基于模糊故障树的多式联运可靠性确定及路径选择研究

发布时间：2017-08-14 18:04

  本文关键词：基于模糊故障树的多式联运可靠性确定及路径选择研究

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【摘要】：多式联运作为一种先进的运输组织形式是现代物流体系中的一个重要组成部分。与传统单一运输方式相比,多式联运能够充分发挥不同运输方式的特点,具有手续简单、中间环节少、运输效率高、运输成本低、便于对物流服务供应商的连贯管理等优点。随着现代物流的快速发展,采用多式联运完成货物运输过程已成为现代物流企业提高物流实效性、降低物流成本的有效手段。 随着现代物流的快速发展,运输市场需求越来越倾向于压缩运输时间、降低运输成本、提高运输可靠性、提高服务质量等方面。因此,“可靠性”逐渐成为衡量多式联运运输水平的重要指标。 本文主要针对基于可靠性的多式联运路径选择问题进行了以下几方面的研究：首先,根据多式联运流程,采用故障树理论,进行了多式联运单元的划分及其可靠性研究。论文将多式联运系统划分为运输、仓储、装卸搬运三个单元,采用定性方法详细分析了影响这些单元可靠性的因素；并以各因素的等效故障率为基础数据,应用模糊故障树分析法对各单元的等效故障率进行定量计算,同时,确定各单元可靠性影响因素的重要度及其薄弱环节。其次,论文应用GO法详细分析并确定了多式联运路径的可靠性。论文应用GO法深入分析了运输、仓储、装卸搬运等各单元在多式联运全路径中的结构关系,构建了多式联运路径的可靠性模型；在此基础上,以由多式联运总费用和运输时间惩罚费用组成的多式联运广义费用最小为目标,以路径可靠性作为约束条件,构建基于可靠性的多式联运路径选择模型；采用遗传算法进行求解。最后,论文以鹿特丹——哈尔滨货物运输需求为对象进行路径选择实例研究。采用Matlab编程计算,得到了满足可靠性要求且广义费用最小的最优路径,验证了本论文所构建模型的正确性及适用性。
【关键词】：可靠性 多式联运 路径选择 模糊故障树分析 GO法 遗传算法
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F511.4
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-9
• 目录9-11
• 1 绪论11-21
• 1.1 研究背景与意义11-12
• 1.2 国内外研究现状综述12-17
• 1.2.1 国内外文献检索情况12-13
• 1.2.2 国内外相关研究现状综述13-17
• 1.3 论文主要内容与技术路线17-21
• 1.3.1 论文的主要内容17-18
• 1.3.2 论文的技术路线18-21
• 2 多式联运系统可靠性概述21-29
• 2.1 可靠性相关理论21-23
• 2.1.1 可靠性基本概念21-22
• 2.1.2 可靠性度量指标22
• 2.1.3 典型系统可靠性模型22-23
• 2.2 多式联运系统可靠性分析23-28
• 2.2.1 多式联运系统简介24-26
• 2.2.2 多式联运系统可靠性定义26
• 2.2.3 多式联运系统可靠性单元26-28
• 2.3 本章小结28-29
• 3 基于模糊故障树的多式联运单元可靠性研究29-61
• 3.1 多式联运单元故障因素分析29-34
• 3.1.1 解释结构模型法概述29-31
• 3.1.2 基于解释结构模型的多式联运单元故障因素及其结构分析31-34
• 3.2 多式联运单元故障树构建34-38
• 3.2.1 故障树分析方法概述34-36
• 3.2.2 多式联运单元故障树构建36-38
• 3.3 基于传统故障树的多式联运单元可靠性分析38-48
• 3.3.1 底事件故障率确定38-40
• 3.3.2 基于故障树的多式联运单元可靠性分析40-41
• 3.3.3 基于故障树的多式联运单元可靠性计算41-48
• 3.4 基于模糊故障树的多式联运单元可靠性分析48-60
• 3.4.1 基于模糊故障树的单元可靠性分析思路48-49
• 3.4.2 模糊故障树基本理论49-51
• 3.4.3 基于模糊故障树的多式联运单元可靠性计算51-60
• 3.5 本章小结60-61
• 4 基于可靠性的多式联运路径选择模型研究61-77
• 4.1 基于GO法的多式联运路径可靠性拟合61-68
• 4.1.1 GO法基本原理概述61-64
• 4.1.2 基于GO法的多式联运运输路径可靠性模型64-68
• 4.2 基于可靠性的多式联运路径选择模型68-71
• 4.2.1 问题描述68-69
• 4.2.2 模型建立69-71
• 4.3 遗传算法设计71-76
• 4.3.1 编码方法的改进71-72
• 4.3.2 初始种群的产生72-73
• 4.3.3 适应度函数73-74
• 4.3.4 遗传操作74-76
• 4.4 本章小结76-77
• 5 实证研究77-85
• 5.1 实例描述77-82
• 5.2 遗传算法求解82-84
• 5.3 本章小结84-85
• 6 总结85-87
• 6.1 论文主要工作85
• 6.2 论文不足与展望85-87
• 参考文献87-91
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果91-95
• 学位论文数据集95

【参考文献】

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本文编号：673956