一种多式联运路径优化方法、系统、电子设备及介质技术方案

本发明专利技术提供一种多式联运路径优化方法、系统、电子设备及介质，属于路径优化领域，多式联运路径优化方法包括：获取起点到终点的运输方式集合、运输节点集合、运输距离集合、在途运输时间集合、节点转换时间集合及碳排放量集合，并以运输距离最短、运输时间最短且碳排放量最少为目标，建立路径优化模型；采用改进模糊自适应遗传算法，计算路径优化模型的最优解，以得到起点到终点的最优路径；改进模糊自适应遗传算法为在模糊自适应遗传算法的交叉和变异过程中，根据种群方差采用模糊系统调整交叉概率和变异概率。在满足运输时间的前提下，降低了多式联运的碳排放量及运输成本。了多式联运的碳排放量及运输成本。了多式联运的碳排放量及运输成本。

【技术实现步骤摘要】
一种多式联运路径优化方法、系统、电子设备及介质


[0001]本专利技术涉及路径优化领域，特别是涉及一种考虑碳排放的改进遗传算法的多式联运路径优化方法、系统、电子设备及介质。

技术介绍

[0002]事实证明，单一的运输方式很难满足市场、经济和环境多方面的要求。多式联运利用多种运输服务（铁路、公路、航空和海运），将商品从原产地运往目的地，由于多种运输服务的不同优势的结合，能够显著提高运输效率、降低物流距离、减少碳排放总量、增强运输力、扩大运输范围、带动沿线经济发展，符合可持续发展的理念。多式联运的路径优化研究将为多式联运的发展提供一定的理论依据，有利于促进综合交通运输体系的构建。
[0003]考虑服务质量方面，虽然大部分学者进行了路径整合方面的研究，但大部分只考虑运输成本这一个因素，而当下评价运输方案中的路径优劣往往考虑运输时间、运输费用、运输距离多个因素，故缺少综合性。当考虑了路径优化当中的多个因素时，但大都只考虑单一运输方式，没有结合当前物流发展形势从多式联运的角度考虑运输路径的综合优化问题。
[0004]考虑碳排放方面，现有的多式联运路径优化的方法主要集中在带时间窗约束的单任务问题模型和算法研究。虽然在物流运作等运输问题中考虑到了碳排放的影响，但其结合联运货物中换时间引入多式联运路径优化当中的研究尚处空白。在运输过程中不同运输工具的能源消耗所产生的碳排放量不同，运输距离与货物的重量也同样影响着碳排放量。
[0005]基于上述问题，亟需一种综合运输方式、运输时间、运输成本、运输距离、碳排放的路径规划方法。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种多式联运路径优化方法、系统、电子设备及介质，可在满足运输时间的前提下，降低多式联运的碳排放量及运输成本。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：一种多式联运路径优化方法，包括：获取起点到终点的运输方式集合及运输节点集合；所述运输方式集合包括多种运输方式，所述运输节点集合包括起点到终点之间的多个节点；获取起点到终点的运输距离集合、在途运输时间集合、节点转换时间集合及碳排放量集合；所述运输距离集合包括任意两个节点间采用每种运输方式的运输距离；所述在途运输时间集合包括任意两个节点间采用每种运输方式的运输时间；所述节点转换时间集合包括在每个节点转换运输方式时的单位运输时间；所述碳排放量集合包括每种运输方式的单位碳排放量；基于所述运输方式集合、所述运输节点集合、所述运输距离集合、所述在途运输时间集合、所述节点转换时间集合及所述碳排放量集合，以运输距离最短、运输时间最短且碳
排放量最少为目标，建立路径优化模型；所述运输时间包括在途运输时间及节点转换时间；采用改进模糊自适应遗传算法，计算所述路径优化模型的最优解；所述改进模糊自适应遗传算法为在模糊自适应遗传算法的交叉和变异过程中，根据种群方差采用模糊系统调整交叉概率和变异概率；所述最优解表示起点到终点的最优路径。
[0008]可选地，所述路径优化模型的目标函数为：；；；；其中，D为运输距离目标值，J为运输方式集合，n为运输节点集合，为节点i与节点j间运输方式的决策变量，当节点i与节点j间采用第k种运输方式时，否则，为节点i与节点j间采用第k种运输方式时的运输距离，T1为在途运输时间目标值，为节点i到节点j间采用第k种运输方式时的运输时间，T2为节点转换时间目标值，q为货运量，为在节点i由第k种运输方式转换为第l种运输方式的单位运输时间，为节点i转换运输方式的决策变量，当节点i由第k种运输方式转换为第l种运输方式时，否则，E为碳排放量目标值，e
k
为第k种运输方式的单位碳排放量。
[0009]可选地，所述路径优化模型的约束条件包括：运输方式约束、运输连续性约束、碳排放量约束及时间约束；所述运输方式约束用于限定两个相邻节点间采用同一种运输方式，且一个节点最多转换一次运输方式；所述运输连续性约束用于限定货物运输的连续性；所述碳排放量约束用于限定起点到终点的总碳排放量小于碳排放量最大值；所述时间约束用于限定起点到终点的在途运输时间和节点转换时间之和在设定的时间窗内。
[0010]可选地，所述运输方式约束为：；；其中，为节点i与节点i+1间运输方式的决策变量，当节点i与节点i+1间采用
第k种运输方式时，否则，为节点i转换运输方式的决策变量，当节点i由第k种运输方式转换为第l种运输方式时，否则，n为运输节点集合。
[0011]可选地，所述运输连续性约束为：；其中，为节点i
‑
1与节点i间运输方式的决策变量，当节点i
‑
1与节点i间采用第k种运输方式时，否则，为节点i与节点i+1间运输方式的决策变量，当节点i与节点i+1间采用第k种运输方式时，否则，为节点i转换运输方式的决策变量，当节点i由第k种运输方式转换为第l种运输方式时，否则，J为运输方式集合，n为运输节点集合。
[0012]可选地，所述时间约束为：；；其中，S
j
为货物到达节点j的时间，S
i
为货物到达节点i的时间，J为运输方式集合，n为运输节点集合，为节点i与节点j间运输方式的决策变量，当节点i与节点j间采用第k种运输方式时，否则，为节点i转换运输方式的决策变量，当节点i由第k种运输方式转换为第l种运输方式时，否则，为节点i由第k种运输方式转换为第l种运输方式的单位运输时间，为节点i到节点j间采用第k种运输方式时的运输时间，T
min
为货物从起点运输到终点所允许的时间下限，T
max
为货物从起点运输到终点所允许的时间上限。
[0013]可选地，所述采用改进模糊自适应遗传算法，计算所述路径优化模型的最优解，具体包括：对所述路径优化模型的决策变量进行二进制编码，产生初始种群，并设置进化代数；所述路径优化模型的决策变量包括任意两个节点间运输方式的决策变量和各节点转换运输方式的决策变量；计算初始种群中每个个体的适应度；针对第a次迭代，根据第a代种群中每个个体的适应度确定第a代种群的平均适应度；a>0，第1代种群为初始种群；种群中的个体为路径优化模型的决策变量；根据第a代种群中每个个体的适应度及第a代种群的平均适应度，计算第a代种群的方差；根据第a代种群的方差，采用模糊系统确定交叉概率的模糊语言变量值和变异概率的模糊语言变量值；
分别将所述交叉概率的模糊语言变量值及所述变异概率的模糊语言变量值进行反模糊化，得到交叉概率及变异概率；基于所述交叉概率及所述变异概率，对第a代种群进行遗传操作，确定第a+1代种群，并计算第a+1代种群中每个个体的适应度；判断迭代次数是否等于进化代数，若是，则第a+1代种群中适应度最大的个体为最优解，否则进行第a+1次迭代。
[0014]为实现上述目的，本专利技术还提供了如下方案：一种多式联运路径优化系统，包括：第一集合获取单元，用于获取起点到终点的运输方式集合及运输节点集合；所述运输方式集合包括多种运输方式，所述运输节点集合包括起点本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多式联运路径优化方法，其特征在于，所述多式联运路径优化方法包括：获取起点到终点的运输方式集合及运输节点集合；所述运输方式集合包括多种运输方式，所述运输节点集合包括起点到终点之间的多个节点；获取起点到终点的运输距离集合、在途运输时间集合、节点转换时间集合及碳排放量集合；所述运输距离集合包括任意两个节点间采用每种运输方式的运输距离；所述在途运输时间集合包括任意两个节点间采用每种运输方式的运输时间；所述节点转换时间集合包括在每个节点转换运输方式时的单位运输时间；所述碳排放量集合包括每种运输方式的单位碳排放量；基于所述运输方式集合、所述运输节点集合、所述运输距离集合、所述在途运输时间集合、所述节点转换时间集合及所述碳排放量集合，以运输距离最短、运输时间最短且碳排放量最少为目标，建立路径优化模型；所述运输时间包括在途运输时间及节点转换时间；采用改进模糊自适应遗传算法，计算所述路径优化模型的最优解；所述改进模糊自适应遗传算法为在模糊自适应遗传算法的交叉和变异过程中，根据种群方差采用模糊系统调整交叉概率和变异概率；所述最优解表示起点到终点的最优路径。2.根据权利要求1所述的多式联运路径优化方法，其特征在于，所述路径优化模型的目标函数为：；；；；其中，D为运输距离目标值，J为运输方式集合，n为运输节点集合，为节点i与节点j间运输方式的决策变量，当节点i与节点j间采用第k种运输方式时，否则，为节点i与节点j间采用第k种运输方式时的运输距离，T1为在途运输时间目标值，为节点i到节点j间采用第k种运输方式时的运输时间，T2为节点转换时间目标值，q为货运量，为在节点i由第k种运输方式转换为第l种运输方式的单位运输时间，为节点i转换运输方式的决策变量，当节点i由第k种运输方式转换为第l种运输方式时，否则，E为碳排放量目标值，e
k
为第k种运输方式的单位碳排放量。3.根据权利要求1所述的多式联运路径优化方法，其特征在于，所述路径优化模型的约束条件包括：运输方式约束、运输连续性约束、碳排放量约束及时间约束；
所述运输方式约束用于限定两个相邻节点间采用同一种运输方式，且一个节点最多转换一次运输方式；所述运输连续性约束用于限定货物运输的连续性；所述碳排放量约束用于限定起点到终点的总碳排放量小于碳排放量最大值；所述时间约束用于限定起点到终点的在途运输时间和节点转换时间之和在设定的时间窗内。4.根据权利要求3所述的多式联运路径优化方法，其特征在于，所述运输方式约束为：；；其中，为节点i与节点i+1间运输方式的决策变量，当节点i与节点i+1间采用第k种运输方式时，否则，为节点i转换运输方式的决策变量，当节点i由第k种运输方式转换为第l种运输方式时，否则，n为运输节点集合。5.根据权利要求3所述的多式联运路径优化方法，其特征在于，所述运输连续性约束为：；其中，为节点i
‑
1与节点i间运输方式的决策变量，当节点i
‑
1与节点i间采用第k种运输方式时，否则，为节点i与节点i+1间运输方式的决策变量，当节点i与节点i+1间采用第k种运输方式时，否则，为节点i转换运输方式的决策变量，当节点i由第k种运输方式转换为第l种运输方式时，否则，J为运输方式集合，n为运输节点集合。6.根据权利要求3所述的多式联运路径优化方法，其特征在于，所述时间约束为：；；其中，S
j
为货物到达节点j的时间，S
i
为货物到...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨洛郡，张诚，郭军华，黄己酉，刘美玲，
申请(专利权)人：华东交通大学，
类型：发明
国别省市：