多式联运中运输方式与运输路径集成优化模型研究
第２７卷第５期
２０１０年５月 计算机应用研究
Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒｓ Ｖｏ１．２７ Ｎｏ．５
Ｍａｙ ２０１０
多式联运中运输方式与运输路径集成优化模型研究冰
康凯，牛海姣，朱越杰，张维存
（河北工业大学管理学院，天津３００４０１）
摘要：运输方式和运输路径选择问题是影响多式联运时间和费用的关键问题，直接影响承运人和客户的利
益。依据运输方式选择和运输路径优化的关系特点，采用主从混合智能启发式方法，构建了运输方式选择和运
输路径优化集成模型，给出了粒子群一蚁群双层优化算法求解方案，解决了运输网络多节点、多方式、多路径的
集成优化问题。实验结果表明，该方案优于蚁群算法和遗传算法。
关键词：多式联运；运输方式；运输路径；集成优化
中图分类号：Ｕｌ１６．２ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１—３６９５（２０１０）０５・１６７２—０４
ｄｏｉ：１０。３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１—３６９５．２０１０．０５．０１７
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ
ｍｏｄｅ ａｎｄ ｒｏｕｔｅ ｉｎ ｍｕｈｉｍｏｄａｌ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ
ＫＡＮＧ Ｋａｉ，ＮＩＵ Ｈａｌ—ｊｉａｏ，ＺＨＵ Ｙｕｅ－ｊｉｅ，ＺＨＡＮＧ Ｗｅｉ—ｃｕｎ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｈｅｂｅｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔｉａｎｆｉｎ ３００４０１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｍｏｄｅ ａｎｄ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｐａｔｈ ｉｎ ｔｈｅ ｍｕｈｉｍｏｄａｌ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ａｒｅ ｔｈｅ ｋｅｙ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｏｆ ａｆｆｅｃｔｉｎｇ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ
ｃｏｓｔ ａｎｄ ｔｉｍｅ，ａｎｄ ｈａｖｅ ａｎ ｅｆｆｅｃｔ ｏｎ ｔｈｅ ｂｅｎｅｆｉｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｃａｒｒｉｅｒｓ ａｎｄ ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ
ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｍｏｄｅ ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｐａｔｈ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｍｏｄｅｌ ｗｈｉｃｈ ｃｏｕｌｄ ｓｅｌｅｃｔ ｔｈｅ
ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｍｏｄｅ ａｎｄ ｏｐｔｉｍｉｚｅ ｔｈｅ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｐａｔｈ ｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｌｌｙ．Ｔｈｅｎ，ａｃｈｉｅｖｅｄ ｔｈｅ ｓｏｌｖｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ ａｂｏｕｔ ｔｈｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｍｏｄｅｌ ｂｙ
ｔｈｅ ＰＳＯ－ＡＣＯ ｄｏｕｂｌｅ—ｌａｙｅｒ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｓｏｌｖｅｄ ｔｈｅ ｍｕｌｔｉ—ｎｏｄｅ，ｍｕｌｔｉ—ｍｏｄｅ，ｍｕｈｉ—ｐａｔｈ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｐｒｏｂ—
ｌｅｍｓ ｂｙ ｔｈｉｓ ｍｏｄａ１．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ＳＨＯＷＳ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔ ｉｓ ｓｕｐｅｒｉｏｒ ｔｏ ＡＣＯ ａｎｄ ＧＥ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｍｕｌｔｉｍｏｄａｌ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ；ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｍｏｄｅ；ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｐａｔｈ；ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ
随着我国经济的发展，物流基础设施的不断完善，综合运
输体系逐步健全，多式联运由于其时效性成为物流运输体系竞
协的最佳方式，而运输方式选择和运输路径优化在流通中占有
重要的地位，已成为本领域研究的焦点问题之一。多式联运中
运输方式选择和运输路径优化相互关联、互为影响，并从运输
费用与运输时间等方面影响承运人和客户利益。因此，探索多
式联运中运输方式与运输路径集成优化方法具有重要的现实
意义。
在多式联运中运输方式选择与运输路径优化方面，已有学
者作过相关研究，并取得一些成果，如Ｚｌａｔｏｐｅｒ等人 。研究了
在运价和运量变化时运输方式选择的敏感性；Ｈａｒｐｅｒ等人
研究显示：不同成本／运量是托运人选择运输方式的决定性因
素；Ｐａｔｔｉｃ 研究了以运输成本最小确定公路运输及公铁联运
的市场范围及其影响因素；Ｌｏｚａｎｏ等人 研究了多式联运下
的最短路径问题，并应用顺序算法求解；Ｚｉｌｉａｓｋｏｐｏｕｌｏｓ等人 Ｊ
对综合运输网络中运输时间最短条件下的路径求解问题进行
研究，提出了时间因素决定下的多式联运网络最佳路径算法；
Ｂｏｕｓｓｅｄｊｒａ等人 采用双向研究策略考虑综合运输网络，提出
源点与终点间运输时间最小化条件下的最短路径算法；王涛等
人” 构建了多式联运的虚拟运输网络，结合运输方式选择建
立组合优化模型，给出Ｄｉｊｋｓｔｒａ启发式算法求解；魏众等人 提出了多式联运下的路径最短时间模型；孙华灿等人 考虑
合理的换装次数和运输方式序列，研究了综合运输网络的路径
优化模型；贺竹磬等人” 建立了时间容量约束下的０—１整数
规划模型，设计遗传算法求解。
已有研究成果从定性或定量的角度考虑运输方式的选择
或运输路径的优化，不同程度上促进了多式联运的合理化，但
这些研究大多是建立在运输路径单一或运输过程（阶段）直线
化的假设之上，难以适应现实中运输路径和运输过程多样化需
求，且没有考虑客户对货物运输的准时性要求（ＪＩ１．时效）。本
文在已有研究的基础上，尝试建立运输方式和运输路径集成优
化模型，并设计相关算法求解，以适应运输路径和运输过程多
样化的需求，并满足客户的准时性要求。
１ 运输方式和运输路径集成优化模型
１．１ 运输方式选择和运输路径优化的关系
多式联运中，选定某两个节点间的运输方式和运输路径是
两个相互影响的过程。首先，选定某种运输方式（如图１（ａ）所
示，其中节点问不同类型的线代表不同的运输方式）是选择该
运输方式所对应的运输路径（如图１（ｂ）所示，其中节点间不同
类型的线代表既定运输方式下不同运输路线）的前提；其次，
收稿日期：２００９—０９—２４；修回日期：２００９—１１—０６ 基金项目：河北省科学技术研究与发展计划资助项目（０９２１５６０３Ｄ）
作者简介：康凯（１９６４一），男，河北乐亭人，教授，博导，主要研究方向为产业工程、物流服务管理（ｋｋａｎ ｇ２０００＠ｓｉｎａ．ｃｏｍ）；牛海姣（１９８３ ），女，
河北廊坊人，硕士，主要研究方向为产业工程、物流服务管理；朱越杰（１９６５－），男，河北唐山人，博士研究生，主要研究方向为物流服务管理；张维存
（１９７５一），男，河北乐亭人，讲师，博士，主要研究方向为工业工程与智能算法．
第５期 康凯，等：多式联运中运输方式与运输路径集成优化模型研究 ・１６７３・
某运输方式下所选择的路径是衡量该运输方式优劣的重要依
据。结合多式联运的整体目标，运输方式和运输路径整体优化
方案在于联运中各环节运输方式和运输路径选择的协调。
节 －－－－，，，＇ｆ５￣２
…
（ａ）运输方式选择
＿ｓ
。 。 ’篷嚣、＝
１．２问题描述
假设一批货物欲从出发点０运达目的地Ｄ。途中可选择
ｎ个节点（城市）中的若干个节点作为中转以构建从出发点到
目的点的完整路径，任意相连的两个节点之间有ｋ种运输方
式，且每种运输方式有ｑ条运输路径可供选择。每个节点都可
实现货物在不同运输方式之间的相互转载，但需要一定的中转
时间和中转费用。整个运输过程还受线路容量和货物转载次
数的约束，客户对货物的运输时间有合理的区间要求，过早会
产生存储费用，过晚产生惩罚费用。需要选择整个运输过程中
所途经的节点及节点间最佳的运输方式和运输路径组合，以使
总费用（包括运输费用和转运费用）最低，且尽可能满足用户
的运输期限。
１．３假设条件
假设Ｉ 货物的转载只能发生在节点，且在各节点最多进
行一次转载；
假设２货物在节点问只能整批运载，不能分割；
假设３货物在两个节点间只能选择一种运输方式和一
条运输路径；
假设４货物在节点即时换装，不存在库存；
假设５运输成本与运距和所选路径单位运输成本成正比。
１．４符号说明
：若节点ｉ～ 选择运输方式为ｋ的ｑ路径，则 ｋ０ ＝１，
否则 ＝０。ｙ ｋ ：若在节点ｉ由运输方式为ｋ转换为运输方式
１，则 ’ １，否则ｙ ＝０。ｃ ｋ
．＇ ：节点 — 选择运输方式为ｋ的
ｑ路径时的单位运输费用。￡ ：节点ｉ－ｊ运输方式为ｋ的ｑ路
径的运输时间。ｃ 在节点ｉ处，运输方式由ｋ转到ｚ的中转
费用。￡ 在节点ｉ处，运输方式由 转到ｌ的中转时间。ｄ ？：
节点ｉ－ｊ运输方式为ｋ的ｇ路径的运输距离。 ：节点 ～
运输方式为ｋ的ｑ路径的承载能力。［ａ，ｂ］：用户要求的到达
期限。Ｑ：待运输的货物总量。Ｐ：货物最多的换装次数。 ：
节点集合。 ：运输方式集合。 ：运输路径集合。
１．５模型描述
ｍｉｎ ｚｔ 三。 ｃ ｋ，ｑ×ｄｋ ，ｑ× ０ｊ＋ ｃ ×ｙ ’ （ ）
ｍｉｎ Ｚ２＝ｍａｘ（（ｑ ｉ ， × ． ＋ ｉ ×， 一６），０）＋ Ｅ ∈ｍ Ｅｆｊｎ… 。 Ｅ ∈
ｍａｘ（（ａ－ ｉ妄 ；× ；一 ．Ｏｎｔ ×ｙ ，ｏ）（２） ∈ ∈ Ｅｑｌ… ’ Ｅ ｊ
ｓ．ｔ． ∑ ，∑ ｝：＝１ Ｖｉ， ∈力 （３） ｑＥ Ｅｎ｝… 。
； Ｖ Ｖ ｑ （ ） ≤Ｐ Ｖ ，Ｚ∈ （５）
（６）
（７）
’ ，ｙｆ ∈｛０，１｝ （８）
ｃ ；，谚７，ｃ ｒ， ７，ｆ ，ｎ，６≥ｏ （９）
１．６模型说明
目标函数：式（１）是最小化运输和转载费用；式（２）是总运
输时间尽量满足用户要求到达的期限；约束条件：式（３）指两
节点问只能选择一种运输方式和一条路径，式（４）指货物在运
输过程中不能分割，式（５）指在某节点只能进行一次换装，式
（６）指节点ｉ～ 选择运输方式ｋ和路径ｑ的货物运量不能超出
路径承载能力，式（７）指运输过程的总换装次数不能超出规定
要求，式（８）（９）为变量的取值范围。
２算法求解过程
２．１ 求解思路
由１．５节模型可知，本文所研究的问题是一类求解多目
标、多权值、多约束的运输网络中两节点间最短路问题。该问
题已被证明是ＮＰ—ｈａｒｄ问题，因此采用智能启发式优化算法的
求解效果会更好。
首先，本文所研究问题可以转换为三个相关并需要依次求
解的子问题，即：ａ）选择由起点到终点所经过的中问节点序
列，且使节点间不会形成回路；ｂ）对已选定由起点到终点路径
上的节点序列，选择节点间的运输方式，且使节点间运输方式
的转载次数不超过规定的转载次数Ｐ；ｃ）对已选定由起点到终
点路径上的节点序列，选择节点间既定运输方式下的运输路
线，且使所选路线的承载能力满足货物运量的要求。
根据上述问题的求解特点，可采用主一从两级（层）的混
合智能启发式优化方法对问题进行求解。主级采用编码简单、
计算效率高的粒子群优化算法求解子问题ａ）；从级采用基于
解空间参数化概率分布模型的蚁群优化方法求解子问题ｂ）和
ｃ）。设计该主一从混合智能启发式优化算法需要解决三个关
键问题：ａ）主级粒子向量的编码和解码方法；ｂ）从级蚁群优化
基于合规运输的第三方整车物流多式联运网络优化
90商业经济研究 （曾更名 《商业时代》） 2016年23期现代物流Modern Logistics
引言2016年8月，交通部、发改委等部门联合发布《车辆运输车治理方案》，该《方案》提出2016年9月21日起严禁“双排车”进入高速公路，并督促汽车整车物流企业更新改造不合规运输车，到2018年7月1日起全面禁止不合规运输车通行。《方案》的实施对整个整车物流行业产生了极大影响，最直接的影响就是整车物流企业运营成本的上升。长期以来，我国的整车物流成本因运输方式单一、资源分散、企业各自为政、物流网络信息化程度低等原因而居高不下。新的治超政策实施后，整车公路运输成本因运输车辆装载量骤减而上升，再加之原有运输车辆的改造与新标准车型的购置，对整车物流企业降本无疑是雪上加霜。为了降低单一公路运输模式下的运营风险，规避新法规对商品车公路运输方式带来的影响，如何采用多元化的运输方式，提高铁路和水路运输的发运比例，已成为第三方整车物流企业的关注重点。综合国内外研究情况，众多学者关于整车物流的理论研究集中体现在整车物流配送问题，主要包括整车路径优化（vehicleroutingproblem，VRP）和整车配载优化（vehicleloadingproblem，VLP）。例如，RobertoBaldacci（2011）等人运用精确算法求解有容量限制与带时间窗的车辆路径问题。Lee（2006）等将动态规划的理论运用于车辆路径问题的研究中，并运用最短路径算法求解。国内侯玉梅（2015）、王书勤等（2011）分别对具有时间约束与容量约束的车辆路径问题进行了研究，并运用不同的启发式算法进行求解。与此同时，钱丹等（2015）根据现代承运车的多层多排的结构特点，以单层、单排为粒度的可配载逻辑，构建了多承运车型联运的整车物流配送优化模型，并给出基于改进分支定界的新启发式
配载优化算法。除以上研究外，陈建岭等内容摘要：公路运输过程中所产生的高额的过路过桥费与超载罚款成本是制约第三方整车物流企业发展的关键因素，与此同时，《GB1589-2016》和《车辆运输车治理方案》等治超法规的陆续出台，无疑使第三方整车物流企业降本增效难上加难。本文通过借鉴混合轴辐式理论，建立整车物流多式联运网络优化模型，设计适用于模型求解的禁忌算法，最后以第三方整车物流企业为例对模型进行仿真与分析。结果表明，相较于直通式物流网络，基于混合轴辐式理论的整车物流多式联运网络总成本将降低20%，运输方式趋于多元化，网络更具有竞争力。关键词：整车物流 多式联运 混合轴辐式理论 网络优化（2015）将聚类分析与数学规划方法相结合，并运用米歇尔选址方法，提出一种综合性的选址方法来确定区域配送中心最佳的选址方案。赵欣（2014）以供应链竞争环境为背景，提出通过战略联盟、构建整车物流综合运输体系、搭建整车物流信息平台等方式进行资源整合，最终提升整车物流企业的核心竞争力。陈蔚（2011）在阐述商品车整车物流发展现状的基础上，分析铁路运输在商品车整车物流中的优势和存在的问题，并提出相关建议。综上所述，虽然国内外学者对整车物流的研究范围不断扩大，但缺乏对整车物流运输网络的战略性规划，尤其是对枢纽节点选址布局、综合运输体系下的多种运输方式组合与车辆路径选择相结合的集成性研究少之又少，需进一步深入研究。因此，本文针对合规运输下商品车公路运输经济性较差、发运结构不合理等问题，在多式联运发展与研究应用的基础上，进一步引入轴辐式理论建立整车物流多式联运网络模型，构造禁忌算法进行求解，并结合实例对模型进行分析。问题的提出某第三方整车物流企业承担A汽车品牌的一批商品车运输任务，需从该汽车品牌的一个主机厂将生产的商品车分别发运至其下的M个4S销售中心。该第三方整车物流企业拥有一个整车分拨中心（VDC）服务于该汽车品牌，分布在该汽车品牌主机厂附近。由于受制于高额的公路运输成本与专项治超法规的约束，以及A汽车品牌运输需求的不断扩大，现需要该第三方整车物流企业打破传统的单一运输模式，布局p个区域整车配送中心（RDC），构建高效的商品车运输网络，开展多式联运基于合规运输的第三方整车物流多式联运网络优化■ 刘弘超1 秦 璐1 副教授 张晋姝2（1、北京交通大学交通运输学院 北京 100044 2、中物联汽车物流分会研究中心 北京 100834）◆ 中图分类号：U113 文献标识码：A
物流货运行业运输路径优化管理方案
物流货运行业运输路径优化管理方案
第一章 运输路径优化概述 ............................................................................................................. 2
1.1 运输路径优化的意义 ....................................................................................................... 2
1.2 运输路径优化的发展趋势 ............................................................................................... 3
第二章 物流网络设计与规划 ......................................................................................................... 3
2.1 物流网络结构分析 ........................................................................................................... 4
2.1.1 物流网络概述 ............................................................................................................... 4
2.1.2 物流网络节点分析 ....................................................................................................... 4
不确定环境下协同运输优化模型及其求解算法
第７卷第４期 ２０１０年８月 铁道科学与工程学报 ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＲＡｌＬＷＡＹ ＳＣＩＥＮＣＥ ＡＮＤ ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ Ｖｏ１．７ Ａｕｇ Ｎ０．４ ２０１０
不确定环境下协同运输优化模型及其求解算法
张得志 ，李双艳 ｔ
（１．中南大学交通运输工程学院，湖南长沙４１００７５；２．中南林业科技大学物流学院，湖南长沙４１００７４）
３．华中科技大学管理学院，湖北武汉４３００７４；４．威胜集团博士后工作站，湖南长沙４１０２０５）
摘要：在分析各种运输方式经济技术特性（速度、费用、运输能力等）的基础上，综合考虑多式联运实际运作过程中，运输 时间和换装时间不确定性、换装条件和顾客对对货物到达时间窗的限制等因素，构建了一个时效性多式联运协同优化模
型，针对模型的特点设计了相应的遗传算法。最后，给出了一个仿真算例，并分析了时间窗参数变化对最优解的影响，同时 将该算法与其他求解方法进行了对比分析，仿真结果表明：遗传算法是解决不确定环境下多式联运协同优化模型行之有效
的求解算法。 关键词：协同运输；时间不确定；模糊规划；遗传算法 中图分类号：Ｕ１１６ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７２—７０２９（２０１０）ｏ４—０１１６一Ｏ５
Ａｎ ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｔｓ
ｓｏｌｕｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｕｎｄｅｒ ｕｎｃｅｒｔａｉｎ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ
ＺＨＡＮＧ Ｄｅ—ｚｈｉ ＇ ．ＬＩ Ｓｈｕａｎｇ—ｙａｎ ，
（１．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｃｅｎｔｒａｌ Ｓｏｕｔｈ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ ４１００７５，Ｃｈｉｎａ； ２．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ，Ｃｅｎｔｒａｌ Ｓｏｕｔｈ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ ４１００７６，Ｃｈｉｎａ； ３．Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｈｕａｚｈｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｗｕｈａｎ ４３００７４，Ｃｈｉｎａ ４．Ｗａｓｉｏｎ Ｇｒｏｕｐ Ｐｏｓｔｄｏｃｔｏｒａｌ Ｗｏｒｋｓｔａｔｉｏｎ，Ｃｈａｎｇｓｈａ ４１０２０５，Ｃｈｉｎａ）
基于动态蚁群算法的集装箱国际多式联运路径优化研究
第１１卷第３期 ２０１２年７月 北京交通大学学报（社会科学版） Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｊｉａｏｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｓｏｃｉａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ Ｅｄｉｔｉｏｎ） ＶＯ１．１１ ＮＯ．３ Ｊｕ１．２０１２
基于动态蚁群算法的集装箱国际多式
联运路径优化研究
刘 维 林
（南开大学经济与社会发展研究院，天津３０００７１）
摘要：集装箱国际多式联运由于涉及多方式的运输过程和节点上的方式转换，相较于一般运输网络具有更 高的复杂性。针对多式联运的特殊网络结构进行模型设计，并通过动态蚁群算法的设计提高模型的寻优能 力，以天津港到墨西哥城的实际数据为算例进行实证分析，从而为多式联运网络问题提供可操作的优化方法。 关键词：水路运输；路径优化；动态蚁群算法；多式联运 中图分类号：Ｆ５１１．４ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７２—８１０６（２０１２）０３—００５７—０６
Ｒｏｕｔｅ Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｍｕｌｔｉｍｏｄａｌ Ｃｏｎｔａｉｎｅｒ
Ｔｒａｎｓｐ０ｒｔａｔｉ０ｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｄｙｎａｍｉｃ Ａｎｔ Ｃｏｌｏｎｙ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＬＩＵ Ｗｅｉ—ｌｉｎ
（Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｎｄ Ｓｏｃｉａｌ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ，Ｎａｎｋａｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｔｉａｎｊｉｎ ３０００７１，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｍｕｌｔｉ—ｍｏｄａｌ ｃｏｎｔａｉｎｅｒ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ｉｓ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｃａｒｒｉｅｒ ｏｆ ｇｌｏｂａｌｉｚｅｄ ｅｃｏｎ—
ｏｍｙ ａｎｄ ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ ｔｒａｄｅ．Ｔｈｅ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｍｕｌｔｉ—ｍｏｄａｌ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ａｎｄ ｔｈｅ ｍｏｄａｌ ｓｗｉｔｃｈ ｏｎ ｔｈｅ
ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｎｏｄｅｓ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｔｈｅ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ｏｆ ｔｈｅ ｎｅｔｗｏｒｋ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ａ ｄｙｎａｍｉｃ ａｎｔ ｃｏｌｏｎｙ
综合运输网络中合理路径优化模型
第３８卷第５期 ２００８年９月 东南大学学报（自然科学版） ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＳＯＵＴＨＥＡＳＴ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ） Ｖｏ１．３８ Ｎｏ．５ Ｓｅｐｔ．２００８
综合运输网络中合理路径优化模型
孙华灿 李旭宏 陈大伟 于世军
（ 东南大学交通学院，南京２１００９６） （ 南京理工大学机械学院，南京２１００９４）
摘要：为了提高多式联运经营人运输决策的科学性和可行性，建立了一个含路径合理性约束的
联合运输路径优化模型．从货运生产实践角度出发，提出了联合运输合理路径概念．基于联合运 输的实现流程，指出除了运输效益最大化外，合理的换装序列和换装次数限制是联合运输路径选 择和优化必须要考虑的另外２个重要特性．对于一般联合运输问题，研究了运输总费用的构成，
即直线运输费用、节点中转费用和超期惩罚费用．通过构建直观的联合运输网络图，以总运输成 本最少为优化目标，将多方式联合运输合理路径的选择和优化问题转化为含有超期惩罚因子的 广义最短路模型，对模型的假设和数学形式做了详细的描述，并提供了简要的求解思路和参考算
法． 关键词：综合运输；货物运输；合理路径；最短路 中图分类号：Ｕ１１６．２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００１—０５０５（２００８）０５－０８７３－０５
Ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｖｉａｂｌｅ ｒｏｕｔｅ ｉｎ ｍｕｌｔｉｍｏｄａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ
Ｓｕｎ Ｈｕａｃａｎ Ｌｉ Ｘｕｈｏｎｇ Ｃｈｅｎ Ｄａｗｅｉ Ｙｕ Ｓｈｉｊｕｎ
（ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，Ｓｏｕｔｈｅａｓｔ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００９６，Ｃｈｉｎａ） （ Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００９４，Ｃｈｉｎａ）
货物运输系统优化分析
货物运输系统优化分析
摘要：本文深入探讨货物运输系统的优化问题。首先阐述货物运输系统的构成要素，包括运输方式、运输网络、运输节点等。接着分析货物运输系统优化的目标，如降低成本、提高效率、增强服务质量等。从运输路线规划、运输方式选择、车辆调度以及信息化管理等方面详细阐述优化策略，并结合实际案例展示优化效果，最后对货物运输系统优化的发展趋势进行展望。
一、引言
在现代经济活动中，货物运输系统起着至关重要的作用。高效、可靠的货物运输系统能够促进经济的发展，提高企业的竞争力。随着市场竞争的加剧和客户需求的不断变化，对货物运输系统进行优化成为企业和社会关注的焦点。
二、货物运输系统的构成要素
（一）运输方式
1.
公路运输：具有灵活性高、门到门服务等特点，适用于中短距离货物运输以及对运输灵活性要求较高的情况。
2.
铁路运输：运量大、成本相对较低，适合长距离、大运量货物运输，如煤炭、矿石等大宗货物。
3.
水路运输：成本低、运量大，是长途大宗货物运输的重要方式，尤其是国际贸易中的货物运输。
4. 航空运输：速度快，主要用于运输高附加值、紧急或时效性强的货物。
（二）运输网络 1.
公路网络：由各级公路组成，包括高速公路、国道、省道、县道等，构成了货物公路运输的基础网络。
2.
铁路网络：由铁路干线、支线和专用线构成，连接各个城市和地区，是铁路运输的重要基础设施。
3. 水路网络：包括海洋航线、内河航道等，为水路运输提供了运输通道。
（三）运输节点
1.
货运站：是货物装卸、中转和临时存储的场所，包括公路货运站、铁路货运站和水路货运站等。
2.
港口：是水路运输的重要节点，货物在这里进行装卸、转运和仓储等作业。
3. 机场：航空运输的节点，货物在这里进行装机、卸机等操作。
三、货物运输系统优化的目标
（一）降低成本
1.
运输成本：包括燃油费、车辆购置与维护费、司机工资等，通过优化运输路线、提高车辆装载率等方式降低运输成本。
基于遗传算法的集装箱多式联运优化
ｌ２８ 应用方法论 科２０１ １６蟊 ２年第期 基于遗传算法的集装箱多式联运优化 刘勇军 （西安铁路局宝鸡东站货运车间，陕西西安７１００００） 摘要集装箱多式联运打破了传统运输行业单一的由铁路，公路，水路，航空承担的运输方式，而将这些运输方式有机的 结合起来，构成了一种联合运输方式，不仅提高运输效率，同时也起到了降低运输成本的作用，是交通运输的主要发展方向 和重要运输组织形式。本文介绍了多式联运的特点，并结合我国铁路集装箱运输的实情，提出开展集装箱多式联运无缝运输 的观点并建立模型。通过遗传算法对模型进行仿真，结果表明系统的有效性。 关键词多式联运；集装箱运输；遗传算法 中圈分类号Ｆ２２４ 文献标识码Ａ 文章编号１６７３—９６７１一（２０１２）０８２—０１２８—０２ １背景及意义 随着经济全球化进程的不断加快，运输行业对经济发展的起 着居住轻重的作用。多式联运是把整个运输过程作为一个整体的 运输服务来满足运输需求，更加适应现在经济的发展。简单的 讲，多式联运即最少由两种或两种运输方式以上组成的，只要一 次托运、一次收费、有承运人全程负责，为托运人提供“门到 门”运输服务。 集装箱多式联运是以集装箱运输的基础上发展起来的新型的 运输方式。即把铁路运输、公路运输、海洋运输、航空运输以及 内河运输这些传统的运输方式通过使用集装箱运输有机的结合起 来，进行全局优化，形成的一种连贯的运输方式。集装箱多式联 运使各种运输方式的内在优势充分得到发挥，极大的降低了货物 在运输过程中的转载时间和运输成本，提高了运输效率。在国际 货物运输中扮演着越来越重要的角色。 在我国铁路已有强大的运输网络，且铁路运输自身有着运输 速度快，运费低等优点，在大规模稳定的长距离运输运输中占有 较强的优势。铁路集装箱运输办理站遍布全国，平均铁路集装箱 运输距离都在２０００ ｋｍ以上，所以在集装箱多式联运迅猛发展的当 今形势下，铁路作为经营人具有天然的网络优势和资源优势，必 将面临重大的发展机遇。 ２集装箱多式联运方式的选择标准 集装箱多式联运是多种运输方式的整合，是实现整体运输最 优效益为运输目标运输组织方式。通过对现实运输方式各种优劣 对比后进行优化组合，达到对整个运输系统资源综合，合理，充 分利用。 由于在运输过程中具有多种运输方式可供选择，即针对不同 货物，可能有多种运输路线和运输方式的组合可供选择，那么就 需要考虑运输时间，运输费用。对于运输方式，一般来说，速度 较快的其费用较高，速度较慢的其费用较低。而对于货物来说， 有的对运输速度更为敏感，比如时令水果等，有些对费用更为敏 感．如矿石，煤炭。也就是说货物与运输方式的结合，怎样选择 才是最佳的运输方式组合，是需要我们不断深人研究的问题。 ３遗传算法的理论基础概述 随着对遗传算法以及和遗传算法交叉结合方法的不断深入探 索，研究。使用遗传算法的应用研究已从组合优化求解扩展到了 更新、更工程化的工程方面。 ３．１遗传算法的概念 遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理 的生物进化过程的一种计算模型，通过模拟自然进化过程不断搜 索最优解的一种计算方法。 ３．２遗传算法的运算特点 遗传算法是具有鲁棒性的搜索算法可以用于复杂系统优化计 算，以决策变量编码作为系统运算对象，以适应度作为搜索信 息，使用隐含并行性多个点的搜索信息。这样一系列特点，使非 常适合于多式联运这种复杂系统的ｆｉ：４ｔ组合中。 ３．３遗传算法的运算过程 遗传算法是基于生物学的一种运算。首先由实际问题参数集 中数据创建一个随机状态，这就是初始状态被称为第一代。对它 们进行编号，随后计算适应度，对每一个解即遗传算法所的染色 体指定一个适应度的值，适应度是求解接近目标值的程度。接下 来就是算法的运算，包括复制，交叉，变异等，得到下一代的群 体，看是否满足，若不满足那么重复刚刚的繁衍过程，直到计算 结果达到期望的解为止。若结果满足我们确定的结束条件那么计 算结束解码，得到问题的解决方法。 ４集装箱多式联运优化组合模型及仿真 对多式联运过程分析可以得知。在运输过程中除了考虑单位 运输费用、运输距离、运输时间，还要考虑不同运输方式转换的 换装费用和换装时间等因数。综合统筹规划，充分发挥各种运输 方式的优势，达到缩短运输距离、缩短运输时间，真正提高运输 效率。 ４．１集装箱多式联运优化组合模型 本文通过对实际情况综合考虑建立的集装箱多式联运的目标 函数网络系统的性能指标应由两部分线性加权组成，第一部分为 运输总费用，包括运输费用、・中转接续费用、延迟管理费用。第 二部分为运输总时间，包括运输时间、中转接续时间、延迟时 间。得到具体的目标函数如下。 ＝ｍｉｎｉａ（∑∑ Ｃ ｋ＋。 ＋∑∑∑ｙ ＋∑∑ ｑ ） ｜，Ｅｌ ｋＥＪ ｋＥＩ ｋＥＪ ｔ∈Ｊ ｌＥｌ ｋ∈ｊ ＋卢（∑∑ｆ 川＋∑∑∑ａ ｙ ＋∑∑“ Ｐ ）］ ｆｅｌ ∈Ｊ ∈， ∈ＪｌＥＪ 』ＥＩ＾Ｅ 其中： ｘ 为节点ｉ与节点ｉ＋ｌ之间选择ｋ种运输方式。若为０表示未承 运。 丫 －为节点ｉ由第ｋ种运输方式转换到ｌ运输方式。若为０表示不改 变运输方式。 ｕ为在节点ｉ处，发生货物延迟若为０表示未延时。 ｃ 为节点垤０节点ｉ＋ｌ之间选择第ｋ种运输方式的单位运输成 本 … ｌ 为节点汪０节点ｉ＋１之间选择第ｋ种运输方式的运输距离。 ｄ ・为节点由ｋ方式转换到ｌ方式的中转费用。 ・为节点由ｋ方式转换到ｌ方式的中转时间 ｔ ｋ＋。为节点ｉ到节点ｉ＋１之间选择第ｋ种运输方式运输时间。 ｑ：为在ｉ点的延时管理费。 ｐ｜为在ｉ点的延时时间。
多式联运优化决策问题建模案例(案例3)
多式联运优化决策问题建模案例（案例3）
一、案例背景
随着经济的全球化， 一些大型的物流企业不仅从事近距离的货物配送， 而且进行远距离的货物配送。当货物进行远距离的配送时, 选择单一的运输方式未必是最优的选择， 因为各种交通工具都有它独自的技术优势， 那么对于一个现代的物流企业应该如何充分利用它们独自的优势， 选择最佳的运输方式组合，在满足客户服务要求的前提下，使得其物流运作成本最低，是很多物流企业面临的一个重要优化决策问题。
二、问题描述
如图1所示，假设一个物流企业将一批货物从货物的中心地点(O)运送到目的地(D)，
中途经过若干个(n个)城市, 任意相邻的两个城市之间都有若干种(g种)运输方式可供选择，但每个相邻城市之间只能选择其中一种运输方式（即：这一批货物在同一个城市对之间不能分割成几种运输方式进行托运） ；在相邻的两个城市之间各种运输方式的运输时间、运费、运输能力不同。 当从一种运输方式转换到另一种运输方式时， 需要一定的中转时间和中转费用。在考虑整个运输过程中的总时间不能超过运输期限(T)，
分析总运输费用最低的各城市之间的运输方式选择的最佳组合方案。
OD12n-2铁路运输公路运输水运航空运输图例：……
图1 多式联运示意图
三、案例分析建模
（1）请分析上述问题，并运用所学运筹学相关知识，构建相应的数学优化决策模型？
（2）假设有一个物流代理商，托运一批货物，其托运重量Q=38 （单位重量），从发运地O，到目的地D，中间经过3个中转城市，假设各相邻城市对之间有4种不同的运输方式可供选择（即：铁路、公路，航空和水运），货运从始发城市（O）运达最终到达城市（D），其运达期限最多不超过40（单位时间），其他相关信息如表1-表3所示，请根据上述构建的通用优化模型，分析一下求解算法，并运用熟悉的运筹学软件求解该问题。
15234铁路运输公路运输水运航空运输图例：OD
农产品多式联运网络优化研究
山西农业科学２０１３，４１（６）：６２９—６３２，６５２ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆＳｈａｎｘｉ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ
ｄｏｉ：１０．３９６９０．ｉｓｓｎ．１００２－２４８１．２０１３．０６．２７
农产品多式联运网络优化研究
张 鑫．赵一飞
（上海交通大学中美物流研究院，上海２０００３０）
摘要：为了为农产品运输企业提供一种低成本运输的方式，通过对多式联运以及网络规划文献的研究以 及对农产品多式联运研究现状的了解，在传统的单一公路运输方式上引入多式联运，对引人多式联运方式 情况下的问题及复杂性进行了分析并提供了解决方案。对该问题构建整数规划模型并进行比较，最终通过 算例验证模型的有效性。 关键词：农产品物流；多式联运；整数规划 中图分类号：Ｆ２５２．８ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００２—２４８１（２０１３）０６—０６２９—０５
Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ Ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ Ｐｒｏｄｕｃｔｓ Ｉｎｔｅｒｍｏｄａｌ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔｉｏｎ Ｎｅｔｗｏｒｋｓ
ＺＨＡＮＧ Ｘｉｎ．ＺＨＡＯ Ｙｉ—ｆｅｉ
（Ｓｉｎｏ—ＵＳ Ｇｌｏｂａｌ Ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｓｈａｎｇｈａｉ Ｊｉａｏ Ｔｏｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈａｎｇｈａｉ ２０００３０，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｏｎ ｐｕｒｐｏｓｅ ｔｏ ｐｒｏｖｉｄｅ ａ ｌｏｗ－ｃｏｓｔ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ，ｉｎｔｅｒｍｏｄａｌ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ ｗａｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ ｓｉｎｇｌｅ ｒｏａｄ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｉｎｔｅｒｍｏｄａｌ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ，ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｐｒｏｄｕｃｔｓ ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ ｎｅｔｗｏｒｋ ｐｌａｎｎｉｎｇ ａｎｄ ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ．Ｉｎ ｔｈｅ ｐａｐｅｒ，ｔｈｅ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ｏｆ ｉｎｔｅｒｍｏｄａｌ ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｗｉｌｔｓ ａｎａｌｙｚｅｄ ａｎｄ ｓｏｌｕｔｉｏｎ ｏｆｆｅｒｅｄ．Ｂｅｓｉｄｅｓ，ｉｎｔｅｇｅｒ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ＷａＳ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ａｎｄ ａ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｃａｒｒｉｅｄ ｏｎ，ｆｉｎａｌｌｙ ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｔｈｅ ｅｘａｍｐｌｅｓ ｓｈｏｗ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ｍｏｄｅ１． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｐｒｏｄｕｃｔｓ ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ；ｉｎｔｅｒｍｏｄａｌ ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ；ｉｎｔｅｇｅｒ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ
基于蚁群算法的战时运输路径优化模型
ValueEngineering
0引言后勤保障过程中的军事运输行为，需要实现军事效益与经济效益的统一[2]，战场情况复杂多变，实现军事效益要求在规定运输时间内，找到最大置信水平的运输路径；实现经济效益则要求在规定运输费用内，找到最大置信水平的运输路径。此外，现代战争中的交通运输包括众多运输方式的组合，多式联运是指采用两种或者两种以上的运输方式，把物资从起始地运送到目的地。因此，研究多式联运的运输路径优化更加贴近于实际，也更有意义。笔者基于多式联运，考虑当各路段通行时间和物资中转时间为随机变量时，在给定的时间和费用指标约束下，建立时间和费用的最大置信水平的多目标优化模型。1战时交通运输路径优化模型1.1路网建立根据战时的军事运输任务，建立从运输起点到终点的网络图G=（V,A,D,T1,T2,K），其中：V代表节点集，设节点总数共计n个，节点序号采用自然数序列编码，起点编为“1"，终点编为“n”，即节点的总个数，A代表弧的集合，即路段集合，D代表各路段的距离集合，dkij∈D，表示路段（i，j）之间第k种运输方式的距离，T1代表各路段的时间权集，T2代表运输方式转换时间权集，K表示运———————————————————————作者简介：杨英杰（1986-），男，四川自贡人，硕士研究生，研究方向为装备综合保障工程与应用。基于蚁群算法的战时运输路径优化模型
ModeloftheTransportationPathOptimizationBasedontheAntConolyAlgorithminWartime杨英杰①②YangYingjie；绳慧①ShengHui；李想①LiXiang（①军械工程学院装备指挥与管理系，石家庄050003；②军械工程学院研究生管理大队，石家庄050003）（①DepartmentofEquipmentCommand&Management，OrdnanceEngineeringCollege，Shijiazhuang050003，China；②Post-GraduateAdministrationBrigade，OrdnanceEngineeringCollege，Shijiazhuang050003，China）摘要：针对多式联运，必经点等战时维修器材供应运输中的现实问题，考虑当各路段通行时间和运输方式转换时间为随机变量时，建立起了给定时间的最大置信水平约束下，以最小时间和费用为优化目标的随机机会约束模型，然后根据所建模型特点，基于随机模拟方法，设计了的模型求解的蚁群算法。算例结果表明：该模型和和算法具有有效性，能为确定战时交通运输路径提供有效的决策支持。Abstract:Aimingatthepracticalproblemaboutmulti-modal,mustcrosspointsetc.ofmaintenancematerialsupplytransportationinwartime,consideringeverpassagecrossingtimeandchangingtransportationmodaltimeasthestochasticvariable,theminimizethetimeandcostmodelofappointedtransportationtimecredibilityisbuilt,thenaccordingasthecharactersofthemodels,designtheantcolonyalgorithmtosolvethemodelsbasedonthestochasticsimulation,theexamplevalidatestheavailabilityofthemodelsandalgorithm.关键词：多式联运；时间；费用；置信水平；蚁群算法Keywords:multi-modaltransportation；time；cost；credibility；antcolonyalgorithm中图分类号：E8文献标识码：A文章编号：1006-4311（2012）04-0319-03