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低碳环境下多式联运路径研究

发布时间:2017-09-22 02:37

  本文关键词:低碳环境下多式联运路径研究


  更多相关文章: 多式联运 低碳运输 路径 二氧化碳


【摘要】:经济贸易全球化带来的是交通运输业的蓬勃发展和人们日益增长的运输需求,在这种趋势下导致能源消耗增加,环境污染日趋严重,由此可见发展“低碳运输”是极其有必要的。而物流业作为交通运输中能源排放的大户,应当担负起减缓温室效应重任,向低碳化运输转变。多式联运作为绿色环保的运输模式,能大幅度降低运输成本,缩短运输时间,提高运输质量,减少道路拥堵,还很具有环保效益,在提高能源利用率同时,降低碳排量和噪音污染。所以在货物运输方式选择上,加强多式联运的使用,可以极大地减少二氧化碳的排放,从而缓解温室效应。本文通过将碳排放加入到多式联运的运输路径研究中去,构建了低碳环境下的多式联运路径选择模型,并利用遗传算法和逐步法进行求解。本论文主要内容如下:①查阅国内外大量关于多式联运、低碳运输相关的文献资料,对这些文献研究进行总结,发现研究中的不足之处,从而提出本文的观点。②明确碳排放量的计算方法,为模型求解作准备。③分别构建了以低碳为目标和以成本为目标的多式联运路径选择模型,以及低碳环境下的多式联运路径选择模型,并将模型应用到算例中去,通过结果的比较分析,得出具有现实意义的结论和低碳化策略。通过研究可以发现,成本与碳排放虽然是一对矛盾体,但在多式联运中,通过合理的优化,企业可以在满足经济利益的同时,又能实现低碳运输。本文的创新点分为以下几点:①本文从环境保护角度出发,创新性的将“碳排放尽量少”这一目标纳入到多式联运路径模型研究当中,区别以往的单纯以时间、成本的路径研究。②本文在计算模型时,将遗传算法和逐步法结合,可以使企业决策者兼顾自身经济利益的同时自觉地降低二氧化碳排放。
【关键词】:多式联运 低碳运输 路径 二氧化碳
【学位授予单位】:重庆交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:TP18;F252
【目录】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-9
  • 第一章 绪论9-18
  • 1.1 选题背景与研究意义9-11
  • 1.1.1 选题背景9-11
  • 1.1.2 研究意义11
  • 1.2 论文研究内容和研究方法11-12
  • 1.2.1 研究内容11-12
  • 1.2.2 研究方法12
  • 1.3 国内外研究评述12-16
  • 1.3.1 国内外研究综述12-15
  • 1.3.2 国内外研究现状评析15-16
  • 1.4 论文的主要结构16-18
  • 第二章 相关理论概述18-29
  • 2.1 多式联运的相关知识18-22
  • 2.1.1 多式联运的定义18-19
  • 2.1.2 多式联运的优越性19-21
  • 2.1.3 多式联运的发展现状21-22
  • 2.2 低碳运输概述22-25
  • 2.2.1 低碳运输的概念及必要性23
  • 2.2.2 低碳运输实现途径23-25
  • 2.3 多式联运虚拟运输网络图的构建25-28
  • 2.3.1 点点间运输虚拟网络图的构建26
  • 2.3.2 多点间联合运输的虚拟网络图构建26-28
  • 2.4 本章小结28-29
  • 第三章 碳排放量计算与分析29-36
  • 3.1 碳排放影响因素分析29-31
  • 3.2 多式联运运输能耗分析31-33
  • 3.2.1 单一运输方式的能耗系数31-32
  • 3.2.2 单一运输方式的运量总能耗32-33
  • 3.3 二氧化碳排放量计算方法33-35
  • 3.3.1 二氧化碳燃料消耗类型的选择33
  • 3.3.2 二氧化碳排放量的计算33-34
  • 3.3.3 各运输方式的二氧化碳排放量34-35
  • 3.4 本章小结35-36
  • 第四章 低碳环境下多式联运模型建立36-47
  • 4.1 模型假设36-37
  • 4.1.1 问题描述36
  • 4.1.2 基本假设36
  • 4.1.3 参数说明36-37
  • 4.2 考虑碳排放量的多式联运路径模型37-38
  • 4.3 考虑成本的多式联运路径模型38-39
  • 4.4 低碳环境下多式联运路径模型39-40
  • 4.5 模型求解40-46
  • 4.5.1 遗传算法40-41
  • 4.5.2 遗传算法操作流程41-44
  • 4.5.3 逐步法44-46
  • 4.6 本章小结46-47
  • 第五章 数值算例分析47-56
  • 5.1 算例描述47-48
  • 5.2 数据统计48-52
  • 5.2.1 成本和时间数据统计48-51
  • 5.2.2 二氧化碳排放量的计算51-52
  • 5.3 求解与分析52-55
  • 5.3.1 虚拟网络图的构建52-53
  • 5.3.2 模型求解53-55
  • 5.4 本章小结55-56
  • 第六章 结论与展望56-58
  • 6.1 本文的主要工作56
  • 6.2 主要贡献56
  • 6.3 研究展望56-58
  • 致谢58-59
  • 参考文献59-62
  • 附录62-66
  • 在学期间发表的论文及取得的学术成果66

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本文编号:898332

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