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原文传递不确定条件下的集装箱冷链多式联运系统多目标优化研究

论文题名：	不确定条件下的集装箱冷链多式联运系统多目标优化研究
关键词：	集装箱冷链多式联运系统;多目标优化;运营管理
摘要：	近年来，我国冷链物流运输市场规模持续增长，激发了集装箱冷链多式联运的需求，集装箱冷链多式联运已然成为当前冷链运输的发展趋势。集装箱冷链多式联运中存在运输网络结构、时间、需求等不确定性因素，多式联运承运人在制定联运路径方案时需要考虑联运成本、时间、碳排放等多个目标，因此亟需对不确定条件下的集装箱冷链多式联运路径优化问题进行研究。本文以集装箱冷链多式联运为研究对象，从提高多式联运承运人运输组织效率的角度，对不确定条件下的集装箱冷链多式联运路径进行设计优化，指导实践中多式联运承运人面对不确定环境的联运方案的制定，提高多式联运承运人的服务质量，促进多式联运运输资源的集约化发展。　　本文综合考虑运输对象、联运网络、运输过程中的不确定因素，从集装箱冷链多式联运运输路径优化问题的特征入手，针对各个不确定因素的运输情景，择优选取不同的建模及求解方法，系统研究集装箱冷链多式联运不确定情景建模及求解方法设计问题。根据不确定问题的特征，分别构建单因素和多因素不确定情景下的优化模型，研究并设计了集装箱冷链多式联运的求解方法，通过算例对模型和算法进行验证，算例结果分析对多式联运承运人的运输组织实践有一定的指导意义。本文的研究主要包含以下几个方面：　　（1）集装箱冷链多式联运系统及网络特征分析。从系统的构成及功能要素对集装箱冷链多式联运系统进行分析，重点从网络结构、时间、需求等方面剖析了集装箱冷链多式联运系统中的不确定性。基于复杂网络的理论，选取节点度、网络的平均度、特征路径长度、节点强度、聚集系数、核数等指标对多式联运网络的拓扑结构进行分析。重点对网络节点失效情景下的网络结构及特征进行了分析。　　（2）网络结构不确定情境下的集装箱冷链多式联运路径多目标优化研究。以蔬果农产品为运输对象，考虑网络节点随机失效的情景，结合多式联运网络结构特征的分析结果，构建集装箱冷链多式联运路径优化模型，通过线性化技术将模型转化为混合整数优化模型。以总成本最小为优先优化目标，其次考虑时间目标，运用Gurobi求解器，采用分层序列法对该多目标进行求解。通过算例验证了模型和求解方法的有效性。通过对节点随机失效前后的优化结果分析，探讨节点失效对联运路径方案的影响，对不同节点失效后的联运方案结果展开分析。深入挖掘不同参数对联运路径方案成本的影响，对不同参数设置下的决策结果进行分析。　　（3）转运时间不确定下的集装箱冷链多式联运路径多目标优化研究。以冷冻肉类农产品为运输对象，基于转运时间不确定的运输情景，构建集装箱冷链多式联运路径优化模型，采用三角模糊数来描述转运时间，通过模糊规划将模型转化为确定型的考虑成本、时间、碳排放的优化模型。引入碳税，将多目标优化模型转化为成本、时间可靠性的双目标优化模型。基于蚁群算法，结合多式联运的特点，设计初始解集及信息素的分布方式对算法进行改进，通过算例验证了模型和求解方法的有效性。对转运时间进行敏感性分析，重点探讨了转运时间对联运路径方案的影响，同时对其他不同参数设置下的决策结果展开分析。　　（4）需求不确定下的集装箱冷链多式联运路径多目标优化研究。以肉禽和蔬果类农产品为运输对象，在需求不确定的运输情景下，构建集装箱冷链多式联运路径优化模型，采用区间数来描述需求，通过区间规划将模型转化为确定型的多目标优化模型。通过多目标的标准化加权的方法将双目标优化模型转化为单目标优化模型。基于遗传算法的符号编码，考虑多式联运的特点，改进了多式联运编码及求解策略，通过算例验证了模型和求解方法的有效性。研究成果可为多式联运企业提供需求不确定下的运输路径优化方法，并给出了在特定参数变动时的运输组织建议。　　（5）多因素不确定条件下的多目标集装箱冷链多式联运路径优化研究。在对多因素不确定作用机理分析的基础上，对网络结构不确定、转运时间不确定、需求不确定的多因素不确定情境下的集装箱冷链多式联运路径优化问题进行研究，构建集装箱冷链多式联运路径优化模型。综合采用模糊规划和区间规划，将不确定型模型转化为确定型模型。通过多目标的标准化加权的方法将双目标优化模型转化为单目标优化模型。以新冠疫情时期，武汉市封城期间生鲜农产品的运输为背景，采用遗传算法对算例模型进行求解，基于建模分析和求解结果，给出集装箱冷链多式联运的运营管理启示。　　本文的研究成果可以为多式联运承运人面对不确定条件下的集装箱冷链多式联运的运输路径优化提供理论支持和实践参考价值。
作者：	陈静
专业：	交通运输工程
导师：	张永
授予学位：	博士
授予学位单位：	东南大学
学位年度：	2022