集裝箱班輪軸輻式網(wǎng)絡區(qū)間規(guī)劃模型研究.pdf

1、在集裝箱軸輻式班輪網(wǎng)絡設計中，一個重要參數(shù)是各港口間的集裝箱運輸需求。當需求發(fā)生變化時，優(yōu)化設計的網(wǎng)絡隨之發(fā)生變化。優(yōu)化設計的最終航線網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)一旦決策就很難改變，以確定需求為模型構(gòu)建參數(shù)的航線網(wǎng)絡優(yōu)化不能隨市場運輸需求的變化，使決策者承擔相當大的風險。因此，需要考慮不確定性條件下的軸輻式網(wǎng)絡優(yōu)化。
　　對于不確定班輪問題的處理，主要有隨機規(guī)劃、模糊規(guī)劃、情景集魯棒優(yōu)化等方法。其中，隨機規(guī)劃方法需要不確定變量的概率分布，模糊規(guī)劃需要

2、隸屬度函數(shù)、情景集法需要情景概率分布。港口的復雜性使實際的不確定變量分布難以獲取。因此，以上方法有其相應的局限性。
　　在此條件下，本文嘗試引入?yún)^(qū)間集合形式約束集裝箱運輸需求參數(shù)，以運輸成本和中轉(zhuǎn)成本總成本為目標函數(shù)，建立混合整數(shù)線性區(qū)間規(guī)劃，聯(lián)合優(yōu)化樞紐港選址、支線港配置、干線航線三個問題。引入風險因子，將含有區(qū)間形式的目標函數(shù)轉(zhuǎn)化確定性函數(shù)，從而進行優(yōu)化求解。
　　本文建立的模型為NP-hard問題。模型的復雜性決定了問

3、題求解的難度，鑒于此，提出利用GA（遺傳算法）和AC（蟻群算法）相結(jié)合的混合遺傳算法求解。其中，樞紐港選址利用遺傳算法，支線港配置利用最短路徑法，干線航線優(yōu)化采用蟻群算法。但整個算法仍以遺傳算法為框架，選取目標函數(shù)值的倒數(shù)作為適應度函數(shù);選取最優(yōu)個體和輪盤賭相結(jié)合的算子作為選擇算子;采用單點交叉作為交叉算子;采用基因互換作為變異算子。
　　最后利用算例驗證模型的可行性和算法的有效性。同時也說明利用區(qū)間規(guī)劃處理需求不確定性問題，不僅