基于模糊机会约束的战略装车点选址模型研究

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1、万方数据文章编号：1004—2024(2009)02—0008—04中图分类号：U291．5+1文献标识码：A基于模糊机会约束的战略装车点选址模型研究●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●◆周博拓7，郑宇2(1．兰州交通大学交通运输学院，甘肃兰州，730070；2．中铁工程设计咨询集团有限公司线站院，北京，100055)摘要：考虑客观环境中单位运输费用及货源地货物发送量和客户需求量的模糊性，并钎对装车点货物量最低吸引原则及整列始发直达列车牵引重量特殊要求，构建了基于模糊机会约束条件的战略装车点选址

2、模型。将模糊规划模型转化为确定性模型后利用遗传算法求解。最后结合算例求得一定置信水平下问题的结果。关键词：战略装车点l模糊规期；选址，遗传算法战略装车点是新时期铁路现代化的装车作业场所，具备智能化的装载系统，大容量的仓储能力，高效规模化的作业方法；是能够集中存储，整列配车、整列始发，对全国铁路货物发送和生产效率具有重要影响和重大意义的装车点。国内不少专家和学者都对战略装车点相关问题进行深入的研究。文献【l】给出关于全国铁路建设战略装车点的若干指导性意见；文献[2L总结区域战略装车点建设经验，及其对运输组织优化，吸引货源开拓铁路运输市场的重要性。文献【3

3、】假设在货源供给及客户需求已知的情况下，建立战略装车地选址的混合0-1规划模型。然而在客观环境中存在诸多的不确定因素，尤其对运输成本等运作过程参数的不确定性考虑较少。本文从铁路投资决策者的角度，考虑运输成本、货源货物发送量及客户需求量的模糊性，应用三角模糊数表示模糊性参数，建立了模糊机会约束规划的战略装车地优化模型，并给出模型求解算法。1采用符号定义与模型建立1．1符号定义模型相关参数如下：m，h，n分别为货源、备选装车地及货物需求地的数目；日。为货源f(f=1，2，⋯，m)所能提供的模糊货物量，D，为货物需求地J(．，=l，2，⋯，n)的模糊货物需求

4、量；尺为选择枢纽个数；帆为战略装车点k(k=1，2，⋯，h)的货物作业量容量限制，M为建设装车点最低货物量限制；眠，为装车地k到货物需求地‘『方向的列车牵引吨数；五为备选战略装车地的固定建设费用，‰装车点k可变费用函数；ck为货源地i到装车点k的单位运价率，其为综合考虑当地运输条件、运输距离、运输方式的广义费用系数；c2t为装车点k到需求地_『的单位运价率，是运输距离、线路等级及货物类别的广义费用函数。定义模型决策变量：X陆为货源f到装车点k的货运量；y女，为装车点足到需求地l『的货运量}Zk为0—1整数变量，表示备选地k是否设置为战略装车地，当为l则

5、选择为战略装车点，否则不选择。引入阶跃函数I(Ytf)，当Y女f>0，I(Ytf)取值为1，基于模糊机会约束的战略装车点选址模型研究周博拓等万方数据否则取值为0。1．2模型建立战略装车地模糊机会约束规划如下。模型A：minZ∑ck工雎+二∑哦fY灯+；∽+rk)Zt(1)·=1^=1^-IJtl。’t-1s．t．ZkM≤&跌≤ZtMkVkEh(2)欺，≥I(此，)％VkEh，jan(3)∑工珐≤HiViEm(4)ZYkj≤毋vJEn(5)＆擅=Zy材VkEh(6)l_1JZzk≤RVkEh(7)X政，Y^，≥0ViEm，kEh，jEn(8)z后{0，1

6、)VkEh(9)目标函数(1)有三部分组成，第一部分是货源地到战略装车点的广义运输费用，第二部分是战略装车点到货物需求地的广义运输费用，第三部分是战略装车地的固定建设费用和可变费用。约束(2)为所选择战略装车点具有较好的货源，其吸引货运量不小于货源量规定最小值Ⅳ，同时不大干战略装车地其货物作业能力M；约束(3)为战略装车地k发往需求地．『的货运量满足其整列始发直达列车的牵引质量；约束(4)为货源供给能力约束；约束(5)为需求地需求约束；约束(6)为节点平衡约束；约束(7)为战略装车地选择数量约束。上述模型描述的是基于模糊机会约束的战略装车地选址问题(S

7、trategicloadingstationlocationproblembasedonfuzzychanceconstraint，SLSLPFCC)，其形式是混合整数模糊规划模型，目标函数和约束条件(4)、(5)含有模糊参数没有明确意义，因此，需要将其清晰化，以便对SLSLPFCC进行求解。2模型清晰化采用三角模糊数马=Hfl，Hi2，Hi3，oj=oj,，B2，q，，以=CⅢ，Ci鸵，C柏，％=％·，％z，％，，分别表示模糊货运量、模糊货运需求量、模糊单位运输费用。借用随机机会约束规划思想，在Liu和1wamuraSE基于模糊机会约束的战略装车点选

8、址模型研究周博拓等作的基础上【41，将SLSLPFCC中带有模糊参数的目标函数和约束条件(4}