多船型多种类应急物资水陆联运调度算例分析

建立多品类应急物资在跨城综合运输路径的优化模型,并根据货船在港口之间的往返运输情形设计港口货船调度模块,在此基础上,融合粒子群算法解决物资在各运输阶段对中转节点选择的问题。通过设置两种不同型号货船的仿真计算对比试验,优化结果分析,验证本文所提出算法的有效性,为应急灾害的运输决策问题提供行之有效的解决方案。

考虑货主满意度的“一对多”车货匹配模型

随着网络货运平台市场的发展,车货信息不对称的问题得到有效缓解,车主与货主满意度、车辆满载率、货主担负的成本还有改善空间。在运力供应大于货运需求的背景下,货主的满意度成为影响车货匹配效率与平台竞争力的关键。为使平台车货匹配的结果能更好地贴合匹配方需求,吸引更多客户,针对货主方构建了一种新型的匹配满意度模型。首先引入物流流线网络定义,将车货匹配的双方视为参与物流服务的客户方和提供服务方,综合考虑货主在货物完好性、运输时间和运输费用的需求与车主提供实际运输服务的情况之间的贴近程度,定义匹配满意度的含义;随后构建匹配满意度模型,以最大化匹配满意度为目标,设计改进的遗传算法并利用Python进行求解;最后针对网络货运平台的车源货源数据,在不同车货匹配模式的模型下进行求解并比较优劣。结果表明:考虑货主匹配满意度的“一对多”车货匹配模型比“一对一”模型平均车辆满载率提高了31.2%,货主担负成本降低了4.3%;考虑货主匹配满意度的“一对多”车货匹配模型比以运输成本为目标的“一对多”模型货主平均满意度提高了16.2%,货主担负成本降低了2.9%。考虑货主满意度的“一对多”车货匹配模型更符合现实需求情景,降低了货主担负的总成本,保持了较高的货主满意度和车辆满载率。

集配协同下多产品越库配送车辆路径问题研究

文中基于实际越库配送中零售商的多样化需求和集配过程的连续型,针对集配协同下的多产品车辆路径问题,构建以车辆固定成本、运输成本、时间窗惩罚成本和库存持有成本最小化为目标的带越库配送的车辆路径优化模型.根据问题的阶段性特征,提出一种改进的遗传算法对问题进行求解,并以车辆等待时间最小为准则设计解码方案.通过算例的对比分析,验证了改进的遗传算法有更强的寻优能力.结果表明:建立的模型能够有效降低总成本,提高运输效率.

基于系统动力学的危险化学品运输风险因素研究

为了降低危化品运输事故频次,规避危化品在运输过程中的风险,基于系统动力学模型,从人、机、环、管4个维度构建危化品运输风险因素指标体系,使用AHP法对指标权重进行赋值,结合风险因素间的因果关系构建参数方程,利用Vensim软件仿真模拟危化品运输风险水平的变化趋势,确定单因素变量值和人、机、环、管风险子系统权重的变化对危化品运输风险系统动力学模型的影响程度。结果表明:安全意识薄弱、设备故障等风险因素的变动以及人、机、环、管风险子系统的权重变动都会影响危化品运输风险水平,人、机、环、管4个子系统对危化品运输风险的影响程度从高到低依次是人、管、环、机。研究结果可为降低危化品运输过程中的风险和制定危化品运输事故预防策略提供一定参考。

车货供需匹配模型与算法研究综述

随着货车保有量及货运需求的迅速增长,车货供需匹配问题成为了货运电子商务平台的核心和热点。本文主要针对车货供需匹配问题从模型和算法两个方面对现有文献进行梳理和总结。在车货供需匹配模型方面,考虑的优化目标主要包括满意度、公平性和稳定性三个方面的评价指标,根据应用场景,将车货供需匹配模型分为一对一、一对多和多对多三类,其中一对一车货供需匹配模型针对整车运输,其他两种则对应零担运输。随着三种应用场景的模型复杂程度越来越高,相应求解难度、求解时间也呈现递增趋势。在车货供需匹配算法方面,根据货运需求数据的结构与特点可以划分为最优化算法、人工智能算法、推荐算法以及其他算法四类:对于小规模、时效性要求不高的货运需求,可以根据模型的特点与特性设计最优化求解算法;对于大数据、交互性数据或实时性要求高的货运需求,人工智能算法和推荐算法则是车货供需匹配问题的有效途径,其中人工智能算法通过预测车主行为或匹配结果实现匹配任务,而推荐算法可以针对车货需求大数据实现有效的召回并推荐。最后,本文总结了现有研究的不足之处,并从中归纳出三个值得进一步研究的方向:一是结合实际业务场景和车货信息大数据背景,提高车货供需匹配方法的实际可行性;二是进一步挖掘更多的评价指标,如车主偏好以及订单目的地接单概率等指标;三是关注车货供需匹配的实时决策问题,重点考虑货运需求的动态随机性以及平台和车主的长期收益目标。

基于NAGA的物流企业自有及外包运力配置鲁棒优化

为深入优化物流企业的自有及外包运力配置,综合考虑运输需求不确定性和运输车型异质性,以全年运输利润最大化为目标,构建了多车型参与下运力配置鲁棒优化模型.依据决策变量的层次特性,设计了一种内外双层结构的嵌套式自适应遗传算法(NAGA).依托上海某物流企业的实际数据,进行了需求确定及不确定情形下的实例分析.结果表明,所构建的鲁棒优化模型兼顾经济性与鲁棒性,NAGA能对该模型进行高效求解.在需求确定情形下,优化后的运输利润提高了6.2%,且NAGA在求解质量及稳定性方面表现优于典型嵌套式启发算法;在需求不确定情形下,采用所提出的运力配置方法,决策者可根据市场波动水平及风险偏好调整鲁棒优化模型参数取值,以灵活获取合适的自有及外包运力配置方案.

多中心开放式电动货车冷链物流配送路径优化

为了实现物流企业的降本增效和绿色发展,考虑载重、电量、时间窗约束和电池动态耗电率、产品新鲜度损耗、增加配送中心充电功能和多中心联合配送等因素,提出了开放式多配送中心联合配送的电动货车冷链物流配送路径问题。以总成本最小为目标函数,建立该问题的混合整数规划模型,设计改进的遗传算法进行求解,优化电动货车冷链物流配送路径和充电方案。结果表明:开放式多中心联合配送能更好地满足客户时间窗约束并降低物流运营成本;增加配送中心的充电功能可以降低充电站短缺对物流企业运营的影响;考虑车辆载重动态影响耗电率能准确反映出配送途中车辆电量消耗;改进遗传算法求解算例成本更低,充电方案和路径规划更优。

考虑作业姿势舒适的三维装箱问题

为降低装卸工在货物配装过程中因重复弯腰而罹患肌肉骨骼疾病的概率,同时优化其作业姿势的舒适性,进而减轻作业疲劳,提升社会整体效益,基于人因工程和运筹优化协同优化的视角,从装卸工作业姿势舒适的角度出发,提出并研究考虑作业姿势舒适的三维装箱问题。首先对装载作业姿势舒适性进行评价,构建问题模型;其次对货物排序优化和货物放置规则等关键问题进行研究,设计了最大空间法和有偏随机密钥遗传算法相结合的求解算法;最后通过算例进行实验验证。结果表明,提出的模型和算法可以在不增加车辆运输成本的前提下提升装卸工的作业姿势舒适性,并且对于尺寸相对较小及规模相对较少的货物类型作业姿势舒适性的优化空间更大,验证了模型和算法的有效性。

智能审批在跨省大件运输许可中的应用探讨

自2014年全国实施跨省超限运输车辆行驶公路业务联合审批以来,跨省大件运输服务水平持续提升,促进了国家重点工程建设和生产。为更好解决跨省大件运输业务快速增长与传统申报审批间不平衡的关系,本文研究了利用人工智能(AI)、仿真模型和大数据分析等技术在跨省大件运输许可业务中的应用,探讨了运输线路智能选择、许可办理自动分发和审批智能化等方面功能的实现,为大件运输安全快捷通行提供信息化保障,实现降本增效目标。

国内外危险货物道路运输标准对比分析及启示

危险货物种类繁多,用途广泛。道路与运输过程中一旦发生危险货物运输事故,后果往往非常严重。因此,危险货物道路运输作为安全生产重点领域之一,其高质量发展一直受到高度关注。本文通过深入研究《危险货物国际道路运输公约》、相关国内外标准,对危险货物豁免要求、安保防范要求、包装测试和使用要求,以及常压危险货物可移动罐柜测试和使用要求等进行了对比分析,探讨了相关国际规则和国际标准在我国的适用性。本研究为我国制定强制性国家标准《危险货物道路运输规则》提供了一定的参考依据,有助于促进我国危险货物道路运输安全管理水平的提升。

公路大件运输协同治理体系研究

大件运输作为我国基础设施建设的关键环节,受到了社会各界的广泛关注。交通运输管理部门出台的一系列法律法规,明确了大件运输的合法地位、优化了大件运输的市场环境。然而,大件运输行业仍存在一些违规行为。文章列举了大件运输行业典型的违规行为,剖析了其成因,并在此基础上对预防、执行、动态管理阶段提出了改进建议,以期提升大件运输许可与事中事后监管水平,完善公路大件运输管理理论体系,探索符合现阶段实际情况的治理方案,促进大件运输行业的有序健康发展。

基于动态混合遗传算法的配送路径优化

随着越来越多的突发性卫生事件爆发,人们对应急医疗物资的需求量与日俱增,但应急医疗物资配送效率低下等问题依旧存在。文中研究建立多配送点配送模型,该模型对多个应急医疗物资配送中心到多个配送点的配送路径进行有效地优化,并在计算过程中考虑客户时间窗与交通拥堵情况,达到提高客户满意度、节约成本、减少配送过程中所产生的碳排放量的目标,如同此类问题都归类为VRP问题(车辆路径规划问题)。在该模型的计算过程中采用动态混合遗传算法(DHGA),在改进的遗传算法中加入大规模领域搜索算法,解决遗传算法求解精确度过低、易陷入局部最优循环的缺点。最后将计算结果与传统遗传算法(GA)、粒子群算法(ACO)以及蚁群算法(ACO)进行对比,结果表明该算法相对于其他算法的各项指标都得到明显提升。

基于联网收费数据的湖南省高速公路物流通道供需适应性研究

公路运输是现代物流体系中的重要组成部分,高速公路是公路运输中最重要的载体,研究高速公路货运特征,分析物流通道供给和物流需求之间的适应性,有利于推进物流行业持续向好发展,推动交通运输与现代物流深度融合。基于高速公路联网收费数据,可有效识别高速公路物流通道,并通过流量饱和度指标来评估物流通道的供需适应性。首先将高速公路货车联网收费数据基于路径识别点处打断,降低货车运行轨迹还原的计算复杂度;其次利用广度优先搜索算法、朴素贝叶斯分类理论精准还原货车运行轨迹,然后根据货车运行轨迹,计算高速公路路段货运车流量、货运量、饱和度,从物流的角度分析研究交通设施供给的适应性。以湖南省为研究对象的实例表明,湖南省高速公路物流主通道成“三纵三横”的格局分布,京港澳高速公路等路段拥堵日益严重,许广高速公路与长沙绕城高速、江干高速与浏洪高速等衔接仍有不畅。基于联网收费数据的研究方法,可以高效精准地分析与物流强相关的高速公路供需适应性情况,为物流通道规划及交通基础设施布局的理论研究和实践应用提供参考借鉴。

一种基于多智能强化学习的车货匹配算法

文中针对网络货运企业“多对多”车货匹配问题,基于匹配决策过程,将车货匹配问题建模为一个多智能体马尔科夫决策过程,并利用一种基于多层感知器的代理网络、全连接层的混合网络和超参数网络的多智能体强化学习算法,来模拟并优化多智能体马尔科夫决策过程.基于真实网络货运平台车货匹配数据和不同规模的运输路网环境进行数值实验.结果表明:所提出的算法在解决大规模车货匹配问题具有较好性能.

换挂模式下的公路卡车货运优化问题

本文深入研究了换挂模式在公路卡车货运中的应用,通过卡车间的挂车交换,有效减少卡车空载现象,进而降低运输总成本。为了探讨卡车个体特征对换挂模式的影响,基于一般换挂模式扩展了受限换挂模式,并构建了两种模式下公路卡车货运优化问题的混合整数线性规划模型。该模型旨在最小化卡车的总成本,包括卡车运输成本和货物延迟送达惩罚成本。鉴于原模型无法在可接受的时间内求得问题最优解,引入两个辅助参数,将原模型转换为纯整数规划模型。然而,受限换挂模式下的卡车个体收益四维约束求解难度依然很大,因此,基于卡车潜在换挂节点集和节点潜在换挂卡车集的分析,对卡车个体收益约束进行了拆分和删减。实验结果显示,相较于传统模式,一般换挂模式和受限换挂模式在降低总成本、减少油耗、降低卡车空载率、缩短行驶时间方面均取得显著效果,具体地,两种模式分别使总成本平均降低28.3%和25.1%,油耗减少33.3%和29.7%,空载率下降33.1%和29.4%,行驶时间缩短35.0%和27.6%。然而,换挂模式在货物时效性方面略显不足,延迟送达率平均为15.4%和12.9%。此外,一般换挂模式下,部分卡车的行驶时间会略微延长,平均增长率为7.4%。最后,卡车空载系数灵敏度分析结果显示,在不同系数下换挂模式的性能仍然显著。

基于网络甩挂的运输资源调度研究

针对甩挂运输模式的车辆调度问题,选择用服务网络设计的方法代替更为常见的VRP方法,建立混合整数规划模型,旨在满足运输条件的同时使调度成本最小化,从而达到降本增效的目的。在相同假设条件下,以最小化牵引车和挂车的固定成本,以及牵引车和货物的操作成本之和为目标建立甩挂运输模型,以最小化卡车的固定成本以及卡车和货物的操作成本之和为目标函数建立传统运输模型,并将甩挂运输模型与传统运输模型进行对比。以某第三方物流企业为研究对象,采用其订单数据进行数值实验,结果表明设计的模型可以有效求解较小规模的甩挂运输模式中的车辆调度问题,验证了甩挂运输模型的可行性与有效性。

危化品道路运输事故的影响因素分析及对策研究

一、引言在国家经济发展和现代化进程中,危化品的需求与运输量不断增加,这意味着对危化品道路运输安全的要求也越来越高[1]。然而,目前危化品道路运输事故仍然频发,并且在一些重大事故中造成了重大的人员伤亡、财产损失和环境破坏。因此,深入分析危化品道路运输事故的影响因素,探索相关对策和防范措施,具有重要的学术和实践价值。随着信息技术的迅速发展,相关领域的研究和应用也取得了显著进展。运用现代科技手段,如大数据分析、人工智能和物联网等,可以对危化品道路运输事故的影响因素进行更精细的研究与分析,并提供个性化的预警和管理方案。

基于大数据的智能货运物流安全预警系统的设计与实现

文章提出了一种创新的智能货运物流安全预警系统。该系统基于大数据技术,通过实时监控和分析车辆数据,全面提升了运输过程的安全性与效率。系统综合了数据采集、通信、处理与存储、智能分析与预警等关键技术,实现了对货运车辆的全面监控和管理,利用大数据分析算法深入挖掘潜在安全隐患,从而提升物流运输的安全性和效率。

基于改进麻雀搜索算法的冷链物流路径优化

针对城市间冷链物流对成本与时效的高要求,提出了一种改进的离散麻雀搜索算法。通过对麻雀维度序列的映射,实现了算法的离散化;引入基于维度的邻域模型以加强麻雀种群内的信息交流,降低陷入局部最优解的可能;引入动态因子以改进发现者位置更新公式,平衡算法的开发与勘探。采用23个标准测试函数进行测试,实验所得平均值与方差表明,改进算法的搜索性能与稳定性得到了极大的改善。采用6个标准VRPTW数据集测试改进算法求解复杂路径优化问题的能力,对比实验表明,改进算法能够以更快的速度求得更优的可行解,验证了改进算法的有效性与稳定性。最后使用小规模数据集可视化展示了改进算法在路径规划问题的提升。

城市物流无人机配送中心选址-分配问题研究

针对无人机在城市物流配送环境下的配送中心选址-分配问题,文中综合考虑城市区域特点和无人机性能约束等方面,以建设成本、配送成本、耗电成本以及碳排放环境成本之和最小为目标构建多约束条件下的城市物流无人机配送中心选址-分配数学模型。然后,综合遗传算法和粒子群算法的优缺点,将遗传算法嵌入粒子群算法进行求解。最后,基于Python语言建立仿真环境,并通过算例求解和敏感性分析验证了文中模型和算法的有效性。