“实货制”下铁路集装箱空箱调运优化研究

来源 :兰州交通大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:fakeshushu
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近年来,我国对产业结构的调整取得了一定进展,经济增长速度也在适度放缓,伴随而来的是,货运需求结构的明显变化,小宗货物运输需求迅速增长,运输市场竞争日趋激烈,铁路货运为增强自身市场竞争力,自2013年开始实行“实货制”改革,并相继推出集装箱运输业务优化调整,这两项改革都对铁路货运尤其是集装箱运输适应当前运输市场新形势起到了重要作用。“实货制”的实行不仅提高了铁路货运的时效性,而且由于客户可以自主预订空箱,选择单项或全程物流服务,从而获得了更好的服务体验。
  在对空箱调运问题相关文献进行了深入研究与思考之后,结合货运改革的新要求,建立适应当前货运市场形势的空箱调运模型,本文的主要研究内容如下:
  (1)针对空箱调运发展现状等问题进行了深入研究,并重点分析了货运改革对空箱调运的影响。明确了当前形势下,需要对空箱的随机性需求进行重点研究,并且指出研究空箱调运问题的目的是使其适应当前铁路对提高货运服务质量的要求。
  (2)针对空箱随机性需求,引入机会约束规划,将需求站的空箱需求量看作随机变量。同时,针对货运改革对提高铁路货运服务质量的要求,引入时间窗约束对空箱调运到站的时间进行限制,保障了客户货物能够及时装箱,并将租箱策略作为调运空箱的补充策略,以期最大可能的满足客户的装箱需求。
  (3)明确了模型的两大目标,即空箱调运成本最小和空箱调运周转时间最小。调运成本包括空箱运输服务成本、租箱成本以及由于空箱不及时运到而产生的时间成本;周转时间包括在途运输时间和在站作业时间,在站时间的重点是对集结时间的分析与计算。基于以上双目标函数的分析,建立了含有随机机会约束的双目标空箱调运优化模型,模型考虑了空箱运输能力限制。
  (4)设计了模型的算法,采用混合智能算法求解含随机机会约束的双目标模型。该算法结合随机模拟、神经网络和NSGA-Ⅱ。算法优点在于随机模拟和神经网络的结合,使得机会约束不必转化成确定表达式,且NSGA-Ⅱ又被称为多目标遗传算法,利用非支配分层与拥挤距离排序选择子代个体,使其在求解双目标模型方面有较好的优越性。
  (5)根据模型给出相应的算例,使用MATLAB软件求解算例并对计算结果进行分析,验证了模型的可行性。
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