广义最短路模型.ppt

一.摘要 通过对大量的期刊文献的阅读分析，本文根据算法（如遗传算法、蚁群算法等）模型等对相应的期刊论文进行分类概述和评价，总结了多项关于多式联运路径优化的研究成果。最后，本文对目前多式联运路径优化的研究发展作出了整体评价，以及对多式联运路径优化的未来研究方向进行预期。 二.引言 随着现代物流业的发展和国家综合运输体系的逐步建立与完善，多式联运成为我国交通运输业可持续发展的必然趋势，有着广阔的发展前景。多式联运的路径优化有助于节省运输费用或者节约运输时间，从而在提高运输服务水平、竞争力、社会综合效益等方面具有重大意义。因此，关于多式联运的路径优化问题近年来受到很大关注，成为当前运输领域研究的热点。 三.正文 1.广义最短路模型 2.联合运输超级网络模型 3.层次分析法 4.启发式算法 5.基于节点作业问题的路径优化研究 6.涉及物流运输目标或运途情况的路径优化研究 1.广义最短路模型 1.1基于Reddy假设模型的广义最短路模型 1.2含有超期惩罚因子的广义最短路模型 2.联合运输超级网络模型 3.层次分析法 4.启发式算法 5.基于节点作业问题的路径优化研究 6.涉及物流运输目标或运途情况的路径优化研究 四.未来研究方向 五.结语 随着经济的不断发展，人们对运输的经济性、时效性和服务性的关注越来越高。单一的运输方式由于自身的技术经济特点的约束和限制，对市场的竞争显得力不从心。多式联运由于综合了多种运输方式的特点,除了提高运输效率外,还可以节约能源、减少交通拥堵和环境污染,近年来受到了很大关注，而运输方式和运输路径选择问题是影响多式联运时间和费用的关键问题，直接影响承运人和客户的利益，成为交通运输领域的一个新型热点问题。目前关于多式联运路径优化的研究成果不同程度地促进了多式联运路径选择和优化的合理化，在专业领域上也带来了一定的经济效益。另外，对于未来关于多式联运路径优化的研究，要在目前研究成果的基础上，不断改进和创新，创造出更加完美合理的路径优化模型，并运用到社会实践中，不断推进我国交通运输领域的的发展，提高国家的整体经济效益水平。 六. 参考文献 [1] 范志强,乐美龙.面向随机环境的带软时间窗多式联运路径优化[J].工业工程与管理,2011,16(15). [2] 贺竹庆，孙林岩.联合运输研究综述[J].长安大学学报(社会科学版),2006,8(4). [3] 贺竹磬,孙林岩,李晓宏.时效性物流联运方式选择模型及算法[J].管理科学,2007,20(1). [4] 康凯,牛海姣,朱越杰,张维存.多式联运中运输方式与运输路径集成优化模型研究[J].计算机应用研究,2010,27(5). [5] 刘维林.基于动态蚁群算法的集装箱国际多式联运路径优化研究[J].北京交通大学学报(社会科学版),2012,11(3). [6] 刘杰,何世伟,宋瑞,黎浩东.基于运输方式备选集的多式联运动态路径优化研究[J].铁道学报,2011,33(10). [7] 吕凯.面向多式联运的运输优化研究[D].北京:北京交通大学系统工程专业,2008. [8] 卢欣,雷强，王其才.有时间限制的多式联运路径优化模型研究[J].铁道运输与经济,2012,10: 52-55. [9] 南超兰.基于距离和时间的物流运输路线优化分析[J].物流科技,2012.12. [10] 孙华灿,李旭宏,陈大伟,于世军.综合运输网络中合理路径优化模型[J].东南大学学报(自然科学版),2008,38(5). [11] 佟璐,聂磊,付慧伶.多式联运路径优化模型与方法研究[J].物流技术,2012. [12] 王清斌,韩增霞,计明军,李艳明.基于节点作业随机特征的集装箱多式联运路径优化[J].工业工程与管理,2011,6(11). [13] 王陆平,肖伟,魏庆琦.考虑速度与拥堵的多式联运路径优化研究[J].交通科学与工程,2013,29(1). [14] 卫斐.基于联合运输的物流配送路径(MVRP)问题研究[J].桂林电子科技大学学报,2009,29(6). [15] 谢芳,张楠,纪寿文.基于AHP的多式联运路径选择研究[J].物流科技,2006,29(131). [16] 肖天国,符卓.基于遗传算法的联合运输路径优化[J].中国科技论文在线,2008,3(10). [17] 张文.联合运输路径选择优化研究[D].西安交通大学,2011. [18] 张亚东,孙华灿.多式联运最短路径仿真算法研究[J].科技信息(学术版),2007,(24). [19] 张运河,林柏梁,梁栋,高红艳.优化多式联运问题的一种广义最短路方法研究[J].铁道学报,2006,28(4). * * 11A-L02 11250104143 谢秀微 11250104