121集装箱公路中转站选址问题鲁棒优化方法研究  

Robust Optimization for Inland Container Depot Location and Allocation under Demand Uncertainties

作　　者：沈犁[1] 冯春[1] 朱娟秀[1] 

机构地区：[1]西南交通大学交通运输与物流学院,成都611756

出　　处：《科技通报》2012年第6期149-151,154,共4页Bulletin of Science and Technology

摘　　要：主要研究集装箱公路中转站选址问题,在以情景分析法描述不确定性需求的基础上,采用了构建鲁棒遗憾模型的形式对相关问题进行优化求解,同时设计了具有自适应特点的改进遗传算法,并通过算例仿真对随机优化及鲁棒优化模型进行了最优解性能分析。其结果表明鲁棒优化方法对于各情景下的参数扰动都具有较低数据敏感性,能有效降低决策风险,减少决策失误。This paper proposes a robust optimization （RO） method that can mitigate demand uncertainty by a set of scenarios for the inland coniainer depot location and allocation problem.We adopt a regret value criterion to generate the R0 model and design an improved adaptive genetic algorithm for solving this optimization problem.Simulation experiment shows that the robust optimization solution provides excellent results with low sensitivity to the disturbance of parameters under different scenarios when compared to deterministic solution and sampling based stochastic programming solution.

关 键 词：公路中转站选址 需求不确定性 鲁棒优化方法 自适应遗传算法 

分 类 号：TP273.2[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] U492.2[自动化与计算机技术—控制科学与工程]