长大货物多式联运路径优化模型与算法

发布时间：2018-05-27 06:05

  本文选题：长大货物 + 多式联运　； 参考：《交通运输工程学报》2014年01期

【摘要】：基于可行性与合理性的角度,分析了长大货物多式联运路径优化的影响因素。以最小运输时间、里程与费用为目标函数,以线路限界、桥梁承载能力、起重设备的起重能力为约束条件,建立了长大货物多式联运路径优化原始模型。考虑了约束条件的改造性特征,将原始模型扩展优化,设计了二维序列编码策略,运用遗传算法求解扩展模型。计算结果表明:运用提出的优化模型与遗传算法,最优运输时间、里程和费用分别为12.5d、1 116km、58.18万元,运用提出的优化模型与模拟退火算法,最优运输时间、里程和费用分别为15.5d、1 131km、67.74万元;运用单一的铁路运输方式与遗传算法,最优运输时间、里程和费用分别为12.7d、1 152km、56.50万元。与其他2种情况比较,提出的优化模型与遗传算法的综合优化程度分别提高52.22%与8.95%,可见,模型可行,算法有效。
[Abstract]:Based on the view of feasibility and rationality, the influencing factors of route optimization of multimodal transport of long and large cargo are analyzed. Taking the minimum transportation time, mileage and cost as the objective function, taking the line limit, the bridge bearing capacity and the lifting capacity of the lifting equipment as the constraint conditions, the original model of route optimization for long and long cargo multimodal transport is established. Considering the reconstructive characteristics of the constraint condition, the original model is extended and optimized, and the two-dimensional sequence coding strategy is designed, and the extended model is solved by genetic algorithm. The calculation results show that the optimal transportation time, mileage and cost are 12.5dU 116km, 581800 yuan respectively by using the proposed optimization model and genetic algorithm, and the optimal transportation time is obtained by using the proposed optimization model and simulated annealing algorithm. The mileage and cost are 15. 5 d / 1 131 km, 677400 yuan respectively, and the optimum transportation time, mileage and cost are 12. 7 d / 1 152km, 565000 yuan respectively by using single railway transportation mode and genetic algorithm. Compared with the other two cases, the comprehensive optimization degree of the proposed optimization model and genetic algorithm is increased by 52.22% and 8.95%, respectively. It can be seen that the model is feasible and the algorithm is effective.
【作者单位】： 中南大学交通运输工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(71371193,70971140)
【分类号】：U116.2

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1940752