基于多式联运的应急物流运输车辆调度优化方法

基于多式联运的应急物流运输车辆调度优化方法

黄政

广西柳钢物流有限责任公司    广西柳州     545000  

摘要：多式联运是指由两种或两种以上交通工具相互转运、衔接、配合而成的复合型运输方式，大多数多式联运的运输货物均为集装箱型货物，具有明显的集装箱运输特点。本文对基于多式联运的应急物流运输车辆调度优化方法进行分析，以供参考。

关键词：多式联运；应急物流；运输车辆；空间兼容量；调度位置

引言

物流是面向客户的服务环节，物流配送质量会直接影响用户体验。合理安排多式联运物流协同配送具有十分重要的意义。国内相关专家也给出了一些比较好的研究成果，例如以最小物流成本和最小生鲜商品损失价值为目标，构建生鲜价值损失模型，采用GA－TS混合算法对模型进行求解，最终获取最佳物流配送方案。优先在灰狼捕食阶段引入正弦和余弦搜索，选取最佳物流配送规划方案，完成物流配送。但是，当前方法忽略了对物流协同配送数据的预处理，导致物流联运协同配送耗时较长，无法获取最优配送方案。为此，提出新的基于SVＲ－Kalman滤波的多式联运物流协同配送算法。通过实验验证了所提算法能够有效降低物流协同配送时间，同时还能够获取比较满意的配送结果。

1概述

我国物流业在“互联网+”的背景下迅速发展，新技术、新服务不断涌现，物流平台是物流行业与互联网新技术深度融合的创新产物之一。京铁云智慧物流平台是以铁路拥有的资源优势为依托，联合社会物流资源，形成以铁路为主导的多式联运新业务模式。京铁云平台以拥抱所有货源、串联所有运力、服务所有客户为宗旨；以集成线上数据，整合线下资源，推进多式联运一单制运输为手段；以发展门到门全程物流和“外集内配、绿色联运”新型物流为主营业务；以大数据运用深挖数据价值、探索发展数字经济，实现“天网+地网”的融合发展。

2算法设计

多式联运物流协同配送数据预处理，影响多式联运物流协同配送的需要因素来自多个不同的方面:1)经济规模:经济规模是影响因素中的核心部分，是物流需求水平的决定性条件，假设物流配送区域内经济水平发展比较好，同时对商品的原料以及未成品等需求增加。假设研究区域内经济发展比较迅速且产业结构十分丰富，随着人均收入水平的不断提升，对区域物流的配送需求也会相应增加。假设研究区域内的经济发展不稳定或者交叉，则表明物流需求和区域经济两者之间的发展呈正相关。2)经济结构:经济结构会直接对物流需求产生影响。3)经济空间结构。对于我国而言，由于疆土比较辽阔，每个地区之间的风土人情以及地理物质都存在十分明显的差异，因此需要结合区域经济空间结构和自然环境制定对应的配送方案。

3平台服务与数据价值

3.1平台服务价值

客户线下多式联运物流组织通常面临物流方案不够优化，结合部效率低，跨区域运力难以串联衔接等痛点。云平台充分发挥数据库优势，调用资源池等海量数据，为客户设计最优多式联运方案，包含仓储、装卸等物流环节，服务企业供应链管理。在多式联运过程中，利用数据算法合理匹配运力、装卸、仓储等资源，压缩结合部时间损耗。畅通各个物流环节的信息，提高结合部运输组织效率，为客户降本提效。此外，云平台还利用大数据分析为客户提供个性化、行为管理和淡旺季分析等服务。通过平台互联、规模化经营、减少客户用工岗位等手段，为客户降低综合物流成本。通过技术和服务，持续在多式联运链条中挖潜提效，推动多式联运业务功能更强、服务更优，成为支撑云平台发展的强引擎。

3.2通过常态化运营

云平台持续应用积累自身数据，形成庞大的数据库，进而逐步探索数据湖应用。通过新技术和数据分析应用，可以了解以铁路为主导多式联运的市场规律、发展情况。为宏观产业政策制定、物流市场分析、企业运营提供科学决策依据。根据大数据分析，提供物流指数，产品供需指数等，进而为政府部门提供可靠的市场监管数据。

4基于多式联运的车辆路径决策

4.1多式联运网络搭建

多式联运网络以物流运输起始位置作为开端、以物流运输终止位置作为结束，可在联运主机、Main主机、Spare备份设备的作用下，实现对应急物流运输车辆的调度与调节，从而使得集装箱型货物能够在最短时间内送达其运输目的地。Main主机分别与起始位置、终止位置处的核心调度主机相连，可在准确记录传输地址信息的同时，对车辆行进时间进行有效控制。Spare备份设备则可根据已有记录信息，对物流车辆的行进速度、行进路线等指标条件进行协调。联运主机具备较强的调节适应性，能够同时联合Main主机与Spare备份设备，制定更加完善的物流车辆运输与协调任务。

4.2完善多式联运枢纽节点

当前，我国综合交通枢纽集疏运体系不完善、邻而不接、连而不畅、服务水平不高等问题依然十分突出。“十四五”期，我们要把强化基础设施协调衔接作为推动多式联运发展的重要抓手：一是加强大型多式联运枢纽（内陆港）规划建设。研究制定多式联运枢纽（内陆港）规划，统筹做好与国土空间、城乡建设等规划衔接，推动形成若干规模大、效率高、辐射广的全国性、区域性多式联运枢纽。二是加快提升枢纽节点集疏运能力。创新铁路专用线建设运营管理模式，形成市场化运作机制；推进铁路大型园区、港站枢纽、机场等外连高等级公路建设，实现货物快速集散。三是增强联运枢纽服务功能。鼓励支持铁路港前站建设，推进港口和铁路功能前移；推动枢纽节点拓展拆拼箱、提换箱、查验保税、金融保险等功能，强化与关联产业联动发展。

5应急物流运输车辆调度优化方法

5.1起始调度位置定义

起始调度位置是指物流运输货物的起点，可随多式联运网络结构形式的改变而出现不断变化的趋势，一般情况下，受到多式联运网络节点覆盖强度、车辆运输调度频率两项物理系数的直接影响。联运网络节点覆盖强度可表示为s，在一个完整的应急物流运输网络中，该项物理量由上限数值sn、下限数值s0两部分组成，其中，n代表单位时间内的运输车辆调度系数值。由于应急物流运输网络的多变性，该项物理量的实际取值结果并不完全固定。

5.2行进优化系数计算

行进优化系数决定了应急物流运输车辆所具备的实际调度能力，在多式联运网络中，该项物理量的数值水平越高，与应急物流车辆匹配的运输压力也就越大，反之则越小。受到应急物流运输车辆起始调度位置与终止调度位置的影响，行进优化系数可被看作是具有方向和指代能力的标量系数，其中方向是指行进优化系数对于应急物流运输车辆调度方法的正向与反向促进能力，而指代能力则是指行进优化系数能够直接限定多式联运网络所具备的调度与应用能力。

结束语

针对传统算法存在的一系列问题，提出一种基于SVＲ－Kalman滤波的多式联运物流协同配送算法。实验测试证明:所提算法能够获取更加满意的物流协同配送方案，同时还能够有效减少物流配送时间。由于受到时间以及环境等多种外界因素的干扰，所提算法仍然存在不足，后续将对其进行进一步完善，使其能够广泛适用于不同的研究领域，确保物流系统的运行效率得到有效提升。

参考文献

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