不确定环境下集装箱多式联运优化研究

发布时间：2017-06-15 13:04

  本文关键词：不确定环境下集装箱多式联运优化研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：集装箱多式联运是物流运输的高级发展阶段,被各国看作本国货运现代化进程的重要标志。当前,全球多式联运重心向中国转移,我国多式联运发展正逢其时、蓄势待发。自国家发布了《物流业发展中长期规划》以来,各地都高度重视多式联运的发展,加速推进物流大通道建设、完善综合交通运输体系已成为我国多式联运发展的首要任务。中国多式联运的发展,将加速带动周边市场的繁荣,促进国际间的贸易活动,推动国家“一带一路”战略。本文简要介绍了集装箱多式联运的理论知识,将多式联运用于现实的货物运输场景中,综合分析了运输过程中的不确定因素,然后根据运输活动的限制条件和目标函数,构建了不确定环境下的多式联运优化模型,并设计了基于分支定界思想的启发式算法,用实例证明了模型和算法的可行性。本文的主要研究内容如下：1、根据实际情况,考虑到多式联运中的运输成本会受市场等因素的影响,将运输成本看作区间数,建立了以运输成本最小的不确定目标函数,其中运输成本包括运输途中产生的费用和中转站发生的转换费用,都为区间数。同时又考虑到运输时间会受到运输途中运载工具和中转站设备、人为等因素的影响,将运输时间也看作是区间数,建立了以运输时间、运量限制等为约束条件的不确定模型,其中运输时间包括运输工具在途的运输时间和在中转站的中转时间,也都为区间数,并通过区间排序方法,期望值法将不确定的优化模型转化为可以求解的确定性优化模型,最后,运用了启发式算法对模型进行求解,通过实例验证,证明了模型和算法是科学的,具有实际指导意义。2、在实际生活中,多式联运的不确定因素还有可能出现另外两种情况一模糊数和随机数。考虑到运输成本的不确定性有时可能表现为模糊性,货物在中转站的中转时间在大多数情况下带有一定的随机性,本文将运输成本看作模糊数,建立了以运输成本为最小的不确定目标函数,以时间限制为约束条件的不确定优化模型。并通过期望规划和机会约束规划将不确定模型转化为确定的模型,最后,通过具体的算例,用启发式算法求出相应的结果,验证了模型和所设计算法的有效性。
【关键词】：多式联运 不确定条件下的0-1规划模型 启发式算法
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U169.6
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 引言12-22
• 1.1 研究背景与意义12-15
• 1.1.1 研究背景12-15
• 1.1.2 研究意义15
• 1.2 国内外研究现状15-18
• 1.2.1 确定条件下的研究现状16-17
• 1.2.2 不确定条件下的研究现状17-18
• 1.3 研究内容与方法18-20
• 1.4 本文的框架结构20
• 1.5 本文的创新点20-22
• 2 集装箱多式联运和不确定规划理论22-41
• 2.1 集装箱多式联运的概念22
• 2.2 集装箱多式联运的特点及优点22-25
• 2.2.1 集装箱多式联运的特点22-23
• 2.2.2 集装箱多式联运的优点23-25
• 2.3 集装箱多式联运结点作业分析25-32
• 2.3.1 公路集装箱办理站作业分析25-27
• 2.3.2 铁路集装箱办理站作业分析27-30
• 2.3.3 港口集装箱中转站作业分析30-32
• 2.4 集装箱运输方式32-36
• 2.4.1 集装箱运输方式的特点32-34
• 2.4.2 影响运输方式选择的因素34-36
• 2.5 不确定规划理论36-41
• 2.5.1 区间规划问题37-38
• 2.5.2 模糊规划问题38-39
• 2.5.3 随机规划问题39-41
• 3 含区间参数的多式联运优化模型与算法41-56
• 3.1 不确定条件下多式联运问题概述41-43
• 3.1.1 多式联运问题描述41-42
• 3.1.2 不确定因素分析42-43
• 3.1.3 不确定因素的处理方法43
• 3.2 区间0-1规划模型43-46
• 3.2.1 模型假设44
• 3.2.2 符号定义44-45
• 3.2.3 区间0-1规划模型的构建45-46
• 3.3 模型的确定性转化46-47
• 3.4 算法设计47-50
• 3.5 实例分析50-55
• 3.5.1 实例描述50-53
• 3.5.2 结果分析53-55
• 3.6 小结55-56
• 4 模糊随机混合的多式联运优化模型与算法56-65
• 4.1 问题概述56
• 4.2 模糊随机混合的0-1整数规划模型56-58
• 4.2.1 模型假设56-57
• 4.2.2 符号定义57
• 4.2.3 模糊随机混合0-1整数规划模型的建立57-58
• 4.3 模型的确定性转化58-60
• 4.3.1 目标函数的确定性转化58
• 4.3.2 约束条件的确定性转化58-60
• 4.3.3 确定性转化后的整体模型60
• 4.4 算例分析60-64
• 4.4.1 算例描述60-63
• 4.4.2 结果分析63-64
• 4.5 小结64-65
• 5 结论65-66
• 参考文献66-70
• 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果70-72
• 学位论文数据集72

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