参考。     

一类多车、多货物运输配送问题新的简便解法

针对多车、多货物运输配送问题主要解法中规划解法易出现"组合爆炸"而影响应用推广,人工智算法繁琐、求解时间长、易陷入局部最优、早熟等,提出新的简便解法.该解法借助Excel软件进行规划求解,方法简单、易于掌握、优化程度高.