不确定环境下铁路行包快运服务网络设计

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1、中文摘要摘要：随着我国产业机构的优化升级，小件货物快运需求增长显著，铁路行包快运服务网络设计问题逐渐引起人们的重视，成为研究的热点。在现实中，由于运输市场供需的时间变化、铁路运输网络的复杂性等不确定因素的影响，使得对不确定环境下行包快运服务网络设计问题研究尤为重要。但是当前对服务网络设计问题的研究主要集中在确定性领域，对不确定问题的研究还很少，尤其是对铁路行包快运服务网络设计问题的研究基本还是空白。因此本文以不确定环境下铁路行包快运服务网络设计问题为研究对象，应用不确定规划研究铁路行包快运服务网络设计问题，把运输费用、

2、时间延迟费用、运输能力等参数设定为不确定的，建立具有不确定参数的不确定行包快运服务网络设计问题的数学模型，并且讨论了模型的性质与算法。本文基于不确定理论，采用不确定规划技术，较为系统和全面地研究了不确定环境下铁路行包快运服务网络设计问题，建立了两类不确定环境下铁路行包快运服务网络设计问题的数学规划模型，即随机铁路行包快运服务网络设计问题的模型和模糊铁路行包快运服务网络设计问题的模型。根据问题的特性，设计了一种基于模拟技术的遗传算法以求解所建立模型的近似最优解。本文的主要创新点包括：1、运用网络设计与优化的有关理论和方法

3、，建立了基于概率论的随机环境下铁路行包快运服务网络设计问题的期望值模型、机会约束模型、相关机会规划模型，并分析了各个模型的确定性等价类；2、运用网络设计与优化的有关理论和方法，建立了基于模糊集理论的模糊环境下铁路行包快运服务网络设计问题的期望值模型、机会约束模型、相关机会规划模型，并分析了各个模型的确定性等价类；3、基于混合智能算法求解不确定规划的思想，设计了一种基于模拟技术的自适应遗传算法来求解不确定环境下铁路行包快运服务网络设计问题，并设计相关算例以检验算法的可行性、有效性。关键词：行包快运；运输服务网络设计问题；

4、不确定规划；模拟技术；遗传算法分类号：U29．3ABSTRACTABSTRACT：Withtheoptimizationandupgradingoftheindustrialstructure,thede-mandoftherailwayparceltransportservice,aboveall，smallparcelsexpressservice，developrapidlyrelyingonrailtransport．Railwayparceltransportservicenetworkde-signprob

5、lemaroBsepeople'sattention,andhasgraduallybecomeahotresearch．Fortheuncmain哆ofthemarketsupplyanddemandandthecomplexityofrailtransportnetwork,railwayparceltransportservicenetworkdesignproblemintheuncertainon-vironmentsbecameveryimportant．Thecurrentpapersmainlyfocu

6、soncertaindomainandscarcely011uncertainone，whichisnearlyvacantonrailparceltransportservicenetworkdesignproblem，optimizingrailparceltransportservicenetworkdesign、7l，ittIuncertainfactorsisstudiedinthepaper．ThispapermainlyaimstOinvestigatetherailparceltransportserv

7、icenetworkdesignprobleminuncertainenvironmentinwhichsomeoftheparameters，e．g．thetransportcosts，thetime-expenditureandthecon-veyancecapacities，aresupposedtobefuzzyvariables，construetofrailparceltransportservicenetworkdesignproblem、析tlluncertainparametersandsolveit

8、．Inthisthesis，theuncertainrailwayparceltransportservicenetworkdesignproblemWassystematicallyresearchedfirstly．Andthen,twokindsofmodelsthatincluderandomparametersandfu