低碳背景下的多式联运路径规划

被引：46

作者：

刘杰 ^{[1
,2
]}

彭其渊 ^{[1
,2
]}

殷勇 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 西南交通大学交通与物流学院

[2] 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室

来源：

交通运输系统工程与信息 | 2018年 / 18卷 / 06期

基金：

国家重点研发计划;

关键词：

综合交通运输; 多式联运; 低碳运输; 多目标0-1规划; NSGA-Ⅱ; 碳排放;

D O I：

10.16097/j.cnki.1009-6744.2018.06.034

中图分类号：

F512.4 [联合运输];

学科分类号：

020205 ; 082303 ; 1201 ; 0202 ;

摘要：

低碳运输一直是世界各国关注的焦点,多式联运作为一种主要的运输组织形式,国内外的文献中却少有关于多式联运碳排放研究的文章.本文提出了运输总成本最小和运输碳排放总量最小的多目标0-1规划模型,构建运输总成本时不仅考虑了运输弧段上的运输成本、运输节点的换装成本、铁路车站及水运码头的存储成本还考虑了运输弧段与代理商的匹配关系.运输碳排放量则由运输过程碳排放和换装过程的碳排放构成.采用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对模型进行求解,算法能有效保存优秀个体和降低计算的复杂度.最后通过算例验证了模型和算法有效性.

引用

页码：243 / 249

页数：7

共 12 条

[1] 公铁联运规模效应和枢纽拥挤效应的联动分析 [J].

唐继孟 ;

孙全欣 ;

张桐 .

交通运输系统工程与信息, 2017, 17 (03) :32-38+52

[2] 基于黄金分割点遗传算法的交通信号多目标优化 [J].

杨文臣 ;

张轮 ;

饶倩 ;

张孟 .

交通运输系统工程与信息, 2013, 13 (05) :48-55

[3] 多式联运运输方案选择的交叉熵方法 [J].

蒋洋 ;

张星臣 ;

王永亮 .

交通运输系统工程与信息, 2012, 12 (05) :20-25

[4] 多目标0-1规划问题的蜂群算法 [J].

韩燕燕 ;

马良 ;

赵小强 .

运筹与管理, 2012, 21 (02) :23-26

[5] 基于运输方式备选集的多式联运动态路径优化研究 [J].

刘杰 ;

何世伟 ;

宋瑞 ;

黎浩东 .

铁道学报, 2011, (10) :1-6

[6] 基于低碳经济的集装箱海铁联运效益分析 [J].

黄霏茜 ;

林玉山 .

物流工程与管理, 2011, 33 (05) :49-50+64

[7] 优化多式联运问题的一种广义最短路方法研究 [J].

张运河 ;

林柏梁 ;

梁栋 ;

高红艳 .

铁道学报, 2006, (04) :22-26

[8]

低碳环境下多式联运路径研究.[D].钱晶晶.重庆交通大学.2015, 04

[9]

Modeling the Multicommodity Multimodal Routing Problem with Schedule-Based Services and Carbon Dioxide Emission Costs.[J].Yan Sun;Maoxiang Lang;Young Hae Lee.Mathematical Problems in Engineering.2015,

[10] Optimization of multimodal networks including environmental costs: A model and findings for transport policy [J].

Zhang, Mo ;

Wiegmans, Bart ;

Tavasszy, Lori .

COMPUTERS IN INDUSTRY, 2013, 64 (02) :136-145

← 1 2 →