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基于自適應遺傳算法的物流運輸方式選擇研究論文

時間:2024-09-15 07:40:46 交通物流畢業(yè)論文 我要投稿
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基于自適應遺傳算法的物流運輸方式選擇研究論文

  摘要:綜合考慮托運人和承運人的利益,分別建立托運人和承運人的費用函數(shù),通過托運人和承運人的博弈分析,減弱二者的利益沖突,考慮到承運人激勵行為選擇機制,通過量化運輸風險、運輸時限、運輸距離、運輸成本、運輸距離等影響運輸費用的因素,建立廣義費用函數(shù)模型,轉化為一個運輸方式選擇多目標優(yōu)化問題,通過自適應遺傳算法的設計,對該問題進行優(yōu)化,最后得到當托運人要求一定時,候選承運人數(shù)量增加時,該算法的優(yōu)越性更明顯。

基于自適應遺傳算法的物流運輸方式選擇研究論文

  關鍵詞:博弈廣義費用函數(shù)多目標優(yōu)化遺傳算法

  1引言

  運輸是物流活動中重要的環(huán)節(jié),如何選擇最優(yōu)的物流運輸方式常常成為決策者面臨的難題,因為不同的運輸方式有著其各自特點。目前國際物流運輸主要采用五種運輸方式:航空運輸、公路運輸、鐵路運輸、水路運輸、管道運輸,各有其優(yōu)缺點。基于此,正確選擇物流運輸方式,對提高企業(yè)運輸效率、降低物流成本,提高托運人的滿意度都具有積極的意義。

  2基于托運人和承運人運輸方式選擇的博弈模型

  假設“人是理性的”是博弈論的基本前提,即在進行博棄中策略選擇時,每個參與者都以追求自身利益最大化為目標,并且人們的行為也是相互影響的。將“人是理性的”假設進一步擴展,可得出參與博弈的組織同樣也是理性的,即也是以追求自身組織的效用最大化為目標。對于運輸系統(tǒng),托運人希望能在效用最大化條件下完成貨物運輸,不同運輸方式承運人也期望獲得最大收益。承運人之間為了獲得承運權,他們之間也存在合作與競爭,這種競爭與合作活動都是相互進行的。因此,根據(jù)博弈論的概念及基本要素分析,我們可以得到貨物運輸方式選擇的整個過程,實際上就是托運人與承運人、承運人之間的博弈過程,符合博弈論研究的基本要求。

  本文的貨物運輸方式主要涉及鐵路運輸、公路運輸、水路運輸及航空這四種運輸方式。貨物運輸方式選擇的博弈過程,既是各種不同運輸方式承運人在滿足各自利益基礎上的博棄,同時也是托運人和承運人之間的一個相互博棄過程。托運人與承運人的一主多從博弈關系如下圖所示。

  2.1托運人廣義費用的目標函數(shù)

  在廣義費用思想的基礎上,選取運輸費用、時間成本和風險成本等三個因素,作為影響托運人貨物運輸方式選擇的主要因素,構建的貨物運輸方式選擇廣義費用函數(shù)模型如下:

  式中:,j—貨物從i到j的托運人廣義運輸費用;—貨物以運輸方式從到的運輸價格;—貨物以運輸方式k從i到j所需時間;—貨物從i到j的運輸時間限制;—貨物以運輸方式k從i到j的運輸風險成本;—運輸時間限制內貨物的時間價值系數(shù);

  ——運輸時間限制以外內貨物的時間價值系數(shù);——權重系數(shù)i=1,2,3。

  2.2承運人目標函數(shù)

  作為貨物運輸?shù)某羞\人,其目標是能夠獲得托運人較高的托運費用,并且能夠使得貨物運輸過程的運營成本、超時懲罰成本和風險成本最低,從而使得最終的利潤最大化。論文將承運人的總收入(即托運人所支付的貨物運輸費用)減去運營成本、超時懲罰成本和風險成本之和作物承運人的目標函數(shù)。

  式中:—貨物從i到j承運人k的運輸利潤;—燃油和潤滑油費用;—正常維修費用;—折舊費用;—管理及人員工資費用;—貨物從i到j承運人k所耗時間;—貨物從到j的運輸時間限制;—貨物從i到j承運人k的運輔險成本;—運輸時間限制內貨物的時間價值系數(shù)。

  為承運人目標函數(shù)中各影響因素的權重系數(shù),是承運人根據(jù)各影響因素的重要程度,而確定的權重大小。承運人目標函數(shù)是以利潤函數(shù)最大化為目標。

  2.3承運人激勵行為選擇機制分析

  本文所研究的承運人能主動采取的激勵行為主要有價格激勵行為、時間極力行為和運行安全激勵行為3個,價格激勵是指承運人對貨物的運價給予一定的折扣,從而讓托運人更傾向于自己;時間激勵是指調整運輸速度及運輸準時性;安全激勵是通過一定的安全措施,以降低運輸風險的行為。而承運人選擇何種激勵行為依據(jù)兩個方面,一個是托運人的目標,一個是其他承運人所采取的激勵行為。

  3托運人運輸方式選擇的一種自適應遺傳算法

  托運人運輸方式選擇問題屬于一類資源組合優(yōu)化問題,可以采用不同的優(yōu)化策略進行最優(yōu)解的搜索[6]..本文提出一種自適應遺傳算法來求解托運人運輸方式選擇優(yōu)化問題。

  3.1染色體編碼

  根據(jù)遺傳算法,每條染色體可以表示為圖1所示的代碼串,表示任務選擇方案。代碼串中的每一位代表一個候選方案的狀態(tài),μij=1表示任務yi=的第j個候選方案被選中參與運送,μij=0表示未被選中;Y={yi│∈[1,n]},表示托運人在根據(jù)實際情況確定權重后提出的n項要求的集合;M={mii│n≥1}表示可以完成任務yi的候選承運方集合。。這樣,貨物運送方案選擇優(yōu)化問題就轉換成利用遺傳算法求解最優(yōu)解問題,即求解最優(yōu)染色體編碼。

  3.2遺傳算子的選擇策略

  遺傳算法的遺傳操作一般包括選擇、交叉和變異在一般的遺傳算法中,對所有個體的交叉概率PC和變異概率Pm選用某一固定參數(shù),且在遺傳過程中保持不變.本文提出一種交叉和變異概率的自適應調整規(guī)則,使得每個個體按其適應度大小選擇不同的交叉概率PC和變異概率Pm。而且,在遺傳過程中根據(jù)適應度的變化自動調節(jié)這兩個控制參數(shù)。這樣,群體中每個個體對環(huán)境的變化就具有自適應調節(jié)能力。

  參考文獻:

  [1] 張得志,凌春雨. 多種運輸方式的組合優(yōu)化模型及求解算法[J]. 長沙鐵道學院學報,2002,04:71-75.

  [2] 劉娜翠,邱榮祖,侯秀英. 物流系統(tǒng)中運輸方式的選擇[J]. 福建農林大學學報(自然科學版),2011,05:546-550.

  [3] 井祥鶴,魏冬峰,周獻中. 運輸方式選擇多目標優(yōu)化問題的混合遺傳算法[J]. 計算機工程與應用,2008,06:210-212+224.

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