摘 要

当前，中国经济发展进入了新常态，传统的运输行业已经不能满足社会的需求，解决运输行业当前面临的瓶颈性问题特别是供不应求问题无疑会促进社会经济的发展。作为一种绿色、高效、集约的运输方式，多式联运在国外一些发达国家已经成熟，而在我国，由于起步较晚，一直还处于发展状态。我国新出台的一些政策，是将多式联运的发展放在战略目标上的，这对于国内的多式联运的发展是个良好契机，多式联运将得到更广阔的空间。

发展多式联运，重要的是在客户要求的时间内，以最小的成本把货物送到客户手中，这就需要在已有的路径基础之上，对运输线路和运输方式的选择作出组合优化，传统的多式联运中，仅考虑了货物到达终点的时间限制，而忽略了在中间节点由于运输班次等的影响，也是有时间相限制的，因此，本文在中转节点设置了时间窗，货物需在最佳时间窗内到达，若是超过这个范围，则会带来一定的惩罚成本。传统模型中，总成本由运输成本和中转成本组成，而在本模型中引入了时间成本和惩罚成本，使得总成本一共由四部分组成，时间成本和惩罚成本分别带有权重。

针对所研究的问题，本文分析和比较各种算法的优缺点，最终选择了利用遗传算法进行求解，染色体上的基因有中转节点和节点之间运输方式构成，经过多代的选择、交叉，最终得到最优个体，从而得到最优解，算法的优点是全局的搜索性强。最后本文引入了算例，利用算法求出的问题的解，并对计算结果做出来分析。

关键词：多式联运，组合优化，时间窗，遗传算法

Abstract

Nowadays, China's economic development has entered a new normal, the traditional transport industry has been unable to meet the needs of society, to solve the transport industry is currently facing bottlenecks, especially the problem of demand will undoubtedly promote social and economic development. As a green, efficient and intensive mode of transport, multimodal transport in some foreign countries have matured, and in China, due to start late, has been in a state of development. China's new policy introduced, is the development of multimodal transport on the strategic objectives, which for the development of multimodal transport is a good opportunity, multimodal transport will get a broader space.

The development of multimodal transport, it is important in the customer's request time, at the minimum cost of the goods to the customer's hands, which requires the existing path on the basis of the transport routes and transport options to make a combination of optimization, In the traditional multimodal transport, only the time limit of the arrival of the goods is considered, and the time limit of the intermediate node due to the transportation frequency is neglected. Therefore, the time window is set in the transit node. In the best time window to reach, if more than this range, it will bring a certain cost of punishment. In the traditional model, the total cost is composed of transportation cost and transit cost. In this model, time cost and penalty cost are introduced. The total cost is composed of four parts. Time cost and penalty cost are weighted respectively.

In this paper, the advantages and disadvantages of various algorithms are analyzed and compared. Finally, the genetic algorithm is used to solve the problem. The genes on the chromosome are composed of transit nodes and nodes. After many generations of selection, Get the optimal individual, and get the optimal solution. The advantage of the algorithm is that the global search is strong. Finally, this paper introduces an example, the solution of the problem obtained by the algorithm, and makes the analysis of the result.

Key words: multimodal transport, combinatorial optimization, time window, genetic algorithm

摘要 I

Abstract II

第一章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 研究意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.2.1 国外研究现状 2

1.2.2 国内研究现状 2

1.3 本文研究内容及技术路线 3

第二章 多式联运网路理论基础 4

2.1 多式联运 4

2.1.1 多式联运的概念 4

2.1.2 集装箱多式联运 4

2.1.3 多式联运的特点 5

2.2 图论与网络模型 5

2.2.1图论 5

2.2.2 基本网络模型 6

2.3多式联运网络 7

2.4 本章小结 7

第三章 多式联运网络组合优化模型 8

3.1集装箱运价和转运费用 8

3.2 时间窗与时刻表 8

3.3多路径多式联运网络组合优化模型构建 9

3.3.1基本假设 10

3.3.2符号说明 10

3.3.3相关函数说明 11

3.4本章小结 13

第四章 多式联运路径优化模型算法研究 14

4.1 组合最优化问题算法分析 14

4.1.1 精确算法 14

4.1.2 启发式算法 14

4.2 遗传算法概述 15

4.2.1 遗传算法基本原理 15

4.2.2 遗传算法基本步骤 15

4.3 求解多式联运组合优化问题算法设计 16

4.3.1 染色体编码设计 16

4.3.2 确定初始种群 16

4.3.3 适应度函数 16

4.3.4 交叉与选择 17

4.4.5算法终止 17

4.5 本章小结 17

第五章 算例分析 18

5.1 多式联运算例 18

5.2 算例求解 20

5.2.1 参数设置 20

5.2.2计算结果 22

5.2.3 结果分析 23

5.3 本章小结 24

第六章 环境影响及经济性分析 26

6.1 环境影响分析 26

6.2 经济性分析 26

全文总结和展望 28

致谢 29

参考文献 30

附录： 31

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

现代物流运输业涵盖了运输、仓储、装卸搬运、、配送、信息化等多个环节，作为一个跨行业、跨部门、跨区域的复合型产业，它集先进的科学技术、管理技术与组织方式一体，为客户提供多功能、一体化、个性化的综合性服务。传统货运业在技术手段、运行规模、运行模式、信息化、标准化等方面已无法满足市场需求，传统的货物运输业向现代物流业转型、升级已势在必行。因此多式联运作为现代物流中的一种先进运输方式，凭借其高效、快捷、绿色的优势，已经成为跨地区、跨国家长距离货物运输的重要组成部分。

改革开放以来，我国公路、铁路、水路、航空和管道等运输系统有了迅速的发展，截至2015年年底，全国铁路营业总里程达12.1万公里，规模居世界第二，其中高速铁路1.9万公里，位居世界第一全国公路通车总里程达457.73万公里；高速公路通车里程达12.35万公里，位居世界第一；全国各地区港口拥有生产性码头泊位3.13万个，而其中万吨级及以上的有2223个，初步形成了干路与支路衔接的水运网络；全国民用机场达到了210个，机场体系初步成型；我国陆上油气管道总里程达到了11.2万公里油气管道网路也初步形成。尽管我国在交通运输行业有了长足的发展，取得了举世瞩目的成就，但与欧美发达国家相比，我国的物流效率还是不高，运输成本较高，带来的环境效益和社会效益也有待提高。所以，我国运输系统虽然庞大，但是整体性较差，将各种运输方式结合起来，形成高效的多式运输网络已经成为了运输发展的必由之路。目前，我国的多式联运网络主要问题有以下几点：（1）多式联运基础设施建设协调性较差；（2）多式联运全程运输组织衔接配合不畅；（3）多式联运业务信息共享程度低；（4）多式联运设备专业化程度不高。在如此背景下，2017年，交通运输部等18个部门联合发布了《关于进一步鼓励开展多式联运工作的通知》，标志着我国已经将多式联运问题上升到了国家层面，多式联运的发展得到了新的契机。

1.1.2 研究意义

多式联运给社会减轻了巨大的运输成本，并且节省了大量时间，它的意义在于：（1）简化了制单、托运，结账等手续，客户只需一次性将总费用付给托运人，托运人办理一次托运、订立一份运输合同、一次保险，整个运输过程更加简便，省去诸多不便。（2）在运输过程中，以集装箱装载货物的形式进行直达运输，从而减少了中间装卸搬运货物本身的过程，减小了总的运输时间，降低了货物出错的概率，由于货物装载在集装箱中，被窃的情况很少，提高了货运的质量。（3）降低运输费用，节省杂费，可实现门到门的服务，极大地提高了货主和业主的满意程度。（4）在多式联运中，不同的运输行业的从业者共同参与，经营的业务范围不断扩大，能够提高运输的组织水平，同时，也可以极大地发挥现有设备的作用。因此，研究多式联运网络对社会，对国家都是有及其重大的意义的。

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国外研究现状

在多式联运的启蒙阶段，Groothedde^[1]等人就对提高荷兰货物运输速度问题进行了研究, 认为通过不同运输方式的组合可以降低物流成本，实现运输的规模经济性，同时提出了公路-铁路-水路的联合运输，但并未建立运输模型，Reddy 等人^[2] 建立了以式运输总费用最小为目标的线性规划模型，认为总运输费用由节点与节点之间运输费用与节点的转运费用相加构成， Angelica等^[3]研究了多式联运问题下的最短可行路径问题，建立了模型，并通过Dijkstra算法求解了该模型。Chang^[4]研究分析了多式联运路径优化问题中的难点，基于一般考虑运费的多式联运路径优化模型，在网络节点处添加了时间窗，让问题更加实际， Daniel^[5]基于大规模多式联运路径优化问题，提出来新的解法，并与传统的Floyd方法作出了分析比较。SteadieSeifi等人^[6]考虑了在多式联运路径优化模型中加入时间窗和时刻表，并且用蚁群算法进行了求解，最近，Ghane-Ezabadi等人^[7]最近开发出了一种算法，这种算法能够获得150个节点的非平凡问题实例的最优解，而以前的研究只能得到近似的解决方案。

1.2.2 国内研究现状

在国内，佟璐等^[8]认为多式联运在路径选择方面受到运输成本、运输时间和服务水平等相关因素的影响，因此，可以将多式联运路径优化问题看作是广义的最短路问题。张建勇和郭耀煌^[9]对多式联运网络进行了分析，以总成本最小为目标函数建立了多式联运网络最优化模型，但该模型并没有考虑到运输的时效性，而且没有对模型求解。康凯等^[10]根据不同运输方式选择和运输路径优化的关系特点，提出运输方式选择和运输路径优化的集成模型，并设计粒子群—蚁群双层优化算法对模型求解。魏航等^[11]对多式联运网络进行了变形，研究出了在时变网络下多式联运路径优化问题的最短路模型，并设计了算法进行了模型求解。刘杰等^[12]建立了关于时变特性的多式联运路径优化模型，基础了节点运输的备选集合，并且研究出新的算法进行了求解。苏印等^[13]把多式联运优化问题中的输费、时间和运输质量作为最关键的三个因素，求出这三个因素在运输中的权重，然后运用层次分析法将各指标标准化，最后运用决策论的方法来给不同种类的货物选择适合的路径。王清斌等^[14]研究集装箱多式联运在运输方式转换过程中节点作业随机特征对运输方式和路径选择影响，将总成本分为运输成本、中转成本和时间成本，建立带有时间窗的混合整数规划模型，将问题转化为节点作业带有随机特征和运输时间约束的最短路模型。崔艳萍，孙春华^[15]在他们的论文中分析了美国多式联运的发展历史，并且提倡国内应该形成有利于多式联运发展的机制，优化多式联运供应链整体效能。

1.3 本文研究内容及技术路线

在深入分析多式联运网络和运输方式组合优化后，本文结合多式联运的实际情况，引入了网络中转节点的时间窗和不同运输工具的固定离开时刻表，同时，针对不同起点和终点的货物，设计了多条线路，并且通过不同节点的容量约束将不同的路径联系起来，构建了带有时间窗和容量约束的多路径多式联运网络优化模型。该模型目标函数为运输成本、转运成本、惩罚成本还有时间成本之和，并使其最小化，其中，设置时间权重，使时间成本加入总成本之中。在模型构造完成后，运用遗传算法编程，并完成算例求解。本文的主要研究内容如下：

第一章，绪论。主要介绍了我国运输行业和多式联运发展的现状，并指出了不足，介绍了本文研究的背景，阐述了国内外在多式联运研究上的发展和最新成果，对本文的主要部分进行了说明。