基于遗传算法的国际多式联运路径优化研究

多式联运由于其经济高效的特点而受到了越来越多的关注。选择合理的运输方案可以有效地控制运输成本。依据现实生活中铁路和水路运输都有固定的运输时间表,文章建立了以运输成本、包装成本、等待成本和碳排放成本为目标的多式联运路径优化模型,采用基于保存策略和转移策略的遗传算法对模型进行求解。通过实例分析,验证了该模型的有效性,为多式联运方案的选择提供了决策支持。     

基于遗传算法的多目标集装箱多式联运运输优化模型

基于集装箱多式联运在进行门到门的运输过程中可以选择多种运输方式和路径的组合进行优化运输这个特点，本文将多式联运的运输优化问题转化成为一个最短路径问题，以成本和时间为优化目标建立了选择最优路径的模型，并选择遗传算法作为求解算法对实例问题进行了求解验证。     

碳交易背景下的多式联运路径优化

以集装箱运输为例,在考虑碳交易成本的前提下,综合考虑运输成本与时间成本,构建了多式联运路径优化模型,并以上海至重庆的货物运输为例,采用遗传算法求解了不考虑与考虑碳排放成本两种情况下上海运输至重庆的最优运输路径与最小总成本。     

突发事件下双重不确定条件的多式联运路径优化

突发事件的发生,对于多式联运网络中节点中转能力与货运需求,都会造成不确定影响,这对于注重经济性与时效性的物流运输无疑是致命的打击。对此,文章讨论以在突发事件发生概率情景下,节点中转能力及货运需求双重不确定条件的多式联运网络路径优化模型,并设计遗传算法进行求解。根据中日多式联运物流网络,证实模型与算法的可行性,并分析不确定因素的影响。结果表明:突发事件的发生会影响多式联运的运输决策;当突发事件的影响导致节点中转能力低于货运需求量时,运输总成本会大大增加,而影响的进一步加大导致节点能力的再次降低不会再造成成本的明显增加;同时节点中转能力的提高却对运输总成本的影响并不显著。由此,企业在决策线路时需要考虑节点应对突发事件的可靠性与货运需求的波动性,保证运输服务安全与质量。     

多式联运路径优化模型与方法研究

考虑到多式联运路径的选择受到运输成本、运输时间、运输质量和服务水平等相关因素的影响,将多式联运的路径优化问题转化成为一个广义最短路径问题.以成本和时间为优化目标建立了适应运量变化情况下的多式联运路径优化数学模型,并选择蚁群算法对实际问题进行了求解验证.     

多式联运路径优化模型与方法研究

考虑到多式联运路径的选择受到运输成本、运输时间、运输质量和服务水平等相关因素的影响,将多式联运的路径优化问题转化成为一个广义最短路径问题,以成本和时间为优化目标建立了适应运量变化情况下的多式联运路径优化数学模型,并选择蚁群算法对实际问题进行了求解验证。     

广西自贸区绿色多式联运路径优化研究

伴随着广西自贸区的建立以及一带一路的延伸,广西与东盟各国物流运输量逐渐增多。传统的高耗能高污染运输模式已无法满足日益增长的需求,必须做出相应的改革,而发展绿色多式联运则是解决问题的重要方式。以自贸区为背景建立多目标非线性规划模型。不同于传统研究以时间或成本为目标,研究如何在绿色环保状态下使运输达到低成本、按时达到以及高质量服务为目标。借助理想点法将多目标转换成单目标模型,运用LINGO12软件求解,验证该模型的实用性,为广西自贸区打造绿色高效多式联运机制提供一定的借鉴性。     

集成GIS的集装箱多式联运路径优化方法

借助地理信息系统技术和网络理论研究集装箱多式联运路径优化问题是现实可行的。分析了多式联运的空间属性和网络特征,提出运输网络的分层结构和多式联运网络的构造方法;设计了多式联运路径决策系统框架。     

基于AHP的多式联运路径选择研究

公、铁、海多式联运中的路径选择是企业物流路径中经常遇到的一个决策问题，本文综合考虑运输的各种目标要求．根据多式联运运输路径的评价指标，应用层次分析法（AHP）对多式联运运输路径方案进行优选。文中根据多式联运系统的特点和基本原则，采取定性分析与定量分析相结合．建立起层次结构模型．通过层次总排序得到运输方案的优劣排序．使评标过程更加全面、科学、公正、准确。     

多目标多式联运配送路径研究

讨论了一类运量已知的多式联运配送问题。提出了基于成本最小化和时间最小化两个目标函数,并利用Dijkstra算法结合GA算法进行求解,最后用一个算例加以证明。     

基于遗传算法的协同配送路径优化研究

针对现代物流配送中存在的运营成本高、效率低、整合度低等问题,构建基于多物流中心协同配送的路径优化模型,在算法选择上针对协同配送的特殊方式,提出引入虚拟客户的编码方式和基因换(移)位的变异方式来求解最优配送路径,并通过实例验证了模型和算法的有效性与可行性。     

基于改进遗传算法的TSP问题优化研究

旅行商问题（TSP问题）已经被证明属于NP完全问题。遗传算法是一种模拟自然界中生物的进化机制的优化策略．是一种基于群体、隐并行搜索策略，是求解TSP问题效率相当高的一种算法。因此．本文提出使用改进的遗传算法．即用个体数量控制选择策略以保证群体的多样性，用顺序交叉算子和部分路径翻转变异算子来提高算法的收敛速度．较好地解决了群体的多样性和收敛速度的矛盾。算法的分析和测试表明．该改进算法的是有效的。     

面向多式联运的货运网络优化模型构建与应用

以多式联运货运网络为研究对象,综合考虑轴辐式网络中的规模效应、运输成本、时间及运输能力限制,构建多式联运货运网络模型。基于龙潭港货物运输实际,利用遗传算法对龙潭港多式联运枢纽网络优化模型进行求解,特别针对南京集疏运通道建设前后,分别运用模型求解,对南京联运方式变化进行对比分析,证明了在发展集疏运通道建设后,南京在运输网络中的地位进一步得到提高。     

集装箱多式联运系统中各种运输方式最优组合模式研究

针对集装箱多式联运系统中各运输方式的最优组合模式进行了研究。首先,通过对集装箱多式联运网络的描述和相应变形,建立了多式联运虚拟运输网络,然后以多式联运网络系统性能指标(PI)最优为目标建立了模型,并采用改进的遗传算法作为求解算法。系统性能指标(PI)定义为各运输方式运输费用和运输时间的线性加权之和,针对不同货物可分别赋予不同的权重系数。最后,通过对一个实例问题的求解验证表明,本文方法有效地从定量角度分析了集装箱多式联运过程中各种运输方式的最优组合模式,为集装箱多式联运的相关研究工作提供了理论基础。     

基于遗传算法的企业配送路径问题研究

为提高企业竞争力,加快企业发展,企业已将优化重点转向物流配送环节,文中通过遗传算法设计并求解企业配送路径问题,设计合理的配送路线,提高配送效率,降低物流成本。     

基于文化基因算法的组合拍卖竞胜标决定问题研究

针对组合拍卖竞胜标决定问题(WDP)这一NP难题,提出利用文化基因算法(Memetic Algorithm)对其进行求解。结果表明其在求解该问题上相比遗传算法、模拟退火算法具有稳定性好,求解质量高,收敛速度快,运算效率高的特点,能够提高组合拍卖的效率。     

基于多种运输方式的第四方物流路径问题研究

建立了基于多种运输方式的第四方物流路径优化模型,通过虚拟运输网络,将第四方物流路径问题转化为一个带时间约束和能力约束的最短路径问题,并给出了基于Dijkstra的启发式算法。算例显示,该算法能方便有效地求解基于多种运输方式的第四方物流路径问题。     

多式联运环境下带时间窗的多产品运输问题研究

多式联运环境下带时间窗的路径选择问题是广泛应用于物流配送领域的一类组合优化问题,然而目前相关研究主要聚焦于多式联运环境下单个起点到单个终点的一种货物配送问题,其研究成果难以直接适用于汽车销售、钢铁运输等环境下单个供货商到多个零售商的多产品运输问题。因此,文中以汽车销售为研究背景,对多式联运环境下带时间窗的多产品运输问题进行研究,建立了该问题的数学模型,然后利用蚁群算法进行了求解,最后通过实验验证了算法的有效性。     

基于遗传算法(GA)的配送路径优化问题研究

文章在建立配送车辆路径优化问题数学模型的基础上，构造了遗传算法来求解该问题，并在算法中引入了自然选择、交叉操作、变异操作等思想：实验结果表明，此算法可以有效求得车辆路径问题的优化解或近似优化解．是求解车辆路径问题的一个较好的方案。