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关于固定运费的多式联运方式的选择研究(2012年)

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简介:
本文探讨了在设定固定费用条件下选择最优多式联运策略的问题,通过分析不同运输模式组合的成本效益,为决策者提供理论指导和实证建议。 为了更经济有效地组织多式联运,在同时考虑固定运输费用和变动运输费用的前提下,针对一批货物在其运输路径上各路段的运输方式优化选择问题,以包括运输费用、中转费用及惩罚费用在内的总成本最小化为目标,并受制于货物送达时间和运输能力等约束条件。在此基础上构建了混合整数线性规划模型,并设计了一种基于整数编码遗传算法的方法来解决该问题。 通过算例验证发现,本段落所提出的模型相较于不考虑固定运费的现有模型能够找到更优解;对于15个包含20至100条路段和5到20种运输方式在内的随机测试案例,在设定计算时间60秒内,本段落算法在两个大规模案例中找到了比商业优化求解器LINGO更好的结果。

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客服
客服
  • 2012
    优质
    本文探讨了在设定固定费用条件下选择最优多式联运策略的问题,通过分析不同运输模式组合的成本效益,为决策者提供理论指导和实证建议。 为了更经济有效地组织多式联运,在同时考虑固定运输费用和变动运输费用的前提下,针对一批货物在其运输路径上各路段的运输方式优化选择问题,以包括运输费用、中转费用及惩罚费用在内的总成本最小化为目标,并受制于货物送达时间和运输能力等约束条件。在此基础上构建了混合整数线性规划模型,并设计了一种基于整数编码遗传算法的方法来解决该问题。 通过算例验证发现,本段落所提出的模型相较于不考虑固定运费的现有模型能够找到更优解;对于15个包含20至100条路段和5到20种运输方式在内的随机测试案例,在设定计算时间60秒内,本段落算法在两个大规模案例中找到了比商业优化求解器LINGO更好的结果。
  • 属性决策模型与算法
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    本研究聚焦于复杂环境下货运方式的选择问题,构建了基于多属性决策理论的分析框架,并提出相应的优化算法,为物流行业提供科学决策支持。 根据决策理论及实践经验,以运输可靠性、运送时间、价格、安全性和便捷性为主要因素构建表征货运方式的属性集合,并建立货运方式选择行为多属性决策模型。鉴于货运服务主要属性间存在部分可补偿特性,采用ELECTRE-I方法求解该模型。为解决ELECTRE-I方法算法收敛性差的问题,提出改进方案:通过偏离阈值度的方法构建一致占优矩阵和矛盾占优矩阵,以反映各元素与阈值间的偏差程度,从而克服了用ELECTRE-I算法无法得出唯一解的难题。最后,以北京至上海运输某化工原料为例验证所建模型及算法的有效性。
  • 新建文件夹 (4)_路径_ matlab _ 物流输_ _ _
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    本项目为基于MATLAB平台开发的物流运输优化系统,专注于多式联运方案的设计与评估,提供智能化路径选择功能以提高运输效率。 利用遗传算法可以实现成本问题的路径优化,并且这种方法适用于多式联运冷链运输等问题。
  • 指灵巧手动学模型(2012)
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    本研究聚焦于分析与设计多指灵巧手的运动学模型,探讨其在机械工程和机器人技术中的应用潜力。通过建立精确的数学模型,优化手指动作协调性和灵活性,旨在推动仿人机器人领域的发展。 为了实现对灵巧手各个关节的实时控制,必须研究各关节的位置、速度、加速度及受力情况。基于自行设计的仿人多指灵巧手结构,我们建立了一个DH模型来分析其位姿与坐标变换,并为手指各关节设置了相应的坐标系,确定了齐次坐标变换矩阵,建立了运动学方程。通过运用正向和逆向动力学解法,我们可以求出所需的参数。这些研究将为进一步探讨灵巧手的动力学、抓取规划及运动控制奠定基础,从而确保其具备优良的动态性能与最优指标。
  • 旅游网站营模
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    本研究聚焦于分析和探讨当前主流旅游网站的运营模式,包括平台构建、市场定位、盈利策略及用户体验优化等方面,旨在为旅游业数字化转型提供理论支持与实践指导。 在中国知网使用专业阅读器浏览论文。
  • AFO、GA和PSO算法不确路径优化(Matlab)
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    本研究运用AFO、GA及PSO三种算法结合MATLAB平台,探索并优化了不确定性条件下的多式联运路径问题,旨在提高物流效率与降低成本。 本段落研究了使用AFO算法以及其他GA(遗传算法)和PSO(粒子群优化)算法来解决不确定条件下的多式联运路径优化问题,并与MATLAB自带的全局搜索器进行了对比分析。直接运行main.m文件需要安装MATLAB 2021或更高版本。 在考虑运输方案经济性和环保性的双重需求下,该研究旨在通过模糊处理不确定性因素增强运输计划的鲁棒性并提高企业的风险抵御能力。具体而言,文中构建了基于模糊需求和模糊运输时间条件下的低碳低成本多式联运路径优化模型。为应对连续型元启发式算法无法直接应用于离散组合优化问题的情况,设计了一种优先级编码方式以增强求解的通用性和灵活性。 在此基础上,为了进一步提升所提方法的实际应用效果及求解质量,还提出了一种结合了启发式因子的独特解码策略。该研究通过上述改进措施,在确保模型准确性的前提下提高了路径优化算法的整体性能和实用性。
  • 遗传算法配送路径优化
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    本研究聚焦于利用改进型多目标遗传算法优化分布式电源的选址与容量配置问题,旨在提高电力系统的效率和可靠性。 本研究基于多目标遗传算法探讨分布式电源的选址与容量确定问题。首先构建了包含分布式电源的基本配电网结构,并分析计算了接入前后网络损耗的变化情况。随后,以网损最小、电源容量最优及节点电压稳定性最高为优化目标,建立了多目标选址定容模型。通过改进的多目标遗传算法求解该模型,得到了最终的选址和容量配置结果以及Pareto前沿曲线。 本研究中的代码非常具有参考价值,是分布式电源定位与规模确定领域的必备工具之一。所采用的算法也较为新颖且实用,值得深入学习和应用。
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    本研究聚焦于具有多种时变时滞的复杂系统的鲁棒控制策略,特别探讨了如何实现H∞性能下的不确定性系统的稳定控制。通过理论分析与数值仿真,提出了一套有效的控制器设计方法,为工程实践中的控制系统优化提供了新思路。 本段落研究了一类具有不确定性的离散多时滞系统的鲁棒H∞控制问题。针对存在多个状态时滞及不确定参数的离散系统,通过应用Lyapunov稳定性理论以及线性矩阵不等式方法设计了无记忆鲁棒H∞状态反馈控制器,并提供了该控制器的设计步骤与闭环时滞系统渐近稳定且满足给定性能指标(即H∞性能)的充分条件。最后,借助MATLAB仿真算例验证了所提出的方法的有效性和可行性。
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