集装箱应急调配优化模型研究

文章在对集装箱和待装物资进行分类的基础上,建立了集装箱应急调配优化模型,为我国在集装箱运输中提升应急调配的效率提供了参考和依据。     

港口集装箱空箱调度的遗传算法优化

对集装箱空箱调运系统进行了分析,建立了符合实际情况的空箱调运模型。然后采用遗传算法对模型实例进行优化,求得成本最优的空箱调运方案。     

多式联运条件下集装箱空箱调运问题研究

阐明了集装箱空箱调运的内涵以及多式联运条件下集装箱的流转过程,深入分析了集装箱空箱的产生原因。然后指出,为实现以最低成本进行空箱调运的目标,在综合考虑调运空间、调运数量以及租箱决策三要素的基础上,给出空箱调运成本表达式,并建立空箱调运模型。通过数学规划求解lingo软件,带入相应数据,并对运行结果进行分析,得知该模型是有效的和可行的。     

多级供应链物流计划模型及优化算法研究

建立了有多种约束条件的多级供应链物流计划模型,设计了求解模型的改进遗传算法.首先考虑生产、库存、运输等约束条件,建立了复杂多级供应链物流计划模型,用实数编码遗传算法加以求解,并用自适应变异方法调整变异操作参数,可以使多级供应链物流计划编制结果有较大改善.     

低碳背景下考虑折叠式集装箱的海运空箱调运随机优化研究

考虑碳排放与折叠式集装箱,以海运空箱调运总成本最低为目标函数,建立基于随机机会约束规划的海运空箱调运优化模型,并用Lingo11.0软件建模求解.最后结合算例对模型进行应用分析,并分析碳税、使用折叠式集装箱以及空箱供应量与需求量的随机性对空箱调运总成本的影响.结果表明:碳税增加会使空箱调运总成本增加,但增加幅度不明显;使用折叠式集装箱可以充分发挥其节省舱位空间的优势,不仅能有效解决船舶船型较小的问题,而且能降低船舶运营成本从而降低空箱调运总成本;空箱供应量与需求量的随机性会导致空箱调运总成本大幅增加.     

物流运输中多式联运集装箱的选装模型研究

运用系统分析的方法,在分析集装箱联运系统构成及特征的基础上,尝试着建立起了集装箱选择的数学模型和货物装箱数学模型,并对集装箱选装模型的具体应用进行了相应的分析和说明,运用所建立的系列数学模型和优化方法可以大幅提高箱型选择和货物配置的准确度,进而可以帮助提高集装箱装载效率。     

集装箱空箱调运优化问题的研究

在分析集装箱空箱流转过程的基础上,提出建立基于海陆运整体成本最优的集装箱空箱调运随机性优化模璎,并将粒子群算法与随机模拟技术相结合用于求解机会约束规划.最后通过对测试算例进行求解,验证了该模型和算法的合理性和有效性.     

集装箱空箱调运优化问题的研究

在分析集装箱空箱流转过程的基础上,提出建立基于海陆运整体成本最优的集装箱空箱调运随机性优化模型,并将粒子群算法与随机模拟技术相结合用于求解机会约束规划。最后通过对测试算例进行求解,验证了该模型和算法的合理性和有效性。     

集装箱码头物流作业系统集成优化研究

从集装箱码头物流作业出发,通过物流作业流程集成、物流作业信息集成及物流作业管理集成等途径对集装箱物流作业系统进行集成优化,提高码头物流作业效率和服务功能,为码头物流作业管理者提供决策支持和参考依据。     

区块链技术在集装箱物流中的应用优化及研究

集装箱物流在海运行业中的地位举足轻重,有着运输量大、运输灵活、多式联运等特点,但如今的集装箱物流运营模式仍在信息、成本、责任等方面存在一定的缺陷。文章通过分析集装箱物流模式的现存问题,利用区块链技术中去中心化、智能合约、可追溯等特点针对集装箱的物流问题提出解决方法,最后做出在集装箱物流应用区块链技术的发展前景及展望。     

分布式集装箱集疏网络空箱调运系统分析

在回顾国内外关于空箱调运问题已有研究成果的基础上,系统分析了分布式集疏网络的网络结构、构成以及空箱调运组织管理、流程及调运策略,为后续分布式集疏网络空箱调运优化的研究奠定了理论基础。     

全球空集装箱调运现状,成因及其经济性分析

从分析全球空集装箱调运现状入手,进一步分析了全球空集装箱调运的产生原因及其经济性     

一类集装箱布局问题的优化计算

本文对一类集装箱布局问题，即待布物体为单一长方体的装箱布局优化计算问题进行讨论，根据待布物体的尺寸，把集装箱的平面分为二个区域，从而使剩余待布区域最小。方法计算过程简单，效果明显。这类问题在集装箱运输中有大量应用。     

基于货主满意度的铁路空车调配方案研究

通过分析铁路发展现代物流的必要性以及空车调配对提高货运服务质量的重要性,在对比以运输生产为中心的传统模式下空车调配模型的基础上,建立了以货主满意度为最大目标的多目标空车调配模糊规划模型。最后,通过一个算例验证模型的有效性。     

基于遗传算法的煤炭港口泊位分配优化模型

泊位资源是煤炭港口的稀缺资源,由于场存及煤炭需求制约等原因导致其利用率不高,疏港压力增大。通过调查研究了输出型煤炭港口的服务系统特征,建立了一个周期内,以船舶在港总时间最短及装煤量最多为目标的线性规划模型,采用泊位-次序的二维编码方式,利用遗传算法对模型求解。选取河北省某煤炭港口48小时内数据进行仿真分析,结果表明模型达到了优化的目的。与传统方法相比较,船舶的平均等待时间减少了34%,总装载量提高了2.5%。     

物流配送路径优化问题的模型及改进混合算法

在建立带有时间窗的物流配送路径优化问题数学模型的基础上．构造了求解该问题的遗传模拟退火混合算法。该混合算法利用了遗传算法较强的全局搜索能力和模拟退欠算法较好的局部搜索能力,克服了两种算法各自在寻优方面的不足,使其在全局最优搜索和计算速度方面都有了很大的提高。最后经仿真试验证实了混合算法解决物流配送路径优化问题的优越性。