數(shù)量折扣下多式聯(lián)運(yùn)路徑規(guī)劃研究.pdf

1、在經(jīng)濟(jì)全球化和電子商務(wù)浪潮的有力推動(dòng)下，我國(guó)物流行業(yè)實(shí)現(xiàn)了較快的發(fā)展并獲得了良好的認(rèn)知度。但是,國(guó)內(nèi)物流市場(chǎng)整體集約化程度低，這導(dǎo)致國(guó)內(nèi)企業(yè)的物流費(fèi)用明顯高于國(guó)外同行業(yè)。多式聯(lián)運(yùn)能夠有效整合經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)和技術(shù)特征各異的多種運(yùn)輸方式，從而降低物流運(yùn)輸費(fèi)用和提升運(yùn)輸系統(tǒng)的工作效率。然而，頻繁的貨物運(yùn)輸對(duì)生態(tài)環(huán)境造成了嚴(yán)重的負(fù)面影響，阻礙了經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。如何降低物流運(yùn)輸費(fèi)用和物流運(yùn)輸對(duì)環(huán)境造成的不良影響成為了業(yè)界和學(xué)術(shù)界共同關(guān)注的課題。因此，

2、本文對(duì)數(shù)量折扣下多個(gè)任務(wù)集合運(yùn)輸?shù)亩嗍铰?lián)運(yùn)進(jìn)行研究，具體工作如下：
　　對(duì)以最小化集合運(yùn)輸費(fèi)用為目標(biāo)的多式聯(lián)運(yùn)路徑規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行了研究。首先，本文建立了數(shù)量折扣下多個(gè)任務(wù)集合運(yùn)輸?shù)亩嗍铰?lián)運(yùn)路徑規(guī)劃模型。然后，應(yīng)用擴(kuò)展變形方法對(duì)多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)圖進(jìn)行處理，并建立了關(guān)于擴(kuò)展變形網(wǎng)絡(luò)圖的多個(gè)任務(wù)集合運(yùn)輸路徑規(guī)劃模型。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與單獨(dú)運(yùn)輸相比，數(shù)量折扣下多個(gè)任務(wù)的集合運(yùn)輸能夠有效降低物流運(yùn)輸費(fèi)用，更好地發(fā)揮多式聯(lián)運(yùn)的優(yōu)勢(shì)。為滿足路徑規(guī)劃

3、工作的及時(shí)性要求，本文設(shè)計(jì)了改進(jìn)的遺傳算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)于小規(guī)模的問(wèn)題，改進(jìn)的遺傳算法能夠快速求得最優(yōu)解；對(duì)于大規(guī)模的問(wèn)題，改進(jìn)的遺傳算法能夠在短時(shí)間內(nèi)求得有效解。此外，改進(jìn)的遺傳算法求解時(shí)間不會(huì)隨著問(wèn)題規(guī)模的變大而明顯上升。
　　對(duì)考慮碳排放的集合運(yùn)輸多式聯(lián)運(yùn)路徑規(guī)劃問(wèn)題進(jìn)行了研究。本文建立了最小化總運(yùn)輸費(fèi)用和總碳排放量的雙目標(biāo)路徑規(guī)劃模型，并設(shè)計(jì)了改進(jìn)的非劣排序遺傳算法。實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)的非劣排序遺傳算法能夠在短時(shí)間內(nèi)求得多