本文關(guān)鍵詞：多路徑多式聯(lián)運網(wǎng)絡組合優(yōu)化問題研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：當前,中國經(jīng)濟發(fā)展進入新常態(tài),作為國民經(jīng)濟發(fā)展的基礎產(chǎn)業(yè)之一,傳統(tǒng)運輸行業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和供給能力已經(jīng)不能滿足不斷增長的社會需求,因此解決運輸行業(yè)特別是貨物運輸行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展問題,直接關(guān)系到社會經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展。作為一種先進、高效、綠色的運輸方式,多式聯(lián)運在發(fā)達國家已經(jīng)發(fā)展成熟,在我國因長期受條塊體制約束,至今仍處于成長階段。發(fā)展多式聯(lián)運,重要的是在已有的路線網(wǎng)絡基礎上對多式聯(lián)運的路徑以及運輸方式進行規(guī)劃,從而在客戶要求的時間范圍內(nèi)以最低成本將貨物送到。傳統(tǒng)的多式聯(lián)運路徑與運輸方式的組合優(yōu)化問題僅考慮到貨物到達終點的時間限制,并未考慮到在實際運作中,運輸工具需要在一定時間范圍內(nèi)到達中轉(zhuǎn)節(jié)點,也未考慮到運輸工具具有固定的離開時刻表,并且在同一多式聯(lián)運網(wǎng)絡中,可能有來自各地的多種貨物需要同時進行運輸,而以往的研究只針對一類貨物規(guī)劃單條路徑,因此本文在以上方面做了新的研究。本文基于傳統(tǒng)模型,在同一網(wǎng)絡中對不同貨物同時規(guī)劃路徑,構(gòu)建了以運輸成本、轉(zhuǎn)運成本、時間懲罰成本和運輸時間為目標函數(shù)的多路徑多式聯(lián)運網(wǎng)絡組合優(yōu)化問題模型�？紤]到運輸工具到達節(jié)點的時間限制以及離開節(jié)點的時間限制,本文對各個節(jié)點進行時間窗約束。同時考慮到一個網(wǎng)絡中不同批次的貨物可能共同使用某一路段上的運輸工具,因此總貨物量需要滿足該路段該運輸方式的容量約束。將以上約束納入到傳統(tǒng)的多式聯(lián)運優(yōu)化問題中更加符合實際情況,有助于承運人進行科學的路線設計從而降低運輸成本、提高客戶滿意度。針對本文所研究的問題和構(gòu)建的數(shù)學模型,采用改進的動態(tài)自適應蟻群算法,設計了多種群螞蟻同時搜索路徑,采用輪盤賭原理提高搜索的隨機性,結(jié)合精英螞蟻和最大最小螞蟻策略既加快收斂速度又避免陷入局部最優(yōu),最后通過小規(guī)模、大規(guī)模算例證明了算法的有效性;最后通過實驗對算法的關(guān)鍵參數(shù)進行分析,為提高算法的求解效率提供了參考取值,為多式聯(lián)運網(wǎng)路路徑與運輸方式組合優(yōu)化問題提供了有效的解決方法。
【關(guān)鍵詞】：多式聯(lián)運 組合優(yōu)化 多路徑 時間窗 蟻群算法
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U116;TP18
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 研究背景及意義8-10
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究意義9-10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-13
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 本文的研究內(nèi)容及技術(shù)路線13-15
• 第二章 多式聯(lián)運網(wǎng)絡路徑優(yōu)化問題理論基礎15-22
• 2.1 多式聯(lián)運15-17
• 2.1.1 多式聯(lián)運的定義15
• 2.1.2 多式聯(lián)運的特征15-17
• 2.2 圖論與網(wǎng)絡模型17-19
• 2.2.1 圖論基本概念17-18
• 2.2.2 基本網(wǎng)絡模型18-19
• 2.3 多式聯(lián)運網(wǎng)絡19-21
• 2.3.1 多式聯(lián)運網(wǎng)絡構(gòu)成19
• 2.3.2 多式聯(lián)運網(wǎng)絡基本模型19-21
• 2.4 本章小結(jié)21-22
• 第三章 多路徑多式聯(lián)運網(wǎng)絡組合優(yōu)化模型22-33
• 3.1 多式聯(lián)運集裝箱運價22-23
• 3.2 時間窗與時刻表23-24
• 3.3 多路徑多式聯(lián)運網(wǎng)絡組合優(yōu)化模型構(gòu)建24-28
• 3.3.1 多式聯(lián)運網(wǎng)絡問題描述24-25
• 3.3.2 基本假設25
• 3.3.3 符號說明25-26
• 3.3.4 相關(guān)函數(shù)說明26-27
• 3.3.5 數(shù)學模型27-28
• 3.4 模型驗證28-32
• 3.4.1 測試數(shù)據(jù)28-30
• 3.4.2 測試結(jié)果30-32
• 3.5 本章小結(jié)32-33
• 第四章 多路徑多式聯(lián)運網(wǎng)絡組合優(yōu)化模型算法研究33-51
• 4.1 組合最優(yōu)化問題算法分析33-37
• 4.1.1 精確算法33
• 4.1.2 啟發(fā)式算法33-37
• 4.2 蟻群算法概述37-43
• 4.2.1 蟻群算法基本原理38-39
• 4.2.2 蟻群算法的數(shù)學模型39-41
• 4.2.3 蟻群算法的基本步驟41-42
• 4.2.4 蟻群算法的特點42-43
• 4.3 求解多路徑多式聯(lián)運網(wǎng)絡組合優(yōu)化問題算法設計43-50
• 4.3.1 問題處理43-45
• 4.3.2 轉(zhuǎn)移規(guī)則的改進45-46
• 4.3.3 信息素更新策略46-47
• 4.3.4 算法終止規(guī)則47-48
• 4.3.5 改進蟻群算法實現(xiàn)步驟48-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 第五章 算例分析51-68
• 5.1 模型運行51-53
• 5.1.1 模型運行環(huán)境51-52
• 5.1.2 建模步驟52-53
• 5.2 算例求解53-60
• 5.2.1 小規(guī)模算例求解53-57
• 5.2.2 較大規(guī)模算例求解57-60
• 5.3 參數(shù)分析60-67
• 5.4 本章小結(jié)67-68
• 結(jié)論與展望68-70
• 結(jié)論68-69
• 研究展望69-70
• 參考文獻70-75
• 附錄75-78
• 攻讀學位期間取得的研究成果78-79
• 致謝79

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