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低碳背景下含區間數型多式聯運路徑優化研究

2018-04-11 11:25:54張佳琪廖志高
現代商貿工業 2018年10期
關鍵詞:優化研究

張佳琪 廖志高

(廣西科技大學管理學院,廣西 柳州 545006)

1 引言

物流中的交通運輸行業是主要的化石能源的消耗行業,為符合國家碳減排的政策要求,交通運輸部門應大力發展多式聯運運輸。多式聯運運輸最大的優點在于其可以充分發揮多種運輸方式的特點,達到貨物及時運輸、節約運輸成本等目的,并對減少交通運輸業碳排放,緩解交通阻塞有積極作用,因此得到了廣泛應用。目前國內外學者對低碳目標下的靜態多式聯運路徑優化研究比較多,一般是從碳排放量、運輸時間和運輸成本三個角度進行研究。在運輸過程中機械故障和交通堵塞等不確定情況常常使運輸成本和運輸時間發生變化。王清斌和范志強研究了運輸方式轉換過程中節點作業隨機特和動態性對多式聯運路徑選擇的影響。梁小慷研究了模糊運輸時間窗對的多式聯運運輸費用影響。謝靜探討了碳排放量對需求模糊情形下多式聯運路徑選擇的影響。井祥鶴研究了帶有區間參數的運輸時間對多式聯運路線優化問題。以上學者大多研究了模糊時間對運輸費用的影響,本文在井祥鶴的研究基礎上,引入碳排放量,綜合考慮運輸時間和碳排放量因素對區間數型多式聯運路徑的研究。

2 區間數分析

由于市場因素和人為因素,決策者很難獲得運輸費用的確定值;由于運輸途中不可預料的因素,還有換裝過程中設備等不可操控的原因,也很難獲得運輸時間和裝卸時間的具體值。在這種情況下,決策者能得到一定范圍內的區間數,利用這些區間數代替運輸費用和運輸時間的準確值來進行多式聯運運輸計劃的制定。區間數可以表示為:A=[aL,aR]={t|aL

3 構建模型

3.1 模型假設

多式聯運主要分為運輸和轉運兩個環節,本文只對運輸環節產生的運輸費用、運輸時間和碳排放量進行計算。為了便于建模,我們對模型也做出如下假設:

(1)貨物在各個節點最多發生一次轉運。

(2)節點之間的運量不能分割。

(3)節點城市間有鐵路和公路兩種運輸方式供選擇。

3.2 符號說明

3.3 數學模型

(1)本文多目標規劃包含2個目標函數。

①不確定多式聯運運輸成本(直達運輸成本):

②不確定多式聯運運輸碳排放量:

(2)約束條件。

4 算例分析

假設有15t貨物需要從北京O運到濟南D,途中經過的節點分別為石家莊A和天津B,相鄰的兩個運輸節點間有公路和鐵路兩種運輸方式。運輸網絡如圖1。

圖1 運輸網絡圖

城市公路運輸鐵路運輸距離(km)運輸時間(h)距離(km)運輸時間(h)O-A279[2.5,3]277[3.5,4.5]O-B118[1,1.5]137[1.5,2]O-D457[4,5]497[6,8]A-D314[2.5,3.5]301[3.5,5]B-D347[3,4]260[4.5,6]

公路運輸的碳排放系數為0.06935千克/噸.公里,鐵路運輸的碳排放系數為0.00790千克/噸.公里。公路運輸基價為[0.5,1](元/噸公里),鐵路運輸基價為[0.1,0.5](元/噸公里)。將數值代入模型,并通過CPELX軟件進行求解。

運輸時間為約束條件時,當北京到濟南運輸時間為[4,5]h,碳排放量為475.39kg,運費為[3427.5,6855]元,運輸路徑為O公D;當運輸時間為[4.5h,6h],碳排放量為377.2kg,運費為[2808,6232.5]元,運輸路徑為O鐵B公D;當運輸時間為[5.5h,7.5h],碳排放量為153.56kg,運費為[1275,3720]元,運輸路徑為O公B鐵D;當運輸時間為[6h,8h],碳排放量為47.044kg,運費為[745.5,3727.5]元,運輸路徑為O鐵B鐵D。

通過分析結果可以得出以下結論:

(1)時間限制對區間數型多式聯運運輸方式的選擇具有影響。一些貨物的特性對時間有較高的要求,優先考慮公路運輸,反之考慮鐵路運輸。

(2)鐵路運輸在降低運輸成本和碳排放量方面具有積極作用。本文對公鐵聯運、公路運輸和鐵路運輸在北京到濟南的貨物的運輸中所產生的節能減排效益進行了測算,結果表明鐵路運輸是實現低碳經濟和低碳交通的有效方法。

(3)碳排放量對區間數型多式聯運運輸方式的選擇影響比較大。在國家大力推行節能減排的背景下,本文建立了以碳排放總量為目標函數,使得在貨物運輸過程中不僅僅需要考慮運輸成本,還需考慮碳排放量,從而引導貨物選擇經由碳排放水平較低的方式進行運輸。

5 結論

考慮多式聯運中運輸時間和運輸費用為區間參數的情況下,以碳排放量和運輸成本最小為目標函數,采用CPELX軟件求解模型,結合算例分析結果可知算法及模型具有有效性和可行性。但沒有具體分析中轉過程中運輸費用和碳排放量對路徑選擇的影響;選擇CPELX軟件求解模型,但是運輸網絡規模較大時CPELX軟件不明顯,在以后的研究工作中,可考慮結合其他啟發式算法進行模型求解。希望以后的研究在這些方面進一步完善。

[1] 陳雷,林柏梁,王龍,溫旭紅,李建.基于碳減排政策的多式聯運運輸方式選擇優化模型[J].北京交通大學學報,2015,39(03):70-75.

[2] 王清斌,韓增霞,計明軍,李艷明.基于節點作業隨機特征的集裝箱多式聯運路徑優化[J].交通運輸系統工程與信息,2011,11(06):137-144.

[3] 范志強,樂美龍.面向隨機環境的帶軟時間窗多式聯運路徑優化[J].工業工程與管理,2011,16(05):68-72.

[4] 梁曉慷.基于模糊運輸時限的鐵路集裝箱多式聯運路徑優化研究[J].鐵道運輸與經濟,2017,39(12):55-60.

[5] 謝靜,林國龍,何紅弟,周海磊.模糊需求環境下考慮碳成本的多式聯運路徑優化[J].寧夏大學學報(自然科學版),2017,38(02):173-179.

[6] 井祥鶴,商文忠,賀菁,嚴貞霓.區間數型多式聯運路線優化問題的混合遺傳算法[J].計算機應用研究,2009,26(06):2062-2065.

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