时效性物流联运方式选择模型及其算法

在满足用户需求约束下合理选择运输方式是物流管理的一个核心问题.结合各种运输方式的技术经济特点,以实现时效性物流整体费用最小化为目的,建立了在时间和容量约束下的多式联运方式选择的0-1整数规划模型,该模型在多节点、多种运输方式的情况下是NP-Complete问题,常规算法难以求解,故设计遗传算法予以求解.算例显示,通过联合运输的方式可以从整体上达到物流最优,不仅可以实现物流的实效性,也可以降低物流成本.     

多车次同时集散货物路线问题研究

研究了配送车辆数和车辆工作时间内有限的多车次同时集散货物路线问题,以车辆数和运输里程最小为目标建立了多目标模型,提出了允许不可行解的禁忌搜索法.该方法能同时解决路线安排和路线分配的问题,其中路线安排采用了4种邻域搜索方法和重起策略,路线分配采用了初次分配和二次调整策略.算例分析表明,该方法能有效地找到满意解,且采用多车次安排路线比单车次安排路线更加经济合理.     

运输问题时间优化算法

运输问题是线性规划中的一类特殊问题。适用于求解目标函数符合线性叠加关系的费用或距离问题,对于实际运输问题中的运输时间优化问题则难以给出优化解。本文结合科研实践提出了运输问题中有关时间优化的迭代算法模型,此模型可给出整体运输时间最优的运输方案。通过实际检验证明,此算法简便、稳定、计算结果符合实际情况。     

碳交易政策下多式联运路径选择问题的鲁棒优化研究

针对碳交易政策下的多式联运路径选择问题,考虑运输时间和单位运费率不确定且其概率分布未知的情况,引入鲁棒优化建模方法对其进行研究。首先利用box不确定集合刻画分布未知的运输时间和运费率,然后在碳交易政策下确定模型的基础上,构建鲁棒性可调节的多式联运路径选择模型,并通过对偶转化得到相对易求解的鲁棒等价模型。实例分析表明,鲁棒模型能较好地处理参数概率分布未知的多式联运路径选择问题,方便决策者根据偏好调整不确定预算水平进行决策。运输时间和单位运费率的不确定性都会影响多式联运路径决策,但是作用机理有所不同。将上述碳交易政策下的模型拓展到其他低碳政策,结果表明多种低碳政策的组合能更好实现多式联运减排。     

带三重容量限制的中转物流选址-分配模型

本文分析了一类带三重容量限制的物流选址一分配问题(LAP):在物流网络受边最大单批通行容量、物流中心最大吞吐容量和运输工具总运输容量等三重容量限制下,如何进行中转运输的物流中心选址和相关资源分配,使总的费用最小.模型假设网络系统满足如下条件:商品只能用不同运输工具经过某一物流中心进行中转运输.本文建立了混合整数规划模型,提出了一种先进行选址然后进行资源分配的优化算法,并用优化算法对一个实例进行了求解.     

带货物权重的车辆路径问题及遗传算法

考虑一个分销中心、多个零售商组成的分销网络系统中具有柔性车辆能力的带货物权重的车辆路径问题.并根据车辆的满载情况采用了不同的运输策略,即单点运输和多点运输方式.在多点运输方式下,与以往诸多研究不同的是,文章建立了一种基于货物权重的VRP模型——WVRP,即在安排车辆线路时每个零售商的货物需求量也作为一个因素考虑,尽可能使车辆优先供货需求量较大的零售商.最后,针对问题的性质,开发了一种基于划分的遗传算法PB-GA对问题进行求解,并与一般遗传算法及常用的启发式算法进行了分析比较.     

下料问题与运输问题联合优化建模

本文研究了考虑子材运输的标准一维下料问题。建立了由生产商负责运输时,标准一维下料与运输协调优化整数规划模型,最小化母材使用成本,子材库存成本及子材运输成本。采用拉格朗日松弛技术对有关约束进行松弛和模型分解,设计基于序列规则和FFD规则的混合启发式算法求解模型。该算法由两部分组成,分别用于求解标准一维下料子问题和卖方运输子问题。通过随机产生的1800个算例,验证模型合理性与算法的有效性。与基于列生成法的两阶段算法解进行比较,平均总成本降低了17.57%,表明集成算法优于两阶段算法。     

基于改进PSO的综合运输网络管理多目标优化

首先,基于层次网络原则对综合运输网络管理优化问题进行了分析,以运输距离区分不同的网络层次,通过引入衔接时间,将同一层次上各种运输方式子网络的竞争关系,以及不同层次间各种运输方式子网络之间的协作关系模型化;其次,以网络运输强度和单位运量能源消耗最小化为目标,建立了综合运输网络管理的多目标优化数学模型;最后,提出了一种改进的多目标粒子群优化算法,得出了简化综合运输网络的Pareto最优前沿.案例计算结果表明,该算法能有效地找到分布均匀的多目标优化问题的Pareto前沿.     

武局调度指挥中车流调整的对策

铁路货车车流的调整关乎铁路调度指挥的水平和铁路运输效益.日常工作中如何根据编组站(区段站)各方向车流结构和中间站存车情况和卸车能力以及各方向机车情况来合理调整车流走向关系着一班工作的成绩和效果.班前了解情况不清楚,班中采取措施不及时,班后不认真总结无疑是对一班工作的不负责任和无作为.因此:如何合理调整货车车流走向对铁路局挖潜提效、增运增收、保证国家重点物资运输、提高运输效率,实现全年的运输经营目标有至关重要的作用。     

危险品物流运输中的多目标车辆调度优化问题

综合考虑危险品物流运输的安全性和经济性,以运输总成本、车辆总数、人口密集区经过数、限行区域数为目标建立了一个多目标优化模型。针对模型,设计了一种改进的遗传算法来求解问题。