考虑模糊需求的多式联运路径优化研究

发布时间：2017-10-27 03:15

  本文关键词：考虑模糊需求的多式联运路径优化研究

  更多相关文章： 模糊需求 多式联运 路径优化 模糊机会约束规划

【摘要】：在经济全球化的背景下,资源、产品、市场分布在全球范围内,企业为了使资源得到最优的配置,不断拓展新的市场,这就给货运系统带了巨大挑战。建立高效的综合货运系统,核心就是实现各种运输方式的衔接和一体化。多式联运正是综合了铁路、公路、水路、航空运输方式的一种先进运输组织形式,能最大程度发挥各种运输方式的优势,满足综合运输系统的要求。而研究多式联运路径规划问题就是为了合理降低运输成本、减少不必要的运力浪费,以及改善多式联运中的不合理运输；通过对不同运输方式的组合优化,实现对整个运输组合形式的有效利用,以便更充分地利用现有设施的能力,并从运输费崩与运输时间两个方面影响承运人和客户的利益。本文研究的是的以集装箱为运输载体的考虑模糊需求的多式联运路径优化问题,主要做了以下工作：(1)对多式联运的基础知识进行了总结梳理,全面熟悉多式联运的整个运输过程,为研究多式联运路径优化问题提供了坚实的理论基础。(2)分析多式联运过程中影响路径优化建模的因素并对多式联运路径优化目标进行分析：然后根据实际的运输情况,确定本文研究模型中不确定的因素为货运量和运输时限,并用三角模糊数对其进行表示,最后对求解模糊模型的方法进行了分析。(3)构建了考虑模糊需求的多式联运路径优化模型,由于构建的模型中目标函数和部分约束条件是模糊的,必须进行清晰化后才能求解。本文选定不确定规划中的机会约束规划对模型进行清晰化,并对得到的清晰模型用数学规划软件Lingo进行求解。(4)最后用一个实例验证了模型及解法的可行性,并对影响目标函数的置信因子进行灵敏度分析,以便为今后多式联运经营人提供决策依据。
【关键词】：模糊需求 多式联运 路径优化 模糊机会约束规划
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U116.2
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 绪论12-23
• 1.1 研究背景及意义12-15
• 1.1.1 论文研究的背景12-14
• 1.1.2 论文研究的意义14-15
• 1.2 国内外相关研究综述15-20
• 1.2.1 多式联运基础性研究综述15-17
• 1.2.2 多式联运路径优化问题研究综述17-20
• 1.2.3 多式联运路径优化问题研究评述20
• 1.3 研究内容及技术路线20-23
• 1.3.1 论文的研究内容21-22
• 1.3.2 论文的技术路线22-23
• 2 多式联运概述23-33
• 2.1 多式联运的特征与优势23-24
• 2.1.1 多式联运的特征23-24
• 2.1.2 多式联运的优势24
• 2.2 多式联运的运输方式与形式24-28
• 2.2.1 多式联运中各种运输方式的特点24-26
• 2.2.2 影响运输方式的选择的因素26-27
• 2.2.3 多式联运的运输形式27-28
• 2.3 多式联运的组织与业务流程28-32
• 2.3.1 多式联运的组织过程28-29
• 2.3.2 多式联运的组织形式29-31
• 2.3.3 多式联运的业务流程31-32
• 2.4 本章小结32-33
• 3 考虑模糊需求的多式联运路径规划问题分析33-42
• 3.1 多式联运建模影响因素分析33-34
• 3.2 多式联运路径规划的优化目标分析34-35
• 3.2.1 多式联运费用34-35
• 3.2.2 多式联运时间35
• 3.3 多式联运路径优化模型的网络分析35-36
• 3.4 考虑模糊需求的多式联运路径优化模型的模糊参数36-39
• 3.4.1 模糊运量36-37
• 3.4.2 运输时限的模糊软时间窗37-39
• 3.5 模糊模型求解方法分析39-41
• 3.5.1 模糊运算39-40
• 3.5.2 模糊规划方法40-41
• 3.6 本章小结41-42
• 4 考虑模糊需求的多式联运路径规划建模研究42-51
• 4.1 考虑模糊需求的多式联运模型的构建42-46
• 4.1.1 模糊需求的多式联运路径优化问题描述42-43
• 4.1.2 模型假设43
• 4.1.3 模型符号及定义43-44
• 4.1.4 考虑模糊需求的多式联运路径优化模型建立44-46
• 4.2 考虑模糊需求的多式联运路径优化模型的转化46-49
• 4.2.1 模糊模型的机会约束规划转化46-47
• 4.2.2 模糊机会约束规划模型的清晰化47-49
• 4.3 基于LINGO的多式联运路径优化模型方法49-50
• 4.4 本章小结50-51
• 5 考虑模糊需求的多式联运路径优化模型的案例应用51-59
• 5.1 案例描述51
• 5.2 基础数据51-54
• 5.3 求解结果54-56
• 5.4 求解结果分析56-58
• 5.5 本章小结58-59
• 6 结论与展望59-62
• 6.1 论文结论59-60
• 6.2 论文工作展望60-62
• 参考文献62-66
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果66-68
• 学位论文数据集68

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本文编号：1101669