多式联运路径优化研究

曾柯文

（1.重庆交通大学 交通运输学院，重庆 400074）

摘要：多式联运是近年来货物运输的研究热点，它通过对运输路线与多种运输方式的优化，减少了物流运输的时间，有效的降低物流总成本，并降低碳排放，为节能减排做出贡献。本文针对多式联运路径规划问题，通过已有文献的整理归纳，对已有研究归类为优化目标函数、求解算法和外部环境不确定性来综述。提出了三点未来多式联运研究方向：疫情下的多式联运、随机参数碳交易价格、多式联运运输方式的完善。

关键字：多式联运，路径优化，低碳

 

0引言

本文总结了近些年来多式联运路径优化方面的文献，对已有文献进行总结归纳，梳理出优化目标函数，求解算法，外部环境不确定性三大类，并分析已有研究不足之处，探讨在新时代背景下，多式联运路径优化的研究趋势。

1优化目标函数

多式联运路径优化问题其核心是最短路的求解，合理安排运输方式和运输路线使经营人花费的运输总费用或总时间最小，其关键是路径优化模型的建立。已有的研究中模型的优化目标多为运输总时间和运输总费用，随着近些年来，国家对环境问题的重视程度逐渐提高，有些学者也关注了多式联运过程中对环境所造成的污染，将碳排放也纳入目标函数或约束条件中。将已有研究中模型建模部分按目标函数的类型分为单目标路径优化和多目标路径优化进行归纳总结。

1.1单目标路径优化

单目标路径优化中，目标函数多为运输时间，运输费用和碳排放量或碳排放费用中的一种或几种加权组合。魏众[1]等人将多式联运中的运输时间分为节点间的运输时间、节点处的运输方式转换时间以及可能发生的货运延迟，并建立多式联运下的路径最短时间模型。成耀荣[2]等人从多式联运经营人角度，建立以碳排放费用、运输成本和惩罚成本构成的目标函数，并讨论碳税价格的调整对经营人运输方式和路径的影响。

由于模型的限制，优化的目标单一，而实际情况下，多式联运经营人要考虑的因素往往不止一个，可能是多个目标，进而作出目标权衡之间的最优方案。

1.2多目标路径优化

万杰[3]等人以中俄贸易区间的运输路线和运输方式为研究对象，根据实际情况，建立了以运输成本、运输时间、碳排放量为目标的多目标优化模型。赵志文[4]等人研究了危险品的多式联运问题，目标函数考虑了运输过程中的总危险性，包括运输途中的危害以及在转运节点转运的危害，构建多目标优化模型。

通过上面的研究可以看出，多目标路径优化考虑的因素比单目标路径优化要多，与实际情况一致性较强，可以从多个角度衡量决策结果的好坏。

2 求解算法

在模型建立后，对于模型的求解可分为采用精确算法，如Dijkstra法，Floyd法，或者采用启发式算法，如遗传算法，粒子群算法，对模型进行求解。

2.1精确算法

梁晓慷[5]构建了以运费最小，客户满意度最高为优化目标的单目标优化模型，采用分支定界法求解模型。陈丹丹[6]等人运用基Dijkstra算法的改进路径优化算法求解建立的模型。通过文献整理发现，采用精确算法求解模型的研究较少，其原因一是精确算法能够求出准确的最优值，对学者的数学基础要求高，二是多式联运路径规划问题与车辆路径规划问题相似，属于NP问题，采用精确算法增加了求解难度，不利于最优值的获取。

2.2启发式算法

裴骁[7]等人针对多式联运运输方式和路径的选择问题，采用了遗传算法和蚁群算法相结合的求解算法，设计了一种双信息素蚁群—遗传混合算法，并引入最大最小蚂蚁策略、自适应灾变算子等操作，提高求解效率，避免陷入局部最优解。求解结果表示，混合算法的收敛稳定性明显提升。

通过已有研究发现，对于多式联运路径优化这类NP问题，大多数采用的求解方法是启发式算法，利用算法的搜索性和随机性去寻求解空间中的最优解。

3 外部环境不确定性

托运人和承运人都很关注运输时间这个指标，但是，受天气因素、道路交通状况、运输节点能力等均会对运输时间产生影响，造成运输时间的不确定。同时，由于多式联运路径规划具有一定的前瞻性，货运代理企业难以完全掌握全面的信息，而且客户的具体需求也会发生改动，产生运输需求的不确定。

赵祎[8]考虑海铁联运过程中的运输时间、转运时间和客户需求的不确定性，构建了箱流路径随机机会约束规划模型，并采用混合启发式算法求解模型。耿娜娜[9]等人以时间最短、成本最低为目标，在确定情况下多式运输计算中，增添不确定条件发生的概率及 其影响，建立最优路径的双目标模型。选取中欧班列为例，采用Dijkstra算法对案例进行求解。

4 展望

4.1疫情下的多式联运

在未来疫情常态化时期，以及国际疫情的发展，对于医疗物资的需求越来越大。因此对医疗应急物资的多式联运要求运输时间短，在现有的运输方式上可以考虑公路+高铁的运输组合方式，升级现有的铁路运输方式，利用高铁在速度上占据优势，其他方面也有成为运输应急物资的可能。

4.2多式联运运输方式的完善

现有的多式联运研究中多集中于公路、铁路和水路三种交通运输方式的组合优化，航空运输虽然在经济上比公、铁、水三种运输方式要高，但其运输时间快，运输时效性高。未来可以考虑在多式联运网络中加入航空运输方式，实现对四种运输方式的多式联运路径优化问题研究，有利于打造货运的航空+铁路联运、公路+航空联运。

5 结语

本文在对关于多式联运路径优化问题研究现状和趋势分析的基础上，归纳了已有研究的优化目标函数、求解算法和外部环境的不确定性的研究现状，对未来多式联运路径优化提出了三点展望，为今后低碳多式联运，疫情下的多式联运等问题提供了研究方向。

参考文献

[1]魏众,申金升,黄爱玲,张智文,石定寰.多式联运的最短时间路径-运输费用模型研究[J].中国工程科学,2006(08):61-64.

[2]成耀荣,谭维.考虑碳排放多任务的多式联运路径优化模型与算法[J].工业技术经济,2019,38(06):3-9.

[3]万杰,龙云飞,陈星瀚.基于改进烟花算法的中俄商品多式联运路径优化[J].天津大学学报(自然科学与工程技术版),2022,55(03):291-298.

[4]赵志文,杨斌,朱小林.考虑多类别危险品的危险品多式联运选址及路径规划[J].计算机应用与软件,2018,35(12):90-94+143.

[5]梁晓慷.基于模糊运输时限的铁路集装箱多式联运路径优化研究[J].铁道运输与经济,2017,39(12):55-60.

[6]陈丹丹,洪卫,贾禹.面向随机因素的多式联运动态路径优化[J].重庆交通大学学报(自然科学版),2015,34(02):112-117.

[7]裴骁,芦有鹏,刘斌,罗海燕,许乃萱.多式联运路径问题的一种混合算法[J].甘肃农业大学学报,2020,55(05):235-244.DOI:10.13432/j.cnki.jgsau.2020.05.028.

[8]赵祎. 随机环境下集装箱海铁联运系统建模与优化研究[D].北京:北京交通大学,2019.

[9]耿娜娜,何燕,高海瑛,赵淑月.不确定条件下的物流运输路径优化研究——以中欧班列多式联运为例[J].物流工程与管理,2021,43(10):112-115.