阔大货物装运决策系统模型与算法
物流运输中的智能化决策模型
物流运输中的智能化决策模型在当今全球化和数字化的时代，物流运输行业正经历着深刻的变革。
随着市场竞争的加剧、客户需求的多样化以及运营成本的不断攀升，传统的决策方式已经难以满足现代物流运输的复杂需求。
智能化决策模型的出现，为物流运输行业带来了新的机遇和挑战。
智能化决策模型是指利用先进的信息技术和数据分析手段，对物流运输过程中的各种数据进行收集、处理和分析，从而为决策者提供科学、准确、及时的决策支持。
这些模型能够整合来自多个数据源的信息，包括货物的属性、运输路线、交通状况、天气条件、车辆状态等，通过复杂的算法和模型进行计算和优化，以实现物流运输的效率最大化、成本最小化和服务质量最优化。
物流运输中的智能化决策模型主要包括以下几个方面：一、运输路径规划模型运输路径规划是物流运输中的核心问题之一。
传统的路径规划方法通常基于经验和简单的计算，难以考虑到复杂的实际情况。
智能化的运输路径规划模型则能够综合考虑多种因素，如距离、时间、成本、交通拥堵、道路施工等，通过优化算法找出最优的运输路线。
例如，基于蚁群算法的路径规划模型能够模拟蚂蚁在寻找食物过程中的行为，通过信息素的传递和更新，逐步找到最优路径；基于遗传算法的路径规划模型则通过模拟生物进化的过程，对路径进行交叉、变异和选择，从而找到最优解。
二、车辆调度模型车辆调度是指合理安排车辆的使用，以满足货物运输的需求。
智能化的车辆调度模型能够根据货物的数量、重量、体积、装卸时间等因素，以及车辆的类型、容量、可用性等条件，制定出最优的车辆调度方案。
例如，整数规划模型可以将车辆调度问题转化为数学规划问题，通过求解数学模型得到最优的车辆分配方案；动态规划模型则能够根据实时的运输需求和车辆状态，动态调整车辆调度计划，以提高车辆的利用率和运输效率。
三、库存管理模型库存管理是物流运输中的重要环节，直接影响到企业的运营成本和服务水平。
智能化的库存管理模型能够根据市场需求预测、货物供应周期、库存成本等因素，确定合理的库存水平和补货策略。
铁路超限货车挂运方案优化模型
铁路超限货车挂运方案优化模型清晨的阳光透过窗帘，斜射在满是数据和图表的桌面上，我抿了口咖啡，深吸一口气，开始构建这个“铁路超限货车挂运方案优化模型”。
咱们得明确一下超限货车挂运的基本概念。
超限货车，就是那些尺寸或重量超过普通货车限界的大家伙。
这些大家伙想要在铁路上正常运行，就需要特殊对待，也就是咱们说的挂运方案。
而优化模型，简单来说，就是通过科学的方法，让这个挂运方案更加高效、安全、经济。
一、数据收集与分析超限货车的数据收集是第一步，这包括货车的尺寸、重量、运行路线、车站能力、线路状况等。
这些数据就像拼图一样，需要我们一块一块地拼接起来，才能完整地呈现出超限货车挂运的全貌。
数据分析是关键，通过数据分析，我们可以找出挂运过程中的瓶颈和潜在问题。
比如，哪些路段容易发生拥堵，哪些车站的作业效率低下，哪些时间段的运输需求旺盛等。
这些信息对于优化挂运方案至关重要。
二、优化目标与约束条件确定了问题，就是设定优化目标。
我们的目标很简单，就是让超限货车的挂运过程更加高效、安全、经济。
具体来说，就是要减少运输时间、降低运输成本、提高运输安全性。
然而，优化过程中还有很多约束条件需要考虑。
比如，铁路线路的承载能力、车站的作业能力、列车的运行速度、天气条件等。
这些约束条件就像一道道枷锁，限制了我们的优化空间。
但是，正是这些约束条件，让我们更加聚焦于关键问题，寻找最优解。
三、优化模型的构建在明确了优化目标和约束条件后，我们开始构建优化模型。
这个模型基于数学建模和计算机模拟，通过设立一系列参数和变量，模拟超限货车的挂运过程。
模型中，我们考虑了货车的装载方式、运输路线、车站作业流程等多个因素。
通过调整这些参数和变量，我们可以找到最优的挂运方案。
这个过程就像是在玩一场复杂的游戏，我们需要不断尝试、调整、优化，直到找到最佳方案。
四、模型求解与验证构建好模型后，就是求解和验证。
我们利用计算机算法对模型进行求解，得到一系列优化方案。
物流决策优化模型的构建与应用
物流决策优化模型的构建与应用第一章引言物流决策在现代商业环境中扮演着至关重要的角色。
为了提高物流操作效率并降低成本，不断发展和应用物流决策优化模型成为了一种趋势。
本章将介绍本文的研究背景和目的，同时提出构建和应用物流决策优化模型的重要性。
第二章物流决策优化模型的基本原理在构建和应用物流决策优化模型之前，首先需要了解其基本原理。
本章将介绍线性规划、整数规划、动态规划等常用的数学优化方法，并说明它们在物流决策中的应用场景和优缺点。
第三章物流决策优化模型的构建方法本章将详细介绍物流决策优化模型的构建方法。
首先，需要明确决策变量、约束条件和目标函数。
然后，通过数学模型的形式化表示，将现实中的物流问题转化为数学问题。
最后，采用合适的优化算法对模型进行求解，得到最优解。
第四章物流决策优化模型的应用案例本章将通过实际案例来展示物流决策优化模型的应用。
以仓储配送、运输路径规划和库存管理等常见物流问题为例，介绍如何构建相应的优化模型，并通过求解模型得到最佳决策结果。
同时，还将分析模型的优势和局限性，并提出改进方法。
第五章物流决策优化模型的局限与挑战物流决策优化模型虽然能够在一定程度上提高物流效率，但仍存在一些局限和挑战。
本章将详细分析常见的局限性，如对实时需求的适应性差、数据不准确等问题。
同时，还将讨论当前面临的挑战，如新技术的引入和不确定性因素的考虑。
第六章物流决策优化模型的未来发展方向为了进一步改进物流决策优化模型的效果和应用范围，需要不断开展相关研究。
本章将探讨物流决策优化模型未来的发展方向，包括引入人工智能和大数据分析等新技术、加强与供应链管理领域的融合、考虑环境和资源的可持续性等。
第七章结论本文通过介绍物流决策优化模型的构建和应用，强调了其在提高物流效率和降低成本方面的重要性。
同时，也提出了当前模型存在的局限性和挑战，并探讨了未来的发展方向。
总体来说，物流决策优化模型在现代物流管理中具有巨大潜力，将会在未来发挥更重要的作用。
Kriging模型及代理优化算法研究进展
Kriging模型及代理优化算法研究进展一、本文概述随着科学技术的发展，代理模型（Surrogate Model）和优化算法在复杂系统设计和优化中发挥着越来越重要的作用。
其中，Kriging 模型作为一种高效的代理模型，以其出色的预测精度和灵活的适应性在多个领域得到广泛应用。
代理优化算法则通过构建代理模型来避免直接对复杂系统进行优化，大大提高了优化效率。
本文旨在综述Kriging模型及代理优化算法的研究进展，以期为相关领域的研究人员提供有价值的参考。
本文将介绍Kriging模型的基本原理及其在不同领域的应用案例。
Kriging模型是一种基于统计学习的插值方法，它结合了回归分析和空间相关性的概念，能够有效地处理高维、非线性和带有噪声的数据。
在产品设计、地质勘探、环境科学等领域，Kriging模型已经展现出其独特的优势。
本文将回顾代理优化算法的发展历程，并分析其与传统优化算法的区别与联系。
代理优化算法通过构建代理模型来逼近复杂系统的真实性能，从而实现对原问题的快速求解。
这类算法在解决大规模、高复杂度优化问题时具有显著的优势，尤其在处理多目标优化、约束优化等复杂场景时表现突出。
本文将探讨Kriging模型与代理优化算法的结合点，分析它们在复杂系统设计和优化中的协同作用。
通过整合Kriging模型和代理优化算法，我们可以进一步提高复杂系统的优化效率和质量，为实际工程问题提供更为有效的解决方案。
本文旨在全面介绍Kriging模型及代理优化算法的研究进展，分析它们在复杂系统设计和优化中的应用潜力，为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
二、Kriging模型的基本理论与方法Kriging模型，又称为克里金插值或克里金模型，是一种高效的空间插值技术，广泛应用于地质统计和资源评估领域。
其基本理论与方法的核心在于通过结合结构函数和随机过程，实现对空间数据的最优无偏估计。
Kriging模型的基本原理是假设空间中的任意两点之间的属性值存在一定的空间相关性，这种相关性可以通过变差函数（也称为半变异函数）来度量。
多车多件货物装载布局优化模型与算法
１ 模 型 建 立
内装 载布局 长方 体货 物就 是典 型例 子 ，并 且 随着物
流标 准化 的推行 ，此 类货 物 的装 载布局 问题 在 现场 将越来 越 常见 。优 良的装 载 布局 方案 能兼 顾 车辆综 合 能力 利用 、货 物装 载 布局合 理性 及运 输 安全 ，对
中 图 分 类 号 ：Ｕ２ ４ ２ ９．６ 文 献 标 识 码 ：Ａ
多车 多件货 物装 载 布局是 货 物运输 过 程 中的 常
见 问题 ，指 的是 多件 待装 货物 如何 配装 到 多个 承载 容器 内 以及 货 物在承 载 容器 中如 何布局 。在 卡车 车 厢 、飞机机 舱 、铁路 货 车车 厢 、集 装箱 等 承载 容器 本 文建 立 的多车 多件货 物 装载 布局优 化模 型基
积； Ｐ一 ｛ Ｉ Ｐ ｉ一 １ ２ … ， ， ， Ｎ｝一 ｛ ｌ ∈ Ｐ ； Ｐ Ｐ ｉ ， ， ， Ｊ一 １ ２ … ， ）为 Ｎ 类 货 物 的 集 一１ ２ … Ｎ； ，， 合 ，ｉ 表示 货 物 所 属 的类 号 ，Ｊ表 示 货 物在 所 属 货
多 车 多件 货 物 装 载 布 局 优 化 模 型 与 算 法
郭 玉 华 ， 陈治 亚 ，汤 波 ，雷定 猷
（ 中南 大 学 交 通 运 输 工 程 学 院 ，湖 南 长 沙 ４０７ ） １ ０ ５
摘
要 ：以多车多件货物装载布局方案为研究 对象 ，建 立 以标 记载 重量 和有效容 积综合 利用 率最 大为 目标
中
国
铁
道
科
学
第３ ２卷
物 的车 辆 数 ；Ｌ ，
，
，
和
分 别 为 承
大型装箱方案
大型装箱方案1. 简介大型装箱方案指的是在运输、仓储等场景下，对大型物品进行合理、高效的装箱和堆放的方案。
通过科学的装箱方案，可以最大限度地节省空间、降低运输成本、提高工作效率，确保货物的安全和完整性。
本文将介绍大型装箱方案的基本原理、常见的装箱方法、相关的优化算法以及注意事项等内容。
2. 基本原理大型装箱方案的基本原理包括空间利用率最大化和装箱均衡性。
2.1 空间利用率最大化在选择装箱方案时，首要考虑的是如何最大限度地利用空间。
常见的策略包括：•不同形状物品的混装：将不同形状、大小的物品合理组合在一起，填充空隙，以减少空间浪费。
•多层装箱：在垂直方向上利用空间，将相同形状、大小的物品堆叠放置，以提高空间利用率。
•箱内固定夹层：用夹层将箱内分隔成多个区域，以便放置不同物品，避免出现空间浪费。
2.2 装箱均衡性除了空间利用率外，装箱方案还应尽量保持装箱的均衡性，以确保货物在运输和堆放过程中的稳定性。
这其中包括以下原则：•重物下装：将重物放置在箱子的底部，以提高箱子的稳定性。
•不同形状物品的横向配平：在水平方向上，对不同形状、重量的物品进行合理平衡，以保持箱内的平衡状态。
•防止物品滑动：使用合适的填充物或固定装置，避免物品在运输中发生滑动。
3. 常见装箱方法在大型装箱方案中，常见的装箱方法包括平装、纵向装和混合装。
3.1 平装平装是指将物品按照平放的方式，依次放入箱子中。
这种方法适用于形状规则、体积较大的物品。
使用平装的好处是装箱速度快、空间利用率高，但对物品的稳定性有一定要求。
3.2 纵向装纵向装是指将物品按照纵向摆放的方式放入箱子中。
这种方法适用于形状不规则、体积较小的物品。
使用纵向装的好处是能够更好地利用高度，但装箱速度相对较慢，需要更多的人力。
3.3 混合装混合装是指将平装和纵向装结合起来使用的方式。
在装箱过程中，根据具体的物品形状和体积，灵活选择平装或纵向装的方式进行装箱。
这种方法的好处是能够充分利用空间，并且能够根据实际情况进行调整。
运输方式选择的多属性决策模型及其算法
运输方式选择的多属性决策模型及其算法作者：王多姿来源：《价值工程》2018年第02期摘要：本文从托运人的角度出发，选择运输成本、运输时间、运输风险、运输便捷性、运输准时性五个方面的因素作为托运人选择运输方式的评价指标，建立运输方式选择的多属性决策模型，并用ELECTRE-I法求解。
所构建的模型及求解方法简单易行、可操作性强，可为托运人选择货运方式及运输企业相关政策的制定提供参考。
Abstract： From the perspective of shippers， this paper chooses the five factors of transportation cost， transportation time， transportation risk， transportation convenience and transportation punctuality as the evaluation index of shipper's choice of transportation mode and establishes the multi-attribute decision model， and ELECTRE-I method to solve. The model and the solution method are simple and feasible， which can provide reference for the shipper to choose the mode of freight and the formulation of the relevant policies of transport enterprises.关键词：运输方式；选择；多属性决策；ELECTRE-I法Key words： transportation mode；selection；multi-attribute decision making；ELECTRE-I method中图分类号：U116 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）02-0199-031 文献综述多属性决策在运输方式选择中的应用方面，国内外的学者研究并不多。
集装箱运输优化模型及多目标决策支持
集装箱运输优化模型及多目标决策支持在现代物流中，集装箱运输成为了全球贸易的重要方式之一。
为了提高集装箱运输的效率和降低运输成本，运输优化模型和多目标决策支持成为了研究的热点。
本文将探讨集装箱运输优化模型及多目标决策支持的相关内容。
一、集装箱运输优化模型集装箱运输是一个复杂的问题，涉及到货物选择、装运路径、运输方式等多个因素的综合考虑。
为了找到最佳的运输方案，可以利用数学模型来进行优化。
下面介绍两种常见的集装箱运输优化模型。
1.1 集装箱装箱优化模型集装箱装箱优化模型旨在找到最佳的装箱方式，使得在满足一定约束条件下，集装箱的利用率达到最大化。
具体来说，装箱优化模型要考虑货物的体积、重量、形状等因素，以及集装箱的容积、承重限制等约束条件。
通过对这些因素进行数学建模和求解，可以得到最优的装箱方案。
1.2 集装箱运输路径优化模型集装箱运输路径优化模型旨在找到最短的运输路径，使得货物能够快速到达目的地，并尽量避免空载运输和重复运输。
该模型要考虑到货物运输中的各种约束条件，例如货物的优先级、配送中心的位置、运输工具的可用性等。
通过对这些因素进行数学建模和求解，可以得到最优的运输路径。
二、多目标决策支持随着全球贸易的发展，集装箱运输涉及到的决策变得越来越复杂。
在决策过程中，往往需要考虑多个目标，并且这些目标之间往往存在冲突。
为了支持多目标决策，可以借助决策支持系统。
2.1 多目标优化技术多目标优化技术旨在找到一组最优解，以满足多个冲突的目标。
常见的多目标优化技术包括线性规划、整数规划、动态规划等。
这些技术可以通过对多个目标进行数学建模和求解，得到一组帕累托最优解，为决策提供多个可行的选择。
2.2 决策支持系统决策支持系统是一种集成了多目标优化技术的信息系统，用于辅助决策者进行决策。
该系统可以通过汇集、整理和分析各种信息，帮助决策者了解不同方案的潜在风险和效益，从而做出理性的决策。
同时，决策支持系统还可以提供可视化的决策结果，以帮助决策者更好地理解和评估不同的选择。
物流运输决策模型设计解析
学院：机械工程学院专业、班级：物流工程072班学生姓名：指导教师（职称）：评阅人：完成日期： 2011-5-22摘要在科学技术不断进步、生产的社会化和专业化程度不断提高的今天，一切物质产品的生产和消费都离不开运输。
运输是物流过程的主要职能之一，也是物流过程各项业务的中心活动。
物流过程中的其它各项活动，如包装、装卸搬运、物流信息等，都是围绕着运输而进行的。
物流合理化，在很大程度上取决于运输合理化，所以，在物流过程的各项业务活动中，运输是关键，起着举足轻重的作用。
这就需要企业在经营运作中，慎重、严谨的进行物流运输的相关决策。
运用运筹学的方法，把复杂物流运输的实际情况转化成数学模型的计算。
运输决策是个复杂的过程，首先我们要进行运输方式的选择然后才能进行运输线路的决策，因此使得运输方式的选择也在一定程度上影响了运输线路的选择，而本论文所研究模型主要是针对运输线路选择而设计的，所以运输方式的选择对最终模型的建立也起着举足轻重的作用。
因此我们在第三章进行了运输方式的比较与选择方法的介绍。
然后最终建立模型并且对模型的具体作用和解析方法进行详细的分析，最后达到运输优化的目的。
关键词：运输决策物流运输优化表上作业法ABSTRACTIn scientific and technological progress, production socialization and specialization of continuously raising the level of today, all material production and consumption is inseparable from the transportation. Transport logistics process is one of the main functions of the business, but also the center of logistics process activities. The other logistics process activities, such as packing, handling &carrying, logistics information etc, are the surrounding transportation. To rationalize logistics, to a great extent, depends on the transportation rationalize, so, in logistics process in various business activities, transportation is the key, plays a pivotal role. This needs enterprise in operating, the careful and strict of logistics transport related decision-making.Using the method of complex operations, the actual situation of logistics and transport into mathematics model calculation. Transportation decision is a complicated process, first of all, we must carry on the transport way choice then can transport routes of decision-making .So make choice of means of transport in a certain extent has affected the transportation line selection. But this paper studied model is mainly aimed at transport route choice and design . So the choice of mode of transportation the establishment of the final model plays a pivotal role . So we made in the third chapter of means of transport comparison and selection method introduction.And then eventually to build a model and the specific function of model and analytical method, and carried on the detailed analysis of the finally reach the purpose of transport optimization .Key words：Transportation decision Optimization of Logistics transportAct on the operation table目录1. 绪论 (1)1.1问题的提出 (1)1.2国内外研究现状综述 (2)1.3本文的写作思路 (4)2.运输优化概述 (5)2.1运输优化的内容 (5)2.2运输决策的构成要素 (6)2.3运输决策的影响因素 (7)2.4运输合理化 (8)3.物流运输方式的比较与选择 (10)3.1运输方式选择的基本原则 (10)3.2各种运输方式的比较 (11)4.物流运输决策模型的建立与分析 (16)4.1直接运输网络 (16)4.2运输决策模型的构建 (17)4.3案例分析 (20)结论 (29)致谢 (30)参考文献 (31)附录1 外文译文附录2 外文原文物流运输决策模型的设计1. 绪论1.1问题的提出1.1.1相关物流术语的定义物流的定义较多，从一般意义上来说，物流是指人们在生产和生活中发生的有意义的物流行为。
铁路阔大货物装载中货物重心位置分析与改进探讨
在传统的方式中通常是采用建立模型的方式确定物件货 物的总重心位置，但是在实际操作中约束条件较多，函数的求 解方式也比较困难，在对单独物件进行计算时能够得到最优方 案，然而无法将多个物件的计算公式结合到一起，难以得到最 佳的组合方案，因此不具有实际的应用价值。为了解决这一问 题，本文提出了一种新思路，即求解模型的非劣解，计算出多个 物体的共同合理位置。在进行改进算法时，主要通过遗传 BP 算法解答。
对上文中的重力示意图进行分析，并将相关数据带入到下
列公式中，就可பைடு நூலகம்得到横向总重心位置与纵向总重心位置，分
别是 L纵与 B横 ：
n
∑Qi Li
L纵
=
i=1 n
∑Qi
i=1 n
∑Qi Bi
B横
=
i=1 n
∑Qi
i=1
上述公式中，各个字母代表的含义分别是： Li 表示各个物 件重心位置到车厢板前部的距离，单位为 mm； Bi 表示各个物件
关键词： 铁路； 阔大货物； 重心位置
一、绪论
铁路运输是我国运输体系中非常重要的一个分支，在进行 铁路运输货物时，经常会出现超大、超重的货物，给实际运输过 程中造成了非常大的困扰，需要联合多个部门进行协调，保证 货物装载和运输过程万无一失。特别是在装载与运输多件阔 大物件时，就牵涉到对多件货物进行排列，合理的排列方式不 仅能够在有限的空间内放置更多的货物，同时对于铁路运输的 安全性也有重要的影响，甚至会影响到火车运输过程的安全超 限等级以及火车时速，因此对货物进行科学摆放非常重要。为 此，本文研究了铁路阔大货物装载与运输中重心位置的计算方 法，并且提出了改进的方法，通过对重心位置的优化提高铁路 运输的安全性。
149
物流系统优化的数学模型与算法
物流系统优化的数学模型与算法随着科技的迅猛发展，物流行业在提高效率、降低成本方面越来越重要。
物流体系复杂，因此需要数学模型与算法来优化，提高效率、减少成本。
一、物流问题的性质物流系统问题可以分为四种性质，即规划、模拟、优化和管理。
规划性质是指通过物流规划来优化物流系统。
在物流规划中，主要考虑到货物的起点、终点、货物的种类、运输工具、装备等。
模拟性质是指在物流系统中，需要模拟出各方的行为和变化。
模拟分为动态和静态两种模拟方式。
动态模拟主要用于对物流系统的变化进行预测，静态模拟则主要用于对物流系统进行建模simulation。
优化性质是指通过使用数学模型与算法，使物流系统的效率达到最大化。
优化的目的是最大化吞吐量、最小化成本、最大化利润等。
管理性质是指物流中需要制定管理方针和策略，以确保物流系统的运行。
物流管理主要包括组织管理、运输管理、仓库管理等。
二、数学模型的种类在物流系统中，有多种数学模型可以用来优化物流系统的效率。
主要包括线性规划、非线性规划、整数规划、动态规划和贪心算法。
线性规划是指利用数学线性方程，建立目标函数模型，将物流问题合理地转化成线性优化模型，使问题求解变为线性规划问题。
非线性规划是指利用数学方程组建立非线性优化问题的目标函数模型，进行非线性优化方法求解。
整数规划是指需要在最大化吞吐量、最小化成本等的多个情况中，找到最优解。
整数规划主要用于制造业、运输业等多领域的问题中，用于求解最优方案。
动态规划是指利用已知状态，构建系统中的状态转移方程和决策规划，找到最优解的方法。
动态规划主要用于处理时间序列的问题，如人工智能、通信网络等领域的问题。
贪心算法是一种根据最有利的策略进行决策的算法。
它将所有问题分解成特定的、独立的子问题，并迭代的处理，进而找到找到最优解。
三、物流问题的解法物流运输路线问题是供应链管理中的主要问题之一。
它可以分为多个不同维度的问题，如饥饿旅行员问题、汽车旅行商问题等。
数据、模型与决策MBA课程 运输问题模型和表上作业法步骤
2
3
7
5
4
13
9
v2
2
6
10
6
v3
4 3
u1
7 u2
6
13 u3
v4=0
• 检验数=Cij(u1,u2,u3,v1,v2,v3,v4)(0…1 …0…1….0)
6
19
6
13
22
13
12
13
初始基础可行解—最小元素法（1）
1 6 1
8 2
5 3
22 1
2 7
4
9
13 3
3
4
5
3
2
7
12
10
6
12
13
0
3
3
14
23
27 15 2 3
19 1
最小元素法（2）
1 6 1
8 2
5 3
22
2 7 4 9
13
3 5
2
12
10
4
3 14 1
13
7 27 15
6 19
12
B2
Bn
产量
A1
c11
c12
c1n
a1
A2
c21
c22
c2n
a2
Am
cm1
cm2
cmn
am
销量
b1
b2
bn
假设 xij 表示从 Ai 到 Bj 的运量,则所求的数学模型为:
mn
Min Z
cij xij
i1 j 1
m
xij b j
j 1,2,, n
i1
n
xij ai
物流工程中的货运优化模型
物流工程中的货运优化模型物流工程是一个复杂而庞大的系统，涉及到货物的运输、仓储、分拣和配送等环节。
为了提高货运效率和降低成本，物流企业需要不断优化其运输方案和策略。
而货运优化模型则成为实现这一目标的重要工具。
货运优化模型是一种数学模型，通过建立数学方程来描述货物运输过程中的各种约束和目标，并通过求解这些方程来寻找最优解。
在物流工程中，货运优化模型可以应用于多个方面，如路线规划、车辆调度、装载优化等。
一、路线规划优化在物流运输中，路线规划是一个关键环节。
通过货运优化模型，可以考虑各种因素，如起点、终点、途经地点、货物数量、运输工具等，来确定最佳的路线方案。
通过优化路线规划，可以减少运输距离和时间，降低运输成本，并提高运输效率。
货运优化模型可以考虑不同的约束条件，如道路拥堵情况、货物的特殊要求等。
通过对这些约束条件进行量化和建模，可以得到最优的路线规划方案。
同时，货运优化模型还可以考虑多个因素的综合影响，如成本、时间、安全等，从而得到更加合理和可行的路线规划方案。
二、车辆调度优化车辆调度是物流运输中的另一个重要环节。
通过货运优化模型，可以合理安排车辆的调度，以最大限度地利用车辆资源，提高运输效率。
货运优化模型可以考虑多个因素，如车辆的数量、容量、速度、装卸时间等，来确定最佳的车辆调度方案。
在车辆调度优化中，货运优化模型可以考虑不同的约束条件，如运输时间窗口、车辆的装载限制等。
通过对这些约束条件进行建模和求解，可以得到最优的车辆调度方案。
同时，货运优化模型还可以考虑多个目标的综合影响，如成本、效率、客户满意度等，从而得到更加全面和可行的车辆调度方案。
三、装载优化在物流运输中，装载优化是一个重要的环节。
通过货运优化模型，可以合理安排货物的装载，以最大限度地利用运输工具的容量，提高装载效率。
货运优化模型可以考虑多个因素，如货物的尺寸、重量、特殊要求等，来确定最佳的装载方案。
在装载优化中，货运优化模型可以考虑不同的约束条件，如运输工具的容量限制、货物的装卸时间等。
物流运筹学建模方法
物流运筹学的历史与发展
历史回顾
物流运筹学起源于20世纪50年代，随 着计算机技术的发展和运筹学理论的 不断完善，物流运筹学逐渐成为一门 独立的学科。
发展趋势
随着物联网、大数据、人工智能等技 术的快速发展，物流运筹学将与这些 技术深度融合，实现更加智能化、自 动化的物流管理。
实施效果
通过实施配送路线优化方案，该快递公司的配送时间缩短了20%， 配送效率提高了30%，配送成本降低了15%。
某制造企业的生产计划优化案例
01
生产计划优化目标
提高生产效率，降低生产成本，保证生产进度。
02
建模方法
采用线性规划模型，对生产计划进行建模，通过求解线性规划问题得到
最优解。
03
实施效果
启发式算法的优点在于求解速度快，能够快速得到近 似最优解，但可能无法保证找到全局最优解，且结果
依赖于问题的具体性质和算法的设计。
03 物流运筹学在实践中的应 用
供应链管理
供应链网络设计
根据企业战略目标和市场需求， 构建高效、低成本的供应链网络， 优化资源配置。
供应商选择与评估
通过评估供应商的供货能力、质 量、价格等指标，选择合适的供 应商，确保供应链的稳定性。
02
动态规划适用于解决多阶段决 策问题，如最优路径选择、资 源分配等，能够处理具有时间 序列或状态转移的问题。
03
动态规划建模的优点在于能够 处理复杂的问题结构，但求解 过程可能比较耗时，需要大量 的计算资源。
模拟建模
01
模拟建模是一种通过建立数学模型或计算机模型来模拟实际系 统的运行过程的方法。
VS
详细描述
集装箱配载辅助决策系统的实现
集装箱配载辅助决策系统的实现集装箱配载辅助决策系统的实现随着国际贸易的不断发展，集装箱运输成为了货物运输的主要方式之一。
在集装箱运输中，有效合理地进行配载决策可以提高货物运输的效率和运营的利润。
为了满足这一需求，集装箱配载辅助决策系统应运而生。
本文将探讨集装箱配载辅助决策系统的实现方法和作用。
集装箱配载辅助决策系统是一种基于计算机技术的软件系统，通过运用算法和数学模型，为配载人员提供科学、高效的决策依据，以达到最佳的配载效果。
该系统主要包括数据处理、决策模型、算法模型和用户界面等四个模块。
首先，数据处理模块是集装箱配载辅助决策系统的基础。
该模块负责收集、存储和处理与配载决策相关的数据。
这些数据包括货物的类型、重量、体积、装卸地点和时间等信息，以及集装箱的数量、尺寸和特殊要求等信息。
数据处理模块通过对这些数据进行分析和加工，为决策模型提供决策所需的数据。
其次，决策模型是集装箱配载辅助决策系统的核心。
这个模型建立了一个客观的数学模型，以解决配载决策中的优化问题。
比如，最大化集装箱的利用率、最小化运输成本、平衡重量分配等问题。
决策模型依据所收集的数据和运输需求，通过数学运算和优化算法，生成最佳的配载方案。
算法模型是集装箱配载辅助决策系统的技术支撑。
该模块基于决策模型的数学模型，采用一系列算法和方法来实现配载决策。
其中，常用的算法包括优先级算法、遗传算法、模拟退火算法等。
这些算法根据配载决策的不同目标和约束，选择合适的算法进行计算和优化，以生成最佳的配载方案。
最后，用户界面是集装箱配载辅助决策系统的”门面”，也是用户与系统交互的界面。
用户界面应该设计简洁明了，操作方便，具有良好的用户体验。
通过用户界面，配载人员可以输入和修改配载条件，查看和分析配载结果，调整和优化配载方案。
同时，用户界面还可以提供一些辅助功能，如生成运输报表、查询历史记录等。
集装箱配载辅助决策系统的实现将带来一系列的好处和作用。
首先，该系统能够提高配载效率，减少人力成本和运输成本。
我国铁路阔大货物装载加固研究综述_彭永昭
1引言国外针对铁路阔大货物装载加固的研究较少，然而近年来我国对于阔大货物装载加固的研究却逐渐增多，研究的内容也呈现多元化，这有力促进了阔大货物装载加固研究的发展。
对于铁路阔大货物装载加固的研究，目前主要集中于装载加固中所涉及的重要因子和特定装载加固的方案制定、优化与评价等方面。
本文主要针对20世纪90年代以来铁路阔大货物装载加固理论技术的研究成果，并结合实际，分析我国铁路阔大货物装载加固的研究现状和不足之处，最终指出我国铁路阔大货物装载加固的发展趋势。
2铁路阔大货物装载加固理论研究现状分析2.1研究总体概况铁路阔大货物的装载加固工作是铁路货物运输的重点，为铁路阔大货物安全运输提供保障。
我国铁路研究人员自新中国成立以来一直对铁路阔大货物装载加固进行研究，并随着计算机技术的应用和针对铁路提速技术的要求，使研究内容和技术不断更新发展。
铁路货物装载加固工作的相关规章和行业标准是铁路超限货物装载加固研究的成果，它的每一次发布和更新体现了铁路阔大货物装载加固研究的发展历程。
为进一步深入了解铁路阔大货物装载加固的研究情况，本文参考了20世纪90年代以来发表的相关国内外期刊和硕博士毕业论文，发现国外近年来关于这方面研究较少，而国内一直有研究记录，并对所查文献进行数量统计。
1995年前每年发表的文献很少,1995到1998整体有小的增长趋势，从1998年开始我国关于铁路阔大货物装载加固的研究逐年增加，2001年达到高峰期，随后数量开始减少，2005年后开始逐年增长。
这是因为铁路提速这个大背景的影响，1997、1998年我国分别进行了第1次和第2次铁路大提速，因此研究逐渐增多，2000、2001年，我国分别又进行了大面积的第3次和第4次大提速，对装载加固提出了新的要求，其中技术研究急剧增加，使研究在2001年达到顶峰。
2004、2006年，我国分别进行了第5次和第6次铁路大提速，《加规》和《超规》也进行了相应更新，理论研究随之增多，同时因为高速铁路技术和重载运输技术的发展要求，相信几年内可能是新的研究高潮，铁路阔大货物的研究将会有新的发展。
车辆货物配装过程建模与优化决策
车辆货物配装过程建模与优化决策黄银娣;乔文山;徐振;张骏【摘要】Taking the home appliances enterprise as the example, the paper studies the loading of vehicles and multicategory goods. Taking the maximum transport capacity of vehicles at the distribution center as the objective, the paper researches how to enhance the vehicle loading efficiency by loading adjustment and optimization, to reduce the distribution and transportation costs. The paper applies system analysis to the constraints like vehicle type, volume, carrying capacity,customer priority, and regional distribution lines as well as objective function, to build the mathematical model of the vehicle goods loading. With the logistics simulation software, the paper develops the dynamic simulation model of goods loading, optimizes the loading process with genetic algorithm, thus to obtain the decision-making program of goods loading sequence. Simulation results show that the highest value of vehicle loading appears when the vehicle is loaded according to customer priority and vehicle density and the utilization of the vehicle loading mass and effective volume reaches 90％,thus reducing the distribution costs.%以家电企业配送为例研究车辆和多品种货物的配装问题.以配送中心车辆运力最大化为目标,研究如何对货物进行装车调配、优化处理来提高车辆的装载效率,以降低配送运输成本.对车辆类型、体积、载重额、客户优先级以及按区域配送线路等约束条件和目标函数进行系统分析,建立车辆货物配装数学模型.运用物流仿真软件建立货物配装的动态仿真模型,用遗传算法对配装过程进行优化,得出装载货物顺序编号的决策方案.仿真统计结果分析表明该仿真模型可以使顾客需求货物满足车辆容重约束并按优先级依次装车时的价值最大,车辆的载重量和有效容积利用率达到90%以上,降低了配送成本.【期刊名称】《起重运输机械》【年(卷),期】2011(000)006【总页数】5页(P76-80)【关键词】货物配装;决策方案;建模;优化;仿真;遗传算法【作者】黄银娣;乔文山;徐振;张骏【作者单位】南京林业大学汽车与交通工程学院,南京,210037;南京林业大学汽车与交通工程学院,南京,210037;南京林业大学汽车与交通工程学院,南京,210037;南京林业大学汽车与交通工程学院,南京,210037【正文语种】中文【中图分类】U492.30 引言目前家电产品商贸企业普遍采用多个门店和 1个配送中心的模式。
第六章 物流系统模型及分析
三、线性规划法例
某公司现有类似功能的设备在甲、乙两地，下游的 某公司现有类似功能的设备在甲、乙两地， 两个部门A 各设备的产量、 两个部门A与B，各设备的产量、部门的需求量以及 设备至部门间的单位成本资料如下： 设备至部门间的单位成本资料如下：
部 A 设 备 甲 乙 5 10 10 门 B 12 8 40 供应量 (Si ) 20 30 50=∑Dj=∑Si
一、模型的假设条件
确定性( 1．确定性(deterministic)
在模型中有关的技术状况、 在模型中有关的技术状况、资源及策略均为已知而不是呈 现某种概率分配， 现某种概率分配，例如特定场所或区域有良好的储存和仓储位 搬运距离、成本或时间为确定，可做为衡量的基准等。 置；搬运距离、成本或时间为确定，可做为衡量的基准等。
−10 −2 −8 ，所以x12进 =12 −1
三、线性规划法例
x11 Z 720 19 x3 -40 -1 x4 30 0 x5 10 1 x12 60 2
in x11进， m
x6 -12 1 0 0 -1
x21 14 -2 1 1 2
x22 4 -1 1 0 1 Z x3 x4 x11 x12
Z 0 20 初解表
x11 x3 x4 x5 x6
−12 −1
x12 x21
x22
−2x11 − x12 −2x21 − x22 + x6 = −60 xij ≥ 0 i =1,2 j =1,2
−5 m ax , x6出， −2
-5 -12 -10 -8 1 1 0 0 30 0 0 1 1 10 1 0 1 0 -60 -2 -1 -2 -1
1 j， 约束条件， 约束条件= 但这m+n个约束条件因为有 ∑a =∑b
阔大货物装载加固方案多目标优化模型
阔大货物装载加固方案多目标优化模型谭政民;彭其渊;陈思;甘蜜【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2015(000)019【摘要】With development of transport technology and transportation demand, the loading reinforcement plan of rail-way long heavy goods is only decided by transportation enterprise and plan-making-company. It has been unable to meet the development of railway transport of goods. It needs consider the demand of customer at the same time. A multi-objec-tive optimization model of the loading reinforcement plan is established by using Analytic Hierarchy Process(AHP). It is the first time that the customer demand is included in the loading plan optimization goals. It fully considers the demand of the plan-maker, the plan-user and customer. The four evaluation objectives are determined in the optimization model which is transportation security, transit time, transportation costs, and customersatisfaction. The weight of four first stage objective values and the second stage objective value safe of transport are confirmed. An application example shows that it can get a better plan by the comprehensive evaluation of three plans for different customer needs.%随着运输技术和需求的发展，阔大货物装载加固方案仅仅由承运单位和方案制定单位来确定已经不能满足铁路货物运输的发展，需要在确定货物装载加固方案时将客户需求考虑进去。
阔大货物装载加固决策系统的开题报告
阔大货物装载加固决策系统的开题报告一、选题背景随着经济的发展和全球化的进程，国际贸易逐渐增多，货运需求大幅增加。
有许多货物需要经过远程的运输，这些货物往往需要运输到遥远的目的地。
因此，货物的运输安全显得更为重要。
在货物运输过程中，货物装载的稳固与安全加固显得十分重要，因为不仅需要保证货物在运输过程中不受损失，而且要确保货物的安全不对其他货物和设备造成危害。
因此，研究阔大货物的装载加固方式成为了当前急需解决的问题。
二、研究目的本项目旨在通过研究阔大货物装载加固的过程以及采用的加固方式，建立一套完整的阔大货物装载加固决策系统，为货物运输安全提供重要保障。
三、研究内容本项目主要研究内容包括以下几方面：1. 阔大货物加固装载的原理与方法研究：该部分主要研究阔大货物加固装载过程中所采用的原理与方法，解析各种货物的特点和各种加固方式的原理。
2. 阔大货物加固装载决策系统设计：根据上述研究内容，本项目将研发一套可靠的阔大货物加固装载决策系统，该系统具有自动化操作、快速诊断和判断、自动化决策等功能。
四、研究意义本项目的研究对于保障阔大货物的安全运输具有重要的意义。
通过建立阔大货物装载加固决策系统的方式，能够大大提高运输过程中货物的安全性和可靠性。
同时，还能够为货物装载决策提供更加科学的依据，促进运输效率的提高，为经济发展做出贡献。
五、研究方法1.文献调研法：收集与阔大货物装载加固相关的国内外文献，研究国内外的阔大货物装载加固技术现状。
2.实验研究法：通过在实验室内搭建实际情景，研究不同货物的装载、加固过程，探讨加固方式对货物的保护效果。
3.模型建立法：利用模型建立方法，构建基于决策树算法的阔大货物加固装载决策模型，建立阔大货物装载加固决策系统。
六、预期成果本项目的预期成果主要包括以下几方面：1.完成阔大货物加固装载过程的原理与方法研究，探讨各种货物的特点和加固方式的原理。
2.研发一套完整的阔大货物装载加固决策系统，该系统具有自动化操作、快速诊断和判断、自动化决策等功能。
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第19卷第3期铁 道 学 报V o1.19 N o.3 1997年6月JOU RNAL O F TH E CH I NA RA I LW A Y SOC IET Y June1997阔大货物装运决策系统模型与算法雷定猷 谭仲平 郑光前(长沙铁道学院)提 要 介绍阔大货物装运决策系统的功能与特点,深入讨论简化系统运算的铁路限界的凸性问题,提出了系统的主要模型和算法。
关键词 阔大货物 装运 决策系统 模型与算法中图分类号 U2941 引言铁路阔大货物装载与调度涉及众多技术因素。
长期以来,我国铁路科技工作者和现场的工程技术人员,在该领域内进行了大量的技术论证和科学试验,奠定了一定的理论基础,并制定了相应的技术规范和组织管理办法,铁路现场也积累了丰富的实践经验。
这些均说明阔大货物装运决策和管理的自动化条件日趋成熟;但另一方面,现时铁路管理人员的决策仍受限于传统的人工处理方式,这与铁路运营管理的现代化要求极不适应。
为此,在铁路有关单位的支持和协作下研制出“阔大货物装运决策系统”(以下简称系统)。
该系统是基于现行理论、技术规范,模拟人工决策过程开发的微机技术管理工具软件,它的有效实施与推广,对于保证阔大货物装运技术条件的科学性和安全可靠性,提高运输组织管理水平,规范管理行为,保证国家重点物资的及时运送等将产生明显的社会效益和经济效益。
把原来由管理人员随机应变的决策工作纳入一个相对固定的计算机系统,涉及到系统分析、系统设计等一系列工作,本文仅对系统功能作一概述,而着重探讨系统研制中所涉及的铁路限界凸性问题和主要的模型与算法。
2 系统概述系统满足现行技术规章要求,能根据所运货物的典型数据、铁路限界及实际经由的桥隧等限界对阔大货物的装运提供具体的装运方案。
系统通过知识库的调整和配置能融汇技术人员的经验,采用有效算法,模拟人工的决策过程,选择适合的路径,自动形成货物外轮廓图形,计算出货物与桥隧等限界的距离及控制部位,提供运行条件和装运措施,确定超限等级,生成批复电报;提出集重货物合理装载措施,优化超长货物装运方案;同时提供了相应的查询统计等管理功能。
收稿日期:1996209208 雷定猷 男 1958年出生 讲师 长沙铁道学院运输管理工程系 邮编:4100753 铁路限界的凸性问题本文所指铁路限界包括铁路机车车辆限界,一级超限限界、二级超限限界,《铁路超限货物运输规则》(以下简称《超规》)采用的建筑限界,国家标准(以下简称国标)建筑限界。
凸集是运筹学的重要概念,这里给出定义和引用几个定理[3]。
定义 设S 为n 维欧氏空间E n 中的一个集合,对于x 1,x 2∈S 及每一个实数Κ∈[0,1],都有Κx 1+(1-Κ)x 2∈S ,则称S 为凸集。
定理1 多面集S ={X A X ≤b }是凸集,其中A 为m ×n 矩阵,b 为m 维列向量。
定理2 半圆区域S ={X (x 1-a )2+(x 2-b )2≤r 且x 2≥b ,X ∈E 2}是凸集。
定理3 两个凸集S 1,S 2的和集S 1+S 2为凸集。
结论1 铁路限界都不是凸集因为对于每一个铁路限界S 都容易找到两点x 1,x 2∈S ,Κ∈[0,1],使得Κx 1+(1-Κ)x 2|S 结论2 从H 高度处开始的每个铁路限界的上部区域是凸集对于机车车辆限界、一级超限限界、二级超限限界,H 取1250mm ;《超规》采用的建筑限界,H 取1100mm ;国标建筑限界,H 取1210mm 。
在此只针对机车车辆限界的上部区域S 车和《超规》所采用的建筑限界上部区域S 超进行证明。
以轨面水平线为x 1轴,限界中心线为x 2轴建立平面直角坐标系,写出S 车边界直线方程,S 车的区域可表示为:S 车={X A X ≤b },它是一个多面集,由定理1知S 车是凸集。
其中图1 S 车及S 车边界直线示意图L 1:0x 1+x 2=4800 L 2:5x 1+9x 2=45450 L 3:0x 1-x 2=-1250A = 0 1 5-9 2-1-1 0 0-1 1 0 5 9 2 1 b = 4800-45450-7000 1700-1250 1700 45450 7000参考图1可知矩阵A 和向量b 的构成。
S 超是半圆与多面集的和集,由定理2和定理3知S 超是凸集。
铁路限界凸集问题的结论1和结论2意义在于:(1)简化了处理过程 由凸集的几何意义知,线段的两个端点在凸集内,则这条线段的所有点都在凸集内。
这说明,在凸集内,如果两个突出点不超限,那么,突出点连线上的所有点都不超限。
货物超限是以突出点超限程度为最大,对于外轮廓图形仅由直线构成的货物超限情况只需检查突出点,这极大简化了运算过程。
因为突出点数目不大,不论人工还是计算机都容易检查。
()01 铁 道 学 报第19卷较大,同时,1250mm 以下铁路限界不是凸集,货物超限程度最大的点不一定是突出点,检查超限情况必须以一定的间隔沿线段进行。
4 确定装运方案的模型与算法4.1 确定装运方案的模型定义 设货物P 的重心(几件货物指合重心)在给定车辆的车地板(或车地板延伸平面)上的投影为B ,货物装在车地板上,使得B 与车地板(或延伸平面)上的一点A 重合,如果下列条件被满足,则称点A 为给定车的合理装载点。
条件1 符合《超规》与《铁路货物装载加固规则》(以下简称《加规》)承重和长度方面的要求;条件2 超限程度最小。
点A 与车辆纵中心线的距离x 称货物P 的横向合理偏移量,点A 与车辆横中心线(跨装指与两负重车车辆横中心线的中垂面)距离y 称货物P 的纵向合理偏移量,货物P 的底端与点A 的距离定义为z ,z 就是垫木高度或货物转向架高度。
显然z =0表示没有加铺垫木和转向架。
确定货物P 的装运方案,就是要确定x 、y 、z 的值。
下面讨论确定x 、y 、z 的算法。
一般情况下,系统按用户知识库的数据处理,当用户有优化要求时,则采用下列方法。
(1)横向合理偏移量x 的确定x =m in ( x 左-x 右 2100)式中,x 左、x 右分别为算法p 求出的货物左侧、右侧超限程度最大点与国标限界的距离。
(2)纵向合理偏移量y 值的确定一辆普通平车、敞车、长大平车负重装载y =0L 长半长<L 车长 2m in (a 容,L 长半长-L车长 2)L 长半长≥L 车长 2 一辆凹型车负重装载p 1=m in (a 容,L 货物支重面长半长-L 凹部长2)p 2=m ax ((L 车长+2t -L 货长) 2,0)y =m in (p 1,p 2) 一辆普通平车或长大平车负重一端加挂游车装载y = m ax (-a 容,L 车长 2+t -L 短半长) L 短半长>L 车长 2+t0 L 短半长≤L 车长2+t ,且L 长半长≤(c +0.5)×L 车长L 长半长-(c +0.5)×L 车长 L 短半长≤L 车长 2+t ,且L 长半长≥(c +0.5)×L车长一辆普通平车或长大平车负重两端加挂游车装载y =0L 长半长≤(c +0.5)×L 车长m in (a 容,(L 长半长-L 短半长) 2)L 长半长>(c +0.5)×L 车长跨装y =0式中 a 容——货物重心偏离横中心线的最大容许距离,量值计算见文献[4]。
t ——货物突出货车端部长度,当货宽小于车地板宽时,t 可取300mm ,否则t 取11第3期阔大货物装运决策系统模型与算法 200mm。
c——加挂游车时,允许突出货车端部长度的百分数。
L长半长——货物重心到货物较长一端端部的距离,类似可定义L货物支重面长半长。
L短半长——货物重心到货物较短一端端部的距离。
(3)z值的确定集重货物所需垫木高度z=140mm (只加铺横垫木)z=280mm (加铺纵横垫木)超长货物所需垫木高度z mm=0.031a±h车差+80式中 a——货物突出端至负重车最近轮轴所在垂直平面的距离。
货物转向架的高度 z的取值依据《加规》附件1中表2(P287)。
254≤z mm≤4054.2 货物集重的判别(1)货物支重面最小长度K的确定货物支重面最小长度K与集重的重量Q可根据下列弯曲力矩方程式来确定:M=9.8Q2L2-K4(1)所以K=2L-4M4.9Q(2)式中 M——车底架中央断面最大容许弯矩,N c m; L——车辆销距。
(2)横垫木中心线间最小长度K1的确定由力矩方程式M=9.8Q2L2-K12所以K1=L-4M9.8Q(3)考虑到直观,一般K和K1的值是根据《加规》表4-2、表4-3、表4-4用插值法确定,上述三个表没有提供的数据用式(2)、式(3)确定。
当货物支重面长度小于K时货物集重,需加铺横垫木;当货物支重面长度小于K1应加铺纵横垫木。
4.3 确定超限程度最大点算法p第1步 根据突出点和圆弧的纵向位置,求偏差量(包括附加偏差量)的纯增值;若没有输入纵向位置,作最不利情况处理偏差量。
计算宽度=实测宽度+偏差量纯增值第2步 (1)对于铁路限界凸集范围内的突出点,用插值法查表求它与各铁路限界的距离; (2)对于不在铁路限界凸集的突出点,每隔10mm高度对该点与它上一个突出点组成的线段进行检查,求出该线段的超限程度最大点与各铁路限界的距离;21 铁 道 学 报第19卷 (3)对于圆弧先用逼近的方法,求出超限程度最大点所在的大致范围,再用查表法求圆弧上超限程度最大点及它与各铁路限界的距离。
第3步 求左侧、右侧整体的超限程度最大点,确定超限等级。
采用逼近的方法是基于速度原因,最后采用查表方法是考虑到直观性。
5 结束语铁路限界的凸性问题及装运方案的模型与算法是本系统研制的技术关键。
通过大量实例调试及实际运用情况表明,上述模型与算法是准确可行的。
系统已在路内6个单位投入使用,它对于减少人工失误,提高决策水平,规范管理行为,保证运输安全,收到了良好的效果。
若在此基础上进一步完善且引入今后实施的TM IS ,将具有更广泛的应用前景。
6 参考文献1 沈庆衍,郭维鸿等1超限货物运输组织.北京:人民铁道出版社,19782 尹启泰主编1铁路货运组织.成都:西南交通大学出版社,19933 陈宝林.最优化理论与算法.北京:清华大学出版社,19894 铁路超限货物运输规则1北京:中国铁道出版社,19935 铁路货物装载加固规则1北京:中国铁道出版社,19956 C .H .Papadi m itri ou ,K .Seiglitz .Com b inato rial Op ti m izati on P rin tice 2H all lnc .1982Study on the M odel and A lgor ith m of L oadand Tran sport D ec ision System s for Goodsw ith Exceptional D i m en sion sL ei D ingyou T an Zhongp ing Zheng Guangqian(D ep t .of T ranspo rtati on M anagem ent Eng .,Changsha R ail w ay U niversity ,Changsha 410075,Ch ina )Abstract In th is p ap ar ,the functi on and characteristic of the load and tran spo rt decisi on sys 2tem fo r large goods is in troduced .Fu rther discu ssi on is m ade fo r the convex ity of the rail w ay li m it on sho rt 2cu t calcu lati on .T h is p ap er p u ts fo rw ard a system atic m ethod on m ain m odel and algo rithm .Keywords goods w ith excep ti onal di m en si on s ;load and tran spo rt ;decisi on system s ;m odel and algo rithm(责任编辑 李淑萍)31第3期阔大货物装运决策系统模型与算法 。