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(wèn)題,應(yīng)用隨機(jī)規(guī)劃理論解決需求不確定性問(wèn)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(wèn)題,構(gòu)建該問(wèn)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(guò)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(wèn)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(lái)源】：廣西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020年03期 第538-549頁(yè) 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：12 頁(yè)

【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)】：
期刊論文
[1]考慮多類(lèi)應(yīng)急物資需求不確定的選址模型[J]. 孫清臣,曲林遲.  廣西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(02)
[2]不確定與損毀情景下可靠性設(shè)施選址魯棒優(yōu)化模型與算法研究[J]. 于冬梅,高雷阜,趙世杰.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2019(02)
[3]考慮樞紐點(diǎn)失效和擁堵情形的軸輻式物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)研究[J]. 王幫俊,吳艷芳.  工業(yè)工程與管理. 2019(02)
[4]需求不確定下的低碳物流配送中心選址[J]. 林殿盛,張智勇,王佳欣,梁希,石永強(qiáng).  控制與決策. 2020(02)
[5]基于混沌模擬退火粒子群優(yōu)化算法的電動(dòng)汽車(chē)充電站選址與定容[J]. 艾欣,李一錚,王坤宇,胡俊杰.  電力自動(dòng)化設(shè)備. 2018(09)
[6]不確定需求下考慮路徑可靠性的內(nèi)陸港選址問(wèn)題[J]. 范厚明,李彩云,蔣曉丹,徐振林.  管理學(xué)報(bào). 2018(08)
[7]不確定需求下基于魯棒優(yōu)化的層級(jí)設(shè)施選址模型[J]. 萬(wàn)波,陳琴.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2018(06)
[8]融合快速信息交流和局部搜索的粒子群算法[J]. 姜建國(guó),葉華,劉慧敏,張麗媛,孟宏偉.  哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào). 2015(05)
[9]考慮環(huán)境約束的雙目標(biāo)內(nèi)陸港選址問(wèn)題研究[J]. 常征,齊壯,呂靖.  系統(tǒng)工程學(xué)報(bào). 2014(05)
[10]考慮設(shè)施失效及客戶重指派的網(wǎng)絡(luò)選址模型及求解[J]. 周娜,朱偉,宓為建.  上海交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(05)



本文編號(hào)：2912785