基于连通可靠性的危险品运输路径选择问题

为解决危险品运输路径选择的不确定性问题,提出基于连通可靠性的危险品运输路径选择(HMTPS)方法。在定义危险品运输路径连通可靠性的基础上,根据HMTPS特性,在满足最小路径连通可靠性条件下,以路径风险、运输时间和运输成本最小为目标函数,构建基于连通可靠性的HMTPS多目标优化模型。引入改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II),对该多目标优化模型进行求解。最后,通过一个实例对模型和算法进行验证。仿真结果表明:利用NSGA-II求解基于连通可靠性的HMTPS问题,可得到一系列Pareto最优解,其解空间分布均匀,并具有良好的收敛性和鲁棒性,模型和算法的有效性得到验证。

一种基于预测的多式联运集装箱运输路径选择方法

当今世界经济全球化高速发展,贸易和物流活动在全球范围内活跃。集装箱多式联运作为一种高效的运输方式,已经成为全球物流运输业中不可或缺的一部分。然而,由于运输节点和线路的复杂性,如何选择最佳的运输路径一直是一个挑战。在过去的研究中,已经有学者提出了一些路径选择优化方法。但这些方法往往依赖于固定的历史数据,不能很好地应对未来不确定性的变化。因此,文章提出了一种集装箱多式联运路径选择优化方法,通过引入预测节点和线路的概念,改进了已有方法的局限性,以更准确和可靠的方式确定最佳运输路径。最后通过海铁联运路径查询系统验证所提方法的有效性。

发达网络环境下军用油料运输路径选择研究

对军事油料运输的特点进行了分析,筛选出了影响军用油料运输决策的主要目标:运输时间、可靠性、安全性。并考虑在发达的运输网络情况下,解决基于多目标的油料运输路径选择优化问题。

基于直觉模糊集TOPSIS法的运输路径选择

运输路径选择是一个多属性决策问题,路径选择的合理化势必对企业的经济效益产生影响。文章根据TOPSIS的价值函数模型,通过对物流运输系统的分析,提取5个影响路径选择的因素,使用直觉模糊集确定属性的指标值和权重,建立一种基于直觉模糊集TOPSIS法的运输路径选择模型。数据实例说明该方法不仅解决了决策过程中出现的模糊性信息,而且还克服了传统评价指标的单一性缺陷,是一种有效、实用的方法,可为解决直觉模糊多属性决策提供新途径。

基于禁忌搜索算法的货物运输路径和方式选择问题研究

在对货物运输路径和方式选择问题进行简单描述的基础上,提出了将该货物运输问题分解为多个单路径、多种运输方式组合问题进行求解的策略。通过设计解的表示和评价方法,构建了求解该问题的禁忌搜索算法,并进行了实验计算。计算结果表明,用本文设计的算法优化货物运输路径和方式选择问题,不仅可以取得很好的计算结果,而且收敛速度较快,结果也较稳定。