需求不确定下低碳多式联运路径优化

发布时间：2021-03-31 17:45

　　如何在碳减排政策和动态变化的内外部条件下优化运输路径,是降低多式联运运输成本,满足运输低碳化、动态化和个性化要求的关键问题。针对需求不确定的情形,综合考虑运输成本、转运成本、时间成本以及基于分段累进碳税的碳排放成本,建立基于情景的具有遗憾值约束的低碳多式联运路径鲁棒优化模型,设计改进的灾变自适应遗传算法对模型进行计算求解。构建具有15个节点的多式联运网络验证模型和算法的可行性与有效性。最后,分别探讨遗憾值和碳税率与运输路径、方式以及总成本之间的关系,为提升多式联运运行效率和减排效果提供决策依据与参考。 

【文章来源】：模糊系统与数学. 2020,34(05)北大核心

【文章页数】：12 页

【部分图文】：

不确定多式联运路径优化的灾变自适应遗传算法流程

以一个由15个节点构成的多式联运网络为例,进行模型和算法的有效性检验,具体网络如图2所示,不确定数量的货物采用联合运输的方式从出发点O运输至目的点D,且需要在时间段[Ta,Tb]=[55,65]小时内到达,(P1,P2)=(15,30)元/h·t分别表示提前到达产生的单位仓储费用和单位惩罚成本。碳税率范围参考各国碳税征收标准,取0.05～0.2元/千克,具体不同等级的碳税率以及对应的碳排放量设定为(ω1,ω2,ω3,ω4)=(0.05,0.1,0.15,0.2),(Z1,Z2,Z3,Z4)=(100000,150000,500000,1000000)。起始点O到最终点D的各节点间距离见表1,其中(a,b,c)分别表示公路、铁路、水路的运输距离;“—”表示两相邻城市之间没有对应的运输方式或运输路线。

根据建立的鲁棒优化模型,取最大遗憾值α=0.2,采用灾变自适应遗传算法,利用Matlab2016程序编程,将算法的参数设置为:种群规模为80,迭代次数为100,初始交叉概率为0.8,初始变异概率为0.3,程序运行迭代过程如图3,得到的鲁棒优化求解结果如下:运输路径为“O-1-3-7-10-D”,运输方式“水-水-铁-铁-铁”,总成本3025.97元,其中,转运成本为1021元,时间成本为99.4元,碳排放成本为504.71元。将采用鲁棒优化方法的运输路径及方式分别带入三种不同货运量的情景,得到三种情景下对应的总成本,并将其与情景最优解的总成本进行对比,如表4。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3111824