【摘要】：隨著全球經(jīng)濟(jì)一體化進(jìn)程的加快，世界各個(gè)國(guó)家和地區(qū)之間國(guó)際貿(mào)易量迅速攀高，由此帶動(dòng)了國(guó)際集裝箱運(yùn)輸業(yè)務(wù)的快速興起和全面發(fā)展，引發(fā)了世界集裝箱船隊(duì)總體運(yùn)力的成倍增長(zhǎng)和運(yùn)輸航線的的快速增加，航運(yùn)運(yùn)輸成本費(fèi)用也隨之翻番。在當(dāng)前區(qū)域經(jīng)濟(jì)間競(jìng)爭(zhēng)與合作并存的情況下，建立開放、合理、優(yōu)化的綜合運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)已成為各國(guó)港口及航運(yùn)業(yè)發(fā)展的共識(shí)和趨勢(shì)。 本論文著力針對(duì)全球區(qū)域經(jīng)濟(jì)間港口集裝箱運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的最小費(fèi)用流問題，研究運(yùn)用現(xiàn)代優(yōu)化方法來合理配置集裝箱的跨洋運(yùn)輸�？紤]到該問題的離散性及其非線性特點(diǎn)，用傳統(tǒng)線性方法求解將十分困難，因此引入了新興的人工智能仿生蟻群優(yōu)化算法，力求通過蟻群在搜索食物源的過程中所體現(xiàn)出來的尋優(yōu)能力來解決集裝箱海上運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的非線性NP-C問題。 本研究首先從大型集裝箱船舶運(yùn)輸?shù)囊?guī)模經(jīng)濟(jì)性角度出發(fā)，通過分析集裝箱船舶運(yùn)營(yíng)過程中的成本構(gòu)成，研究構(gòu)建港口集裝箱運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)綜合成本優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型；其次，按照集裝箱運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的求解思路對(duì)蟻群優(yōu)化算法進(jìn)行適用性改進(jìn)，并運(yùn)用蟻群算法對(duì)模型進(jìn)行定性的優(yōu)化求解；結(jié)合圖論算法理論，證明了改進(jìn)后的蟻群算法優(yōu)化模型可以在可接受的時(shí)間內(nèi)以較大的概率收斂到全局最優(yōu)解；最后，按區(qū)域經(jīng)濟(jì)劃分選取各個(gè)地區(qū)有代表性的港口作為網(wǎng)絡(luò)運(yùn)輸?shù)墓?jié)點(diǎn)，構(gòu)建集裝箱運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)，分析預(yù)測(cè)未來各個(gè)港口節(jié)點(diǎn)的集裝箱生成量并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行定量的程序計(jì)算。計(jì)算結(jié)果表明，本研究所提出的蟻群優(yōu)化模型可以使網(wǎng)絡(luò)綜合費(fèi)用和運(yùn)力配置在可接受時(shí)間內(nèi)達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)，運(yùn)輸模式結(jié)構(gòu)化清晰，集裝箱徑流合理，本論文的結(jié)果為下一步合理的進(jìn)行集裝箱運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)具體航線與船型的配置提供了參考依據(jù)。 本研究將人工智能與交通運(yùn)輸相結(jié)合，促進(jìn)交叉學(xué)科的研究及應(yīng)用，不僅更為有效地解決了本論文提出的問題，也推動(dòng)了工程規(guī)劃人員對(duì)于軟科學(xué)的重視和積極應(yīng)用。這一努力必然在更為廣闊的領(lǐng)域中帶來更加豐碩的成果。
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號(hào)】：U695.22
【圖文】：

線港和喂給港層次分明、分工協(xié)作的總體格局。圖2.2為我國(guó)八大集裝箱干線港分布圖【川。圖2.2我國(guó)八大集裝箱干線港位置圖Fig.2.2positionehartofeig1tlmaineontainerportsofourcoun仰

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本文編號(hào)：2771149