考虑班期限制的货物多式联运路径优化研究

统筹考虑有班期限制的货物多式联运路径优化问题的影响因素,以总运输费用、总运输时间及总运输风险为优化目标,提出考虑班期限制的货物多式联运路径优化模型,运用遗传算法对优化模型进行求解,并进行算例验证分析。计算结果表明:其他条件相同时,考虑班期限制的货物多式联运最优运输费用、时间、风险分别为64 100元、26.63h、86.61,不考虑班期限制的货物多式联运最优运输费用、时间、风险分别为63 950元、21.30h、91.48。可见,铁路等运输方式存在的发班时间对运输方案决策影响较大,考虑班期限制的多式联运路径优化模型更为合理。

班期限制对多式联运路径决策的影响

多式联运中运输时间时效性的高低直接影响到发货人、承运人和收货人的利益。在以总运输时间为目标函数的多式联运路径决策模型基础上,提出了含班期限制的多式联运路径决策模型;并根据多式联运运输网络结构特征,设计了基于遗传算法的改进算法,对模型求解。算例结果表明:班期限制对多式联运路径决策有较大影响,含班期限制的多式联运路径决策模型更加合理。

考虑延误与班期限制的多商品流多式联运方案优化

针对不确定时间影响的多商品流多式联运方案优化问题,以空铁联运为主,将运输时间转化为确定运输时间和不确定延误时间,同时考虑班期限制影响,以收货时间窗限制、准时率、运力等为约束条件,以所有订单总运输成本、运输时间和碳排放最小为目标,构建多商品流多式联运方案优化模型,并基于改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGA-Ⅱ)进行模型求解。实证分析表明:相对于无延误和班期限制,延误和班期限制均导致各目标值呈现不同程度增加;随着延误程度增加,总运输时间逐渐增加,而总运输成本还受到班期限制的耦合影响,呈现先减小后增加的周期性变化;碳排放量与运输成本呈现一致变化趋势;最后采用多属性决策方法获得考虑综合满意度的最优运输方案。研究结果可为实际中多式联运方案设计与优化提供参考。

考虑港口忙闲时间窗约束的多式联运路径优化

随着海运贸易量的持续增长,以港口为核心枢纽的多式联运引起了多方关注。为追求多式联运整体效益,立足承运商角度,研究集港模式下集装箱多式联运的路径优化问题,基于港口忙闲时间段考虑忙闲时间窗约束,兼顾中转节点的周期性时间窗以及各运输方式的班期限制,构建以总运输成本最小为目标的路径优化模型,并设计改进遗传算法(IGA)对模型求解。结果表明,与不考虑港口忙闲时间段相比,考虑该因素可令集港货物有效错开港口业务繁忙期,进而避免过高的预集港费和晚集港费;同时,忙碌时间窗越接近截港时刻,空闲时间窗之间的间隔越长,对承运商的影响越大,因此考虑港口忙闲时间窗的运输方案更为合理。