發(fā)布時間：2018-08-06 15:27

【摘要】：聯(lián)合國政府間氣候變化委員會的一份報告指出：過去50年里全球平均氣溫的升高主要是排入大氣的溫室氣體造成的,而全球變暖又將引發(fā)海平面升高、極端天氣頻發(fā)等惡劣自然現(xiàn)象,從而進(jìn)一步影響人類的生產(chǎn)、生活甚至威脅人類的生存。物流運輸業(yè)是二氧化碳等溫室氣體的重要來源之一,而道路貨運的碳排放量在物流運輸中占有重要的比例。目前,集裝箱是貨運的主要形式,所以集裝箱道路運輸是道路貨運的重要組成部分。因此研究以低碳為目標(biāo)的集裝箱道路運輸問題,可帶來可觀的環(huán)境效益。集裝箱接駁運輸是指在長距離的遠(yuǎn)洋或鐵路運輸開始之前或結(jié)束之后的距離相對較短的通常由卡車實現(xiàn)的運輸環(huán)節(jié)。這種運輸方式能夠提供門到門的運輸服務(wù)。雖然其運輸?shù)木嚯x較短,但單位距離單位集裝箱的運輸成本卻很高。此外這種運輸方式容易造成道路擁堵,貨物延遲交付和損壞等。因此,研究提高集裝箱接駁運輸?shù)倪\輸效率非常重要。本文對一個集裝箱接駁運輸問題進(jìn)行了研究。不但考慮了運輸任務(wù)的雙時間窗(取貨地和送貨地)屬性和空集裝箱的調(diào)度,還考慮了接駁運輸對環(huán)境的影響。以接駁運輸過程中車輛總的碳排放量代替?zhèn)鹘y(tǒng)的以車輛總的行駛時間或運行成本為優(yōu)化目標(biāo),并且對其進(jìn)行了分析。本論文主要做了以下幾個方面的研究工作：(1)對車輛行駛速度固定的集裝箱接駁運輸問題進(jìn)行了研究。基于確定的活動在頂點上的圖(DAOV圖),建立了以低碳為目標(biāo)的集裝箱接駁運輸問題的混合整數(shù)線性規(guī)劃模型。測試了基于商業(yè)優(yōu)化軟件LINGO求解該模型的速度與精度,與傳統(tǒng)的以總工作時間為目標(biāo)的模型進(jìn)行了對比,分析了時間窗寬度、進(jìn)出口箱所占比例以及空箱所占比例對結(jié)果的影響。結(jié)果表明：這種方法能夠在很短的時間內(nèi)求得實際規(guī)模問題的高精度解,且可以有效降低碳排放量。(2)對車輛行駛速度未知的集裝箱接駁運輸問題進(jìn)行了研究。對DAOV圖進(jìn)行了擴(kuò)展,基于該圖以車輛行駛速度為決策變量,建立了一個混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型。針對該模型設(shè)計了基于速度離散化的求解算法,并將該模型轉(zhuǎn)化為混合整數(shù)線性規(guī)劃模型。實驗結(jié)果表明：這種基于速度離散化的算法能夠在很短的時間內(nèi)給出實際規(guī)模問題的近似最優(yōu)解,對于能夠通過其它方法給出理論最優(yōu)解的中小規(guī)模算例,這種近似最優(yōu)解與理論最優(yōu)解的差距很小(一般小于0.1%)。與給定車輛行駛速度情形的對比進(jìn)一步驗證了這種模型和算法的有效性。(3)對車輛行駛速度未知的集裝箱接駁運輸問題進(jìn)行了研究�；贒AOV圖進(jìn)行了擴(kuò)展,以車輛的行駛時間為決策變量,建立了一個混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型。針對該模型設(shè)計了基于時間窗離散化的求解算法,并將模型轉(zhuǎn)化為純整數(shù)(0-1)線性規(guī)劃模型。實驗結(jié)果表明：這種基于時間窗離散化的算法能夠在很短的時間內(nèi)給出實際規(guī)模問題的近似最優(yōu)解,對于能夠通過其它方法給出理論最優(yōu)解的中小規(guī)模算例,這種近似最優(yōu)解與理論最優(yōu)解的差距很小(一般小于0.1%)。與速度離散化算法的對比證明了該算法的有效性。
[Abstract]:A report by the United Nations Intergovernmental climate change Commission (Intergovernmental climate change Commission) says that the increase in global average temperature in the past 50 years is mainly caused by atmospheric greenhouse gases, and global warming will also cause severe natural phenomena such as rising sea levels, extreme weather and so on, which further affect human production, life and even threaten human beings. The logistics transportation industry is one of the important sources of carbon dioxide and other greenhouse gases, and the carbon emission of the road freight occupies an important proportion in the logistics transportation. At present, the container is the main form of the freight transportation, so the container road transportation is an important part of the road freight. Transport problems can bring considerable environmental benefits. Container transport is a transport link usually achieved by a truck before or after the start or end of a long distance ocean or railway transportation. This mode of transport provides a door to door transport service. Although the distance is short, the unit distance is single. The transport cost of the container is very high. In addition, it is easy to cause road congestion, delay in delivery and damage of goods. Therefore, it is very important to study the transport efficiency of container transport. In order to connect the total carbon emissions of vehicles in the transportation process instead of the traditional vehicle running time or operation cost, the optimization objective is to replace the traditional vehicle running time or operation cost. The main research work of this paper is as follows: (1) the vehicle The problem of container transport with fixed speed is studied. Based on the graph (DAOV) on the vertex, a mixed integer linear programming model is established for the container transport problem with the target of low carbon. The speed and accuracy of the model based on the commercial optimization software LINGO are tested and the traditional method is used. The effect of the time window width, the proportion of the inlet and outlet boxes and the proportion of empty boxes on the results is analyzed. The results show that this method can obtain the high precision solution of the actual scale problem in a very short time, and can effectively reduce the carbon emission. (2) the vehicle speed is unknown. The problem of container connection transportation is studied. The DAOV graph is extended. Based on the vehicle driving speed as a decision variable, a mixed integer nonlinear programming model is established. A solution algorithm based on velocity discretization is designed for the model. The model is transformed into a mixed integer linear programming model. Ming: the algorithm based on the velocity discretization can give an approximate optimal solution to the actual scale problem in a very short time. For a small and medium scale example that can give the optimal solution of the theory through other methods, the gap between the approximate optimal solution and the theoretical optimal solution is very small (generally less than 0.1%). The validity of this model and algorithm is further verified. (3) the problem of container transport with unknown vehicle speed is studied. Based on the DAOV graph, a model of mixed integer nonlinear programming is established with the driving time of the vehicle as a decision variable. The time window discretization is designed for the model. The algorithm is transformed into a pure integer (0-1) linear programming model. The experimental results show that the algorithm based on the time window discretization can give the approximate optimal solution of the actual scale problem in a very short time, and the approximate optimal solution of the approximate optimal solution for the best solution of the theory can be given by other methods. The difference between theoretical optimal solutions is very small (generally less than 0.1%). The effectiveness of the algorithm is demonstrated by comparison with the speed discretization algorithm.
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：U492.334

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本文編號：2168151