摘要 : 为了降低国际集装箱多式联运的运输成本、提高运输效率,解决国际集装箱多式联运路径优化问题,在考虑货物时间价值的基础上,依次建立了运输成本节约模型、最短运输时间模型,以及整合运输成本和时间加权的双目标优化模型.传统Dijkstra算法在多式联运路径... 展开 为了降低国际集装箱多式联运的运输成本、提高运输效率,解决国际集装箱多式联运路径优化问题,在考虑货物时间价值的基础上,依次建立了运输成本节约模型、最短运输时间模型,以及整合运输成本和时间加权的双目标优化模型.传统Dijkstra算法在多式联运路径规划中存在局限性,分别从3个方面对该算法进行了改进——考虑有向带权重的连通图、循环多顶点标号和增加交通工具类型元素.选用某企业的集装箱运输数据进行了分析,研究了3种不同需求偏好下(时间偏好、均衡型偏好以及成本偏好)的最优运输路径,在此基础上探究了最优路径对年度运输总量的影响,通过与混合算法结果的比较充分验证了Dijkstra改进算法在解决多式联运问题中的可行性和有效性.结果表明:不同运输目标客户的需求偏好会影响多式联运最优路径的选择,进而影响运输成本、运输时效及年度运输总量;在成本权重和时间权重取值不同时,得到了3种不同的最优化路径选择方案;与混合算法运行的结果相比,Dijkstra改进算法的求解效果更优;只有更追求低成本时,混合算法才会略好于Dijkstra改进算法;在其他需求偏好下,Dijkstra改进算法下的运输时间更短,运输成本更低且最大时间节约率和成本节约率分别为30.86％和20.31％. 收起