發(fā)布時(shí)間：2020-12-12 15:02

　　針對(duì)需求和建設(shè)成本不確定及節(jié)點(diǎn)失效下的內(nèi)陸港選址問題,應(yīng)用隨機(jī)規(guī)劃理論解決需求不確定性問題,應(yīng)用最小最大后悔值理論解決建設(shè)成本不確定性問題,構(gòu)建該問題的魯棒—隨機(jī)選址模型。設(shè)計(jì)粒子群—模擬退火算法求解,通過算例分析驗(yàn)證模型的有效性。結(jié)果表明:魯棒—隨機(jī)選址模型可得到魯棒性較強(qiáng)的解,能很好地解決內(nèi)陸港選址中需求和建設(shè)成本不確定問題,降低各情景發(fā)生時(shí)的最大后悔值;考慮內(nèi)陸港失效對(duì)提高內(nèi)陸港系統(tǒng)的可靠性及減小失效風(fēng)險(xiǎn)具有顯著作用。 

【文章來源】：廣西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020年03期 第538-549頁 北大核心

【文章頁數(shù)】：12 頁

【部分圖文】：

內(nèi)陸港網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D

圖2 粒子群—模擬退火算法流程

在以上結(jié)果下,最優(yōu)選址結(jié)果及路徑拓?fù)鋱D如圖3。在該組選址結(jié)果及路徑分配下,內(nèi)陸港2承擔(dān)了51 894 TEU貨物的運(yùn)輸,占比約21 %;內(nèi)陸港10承擔(dān)了22 710 TEU貨物的運(yùn)輸,占比約9 %;內(nèi)陸港11承擔(dān)了57 138 TEU貨物的運(yùn)輸,占比約為23 %;內(nèi)陸港13承擔(dān)了36 417 TEU貨物的運(yùn)輸,占比約為15 %;內(nèi)陸港25承擔(dān)了55 160 TEU貨物的運(yùn)輸,占比約為22 %。5個(gè)內(nèi)陸港共承擔(dān)了約90 %TEU的貨物,提高了內(nèi)陸港貨運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的效率。

【參考文獻(xiàn)】：
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