基于DE和NSGA-Ⅱ的集装箱多式联运的路径优化算法

考虑集装箱多式联运过程中时间参数的不确定性,引入三角模糊数用于表示在途时间和中转时间,同时考虑班期产生的等待时间,将碳排放纳入考量范畴,建立基于时间、成本和碳排放量的多目标模型。提出基于DE和NSGA-Ⅱ的DE-NSGAⅡ多目标优化算法,该算法通过差分方法模拟NSGA-Ⅱ的交叉和变异算子及自适应控制策略调整交叉因子和缩放因子来提高算法搜索能力。实例表明,在求解组合优化问题时,DE-NSGAⅡ算法的Pareto最优解集分布更均匀,收敛速度更快,证明了DE-NSGAⅡ算法的可行性和优越性。