基于鲁棒优化的中欧集装箱多式联运运输路径优化研究
发布时间：2021-08-19 15:45
随着“一带一路”战略的提出与持续推进,我国与欧洲的经贸关系日益密切,物流运输需求旺盛,贸易通道和运输方式不断发展和完善,集装箱多式联运凭借其诸多优势迎来了前所未有的发展机遇。然而,中欧集装箱多式联运由于其距离长、涉及区域广、作业程序复杂经常会受到不可量化的因素影响,如恶劣天气、车辆拥堵、燃油费率变动等会使运输成本、运输时间及换装作业时间发生较大波动,这些不确定因素会对集装箱多式联运运输方案选择产生较大影响。因此,如何减小不确定性因素对多式联运经营者带来的风险,为其选择最佳的运输路径和运输方式,进而优化我国内陆城市至欧洲腹地城市的集装箱多式联运路线成为关注的焦点。本文从合理有效地组织集装箱多式联运为出发点,在综合分析中欧之间现存的集装箱运输通道的基础上,充分考虑到运输成本、运输时间、中转换装作业时间受现实中一系列不确定因素的影响而产生的随机特征,并利用鲁棒优化方法,在基准数据的基础上采用随机扰动的方式生成各情景数据。同时,结合中欧贸易的现实情况,建立了在满足碳排放限制条件下,以运营成本和运营时间最小的戏目标集装箱多式联运运输路径优化模型。此外,本文采用带精英策略的非支配遗传算法（NSGA...
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图４．２种群内个体层级的划分??Ｆｉｇ．?４．２?Ｔｈｅ?ｄｉｖｉｓｉｏｎ?ｏｆ?ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ?ｌｅｖｅｌｓ?ｗｉｔｈｉｎ?ａ?ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ??
图４．３个体ｐ的拥琦距离??Ｆｉｇ．?４．３?Ｃｒｏｗｄｉｎｇ－Ｄｉｓｔａｎｃｅ?ｏｆ?ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ?ｐ??
越差，因此，在锦标赛选择中，??为保证种群的多样性，保留拥挤距离较大的个体。??最后，以上两步完成后，若各前端个体之和比设定的种群大小多，那么需要进一步??修剪，与锦标赛选择思想一致。??ｒ￣?＾＾１???？?１??＝ｎ?１?Ｈ＝??父??－?｜??３?３??选择?父子种群合并？?非支配排序？?修剪种群??￥?Ｉ—Ｉ１???＞?—「＞?２?１??，交叉Ｙ?拥挤度计算?ｚ?Ｚ??变异?子?Ｗ?ｙ／?Ｚ??种?子?／?／??群?３??图４．６种群吏新示意图??Ｆｉｇ．?４．６?Ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ?ｕｐｄａｔｅ??综上所述，ＮＳＧＡ－ＩＩ算法的主要步骤为：第一步：初始化种群。通过随机生成的方??式生成种群大小为Ｎ的初始种群，并经过非支配排序、选择、交叉、变异操作后得到第??一代子代种群；第二步：种群合并。从第二代开始，将父代种群与子代种群合并，即上??一代产生的新种群Ｑ，＋ｉ与其父代Ｐｔ合并组成Ｒｌ＋ｉ，此时的种群大小变为２Ｎ；第三步：??种群修剪。首先，对新种群中的个体进行非支配排序，产生一系列非支配集Ｚｉ，根据非??支配层层数越低的个体越优原则，顺序添加层级，直至添加乙时，个体数大于初始种群??规模Ｎ，此时比较Ｚｉ中的所有个体的拥挤距离，根据拥挤度距离越大的种群越丰富原则，??优先选入拥挤距离较大的个体；第四步：迭代操作。对新的父代种群进行选择、交叉、??变异操作产生新的子代种群，循环上述步骤直至达到停止条件，进而得到ｐａｒｅｔｏ最优解??集。另外，本文在ＮＳＧＡ－ＩＩ的一般求解流程上增加鲁棒性的验证，即ｐａｒｅｔｏ解集中是否??存在满足鲁棒性约
【参考文献】：
期刊论文
[1]考虑多周期和混合时间窗的中欧电子产品多式联运路径选择优化[J]. 任刚,刘畅,高智源,计明军. 系统工程. 2019(06)
[2]基于节点换装时间不确定的多任务集装箱运输方案优化[J]. 王清斌,董悦. 铁道运输与经济. 2019(09)
[3]中欧陆海快线助力中欧“一带一路”建设[J]. 曲胜斌. 中国远洋海运. 2019(09)
[4]长江干线集装箱多式联运路径优化模型研究[J]. 刘清,朱新建,周张颖,阳盈. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2019(04)
[5]“一带一路”&中欧经贸:现实与未来[J]. 姚铃. 中国远洋海运. 2019(06)
[6]关于建立中欧班列质量评价指标体系的探讨[J]. 张文,秦胜,彭乾,秦欢欢. 铁道运输与经济. 2019(03)
[7]中欧班列运价机制及结算规则[J]. 王杨堃. 中国投资(中英文). 2019(Z1)
[8]中欧班列去程运输组织优化模型[J]. 闫伟,朱晓宁,邓宇君,王力. 铁道学报. 2019(02)
[9]基于多种群动态协同的多目标粒子群算法[J]. 于慧,王宇嘉,陈强,肖闪丽. 电子科技. 2019(10)
[10]考虑环境成本的中欧多式联运路径优化[J]. 谢楚楚,牟能冶,刘同. 综合运输. 2018(08)
博士论文
[1]随机环境下集装箱海铁联运系统建模与优化研究[D]. 赵祎.北京交通大学 2019
[2]内陆集装箱运输网络优化研究[D]. 王清斌.大连海事大学 2014
硕士论文
[1]不确定条件下轴辐式公铁联运网络设计与优化[D]. 王蕊.北京交通大学 2019
[2]基于多通道的中欧集装箱运输方案选择研究[D]. 马蓉.北京交通大学 2019
[3]基于需求分类的中欧班列多式联运运输方案研究[D]. 雷异.北京交通大学 2018
[4]基于鲁棒优化的班轮船队规划研究[D]. 尹鑫.大连海事大学 2018
[5]基于货物时间价值的集装箱多式联运方案研究[D]. 崔明阳.北京交通大学 2017
[6]不确定环境下闭环供应链鲁棒优化模型的设计与模拟[D]. 相静.北京交通大学 2017
[7]中欧班列对中欧间海运的影响分析[D]. 赵怡然.大连海事大学 2017
[8]中欧贸易航线集装箱班轮运价研究[D]. 余国英.中国海洋大学 2011
[9]基于鲁棒优化的集装箱海运网络模型研究[D]. 程书恒.大连理工大学 2009
[10]中欧航线集装箱班轮运输经营策略分析[D]. 高伟.大连海事大学 2009
本文编号：3351687
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图４．２种群内个体层级的划分??Ｆｉｇ．?４．２?Ｔｈｅ?ｄｉｖｉｓｉｏｎ?ｏｆ?ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ?ｌｅｖｅｌｓ?ｗｉｔｈｉｎ?ａ?ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ??
图４．３个体ｐ的拥琦距离??Ｆｉｇ．?４．３?Ｃｒｏｗｄｉｎｇ－Ｄｉｓｔａｎｃｅ?ｏｆ?ｉｎｄｉｖｉｄｕａｌ?ｐ??
越差，因此，在锦标赛选择中，??为保证种群的多样性，保留拥挤距离较大的个体。??最后，以上两步完成后，若各前端个体之和比设定的种群大小多，那么需要进一步??修剪，与锦标赛选择思想一致。??ｒ￣?＾＾１???？?１??＝ｎ?１?Ｈ＝??父??－?｜??３?３??选择?父子种群合并？?非支配排序？?修剪种群??￥?Ｉ—Ｉ１???＞?—「＞?２?１??，交叉Ｙ?拥挤度计算?ｚ?Ｚ??变异?子?Ｗ?ｙ／?Ｚ??种?子?／?／??群?３??图４．６种群吏新示意图??Ｆｉｇ．?４．６?Ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?Ｐｏｐｕｌａｔｉｏｎ?ｕｐｄａｔｅ??综上所述，ＮＳＧＡ－ＩＩ算法的主要步骤为：第一步：初始化种群。通过随机生成的方??式生成种群大小为Ｎ的初始种群，并经过非支配排序、选择、交叉、变异操作后得到第??一代子代种群；第二步：种群合并。从第二代开始，将父代种群与子代种群合并，即上??一代产生的新种群Ｑ，＋ｉ与其父代Ｐｔ合并组成Ｒｌ＋ｉ，此时的种群大小变为２Ｎ；第三步：??种群修剪。首先，对新种群中的个体进行非支配排序，产生一系列非支配集Ｚｉ，根据非??支配层层数越低的个体越优原则，顺序添加层级，直至添加乙时，个体数大于初始种群??规模Ｎ，此时比较Ｚｉ中的所有个体的拥挤距离，根据拥挤度距离越大的种群越丰富原则，??优先选入拥挤距离较大的个体；第四步：迭代操作。对新的父代种群进行选择、交叉、??变异操作产生新的子代种群，循环上述步骤直至达到停止条件，进而得到ｐａｒｅｔｏ最优解??集。另外，本文在ＮＳＧＡ－ＩＩ的一般求解流程上增加鲁棒性的验证，即ｐａｒｅｔｏ解集中是否??存在满足鲁棒性约
【参考文献】：
期刊论文
[1]考虑多周期和混合时间窗的中欧电子产品多式联运路径选择优化[J]. 任刚,刘畅,高智源,计明军. 系统工程. 2019(06)
[2]基于节点换装时间不确定的多任务集装箱运输方案优化[J]. 王清斌,董悦. 铁道运输与经济. 2019(09)
[3]中欧陆海快线助力中欧“一带一路”建设[J]. 曲胜斌. 中国远洋海运. 2019(09)
[4]长江干线集装箱多式联运路径优化模型研究[J]. 刘清,朱新建,周张颖,阳盈. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版). 2019(04)
[5]“一带一路”&中欧经贸:现实与未来[J]. 姚铃. 中国远洋海运. 2019(06)
[6]关于建立中欧班列质量评价指标体系的探讨[J]. 张文,秦胜,彭乾,秦欢欢. 铁道运输与经济. 2019(03)
[7]中欧班列运价机制及结算规则[J]. 王杨堃. 中国投资(中英文). 2019(Z1)
[8]中欧班列去程运输组织优化模型[J]. 闫伟,朱晓宁,邓宇君,王力. 铁道学报. 2019(02)
[9]基于多种群动态协同的多目标粒子群算法[J]. 于慧,王宇嘉,陈强,肖闪丽. 电子科技. 2019(10)
[10]考虑环境成本的中欧多式联运路径优化[J]. 谢楚楚,牟能冶,刘同. 综合运输. 2018(08)
博士论文
[1]随机环境下集装箱海铁联运系统建模与优化研究[D]. 赵祎.北京交通大学 2019
[2]内陆集装箱运输网络优化研究[D]. 王清斌.大连海事大学 2014
硕士论文
[1]不确定条件下轴辐式公铁联运网络设计与优化[D]. 王蕊.北京交通大学 2019
[2]基于多通道的中欧集装箱运输方案选择研究[D]. 马蓉.北京交通大学 2019
[3]基于需求分类的中欧班列多式联运运输方案研究[D]. 雷异.北京交通大学 2018
[4]基于鲁棒优化的班轮船队规划研究[D]. 尹鑫.大连海事大学 2018
[5]基于货物时间价值的集装箱多式联运方案研究[D]. 崔明阳.北京交通大学 2017
[6]不确定环境下闭环供应链鲁棒优化模型的设计与模拟[D]. 相静.北京交通大学 2017
[7]中欧班列对中欧间海运的影响分析[D]. 赵怡然.大连海事大学 2017
[8]中欧贸易航线集装箱班轮运价研究[D]. 余国英.中国海洋大学 2011
[9]基于鲁棒优化的集装箱海运网络模型研究[D]. 程书恒.大连理工大学 2009
[10]中欧航线集装箱班轮运输经营策略分析[D]. 高伟.大连海事大学 2009
本文编号：3351687
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