技术摘要：
本发明公开了一种基于多商品流的中欧集装箱运输方案优化方法，该方法包括构建中欧集装箱运输网络，构建基于多商品流的中欧集装箱运输方案优化模型，采用NSGA—II算法对步骤S2中优化模型进行求解得到Pareto非劣解集，采用模糊AHP‑topsis算法对步骤S3得到的Pareto非劣解  全部
背景技术：
目前中欧集装箱运输效率低下的问题日益严重。实践证明，一味加强交通  运输基 础设施建设并非解决运输效率低下的良策，而不合理的运输方案是运输  效率低的主要问 题。
技术实现要素：
针对现有技术中存在的以上问题，本发明提供了一种基于多商品流的中欧  集装 箱运输方案优化方法，通过控制运输成本，实现提高运输服务水平，进而  促进中欧贸易的 良性发展。 为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为： 一种基于多商品流的中欧集装箱运输方案优化方法，包括以下步骤： S1、构建中欧集装箱运输网络； S2、根据步骤S1中的中欧集装箱运输网络，构建基于多商品流的中欧集装  箱运输 方案优化模型； S3、采用NSGA—II算法对步骤S2中优化模型进行求解，得到Pareto非劣 解集； S4、采用模糊AHP-topsis算法对步骤S3得到的Pareto非劣解集进行评估，  选择最 优化运输方案。 进一步地，所述步骤S1中将各个路段以及各种运输方式的运输费用和运输  时间 表示为： 其中， 表示城市i到城市j使用第k种运输方式的费用， 表示第k种运  输方式 的办理费用， 表示第k种运输方式的基础费率， 表示城市i到城市j  使用第k种运输方 式的运输距离， 表示城市i到城市j使用第k种运输方式的  运输时间，vk表示第k种运输方 式的运输速度。 进一步地，所述步骤S2中构建的基于多商品流的中欧集装箱运输方案优化  模型 表示为： 5 CN 111553507 A 说　明　书 2/9 页 其中，C表示全程运输费用，T表示全程运输时间，M表示运输需求的集合，  N表示多 式联运网络城市节点集合，K表示运输方式的集合，O表示所有运输需  起始点的集合，D表示 所有运输需求目的地的集合， 表示从城市i到城市j  使用第k种运输方式的单位运输费 用， 表示从城市i到城市j使用第k种运输  方式的运输时间，Tk,l表示由k种运输方式转换 为l种运输方式的单位转运时间，capacityi,j,n表示由城市i到城市j的第n班铁路班列的能 力，Z表示正整数，Ai,m表  示第m个货物离开城市i的时间，Cm,max表示第m个货物的货主最大可 接受的运  输费用，Tm,max表示第m个货物的货主最大可接受的运输时间，Ck,l表示由k种运  输 方式转换为l种运输方式的单位转运成本，qm表示第m个货运需求的货运量，Cm,max表示第m个 货运需求的最大运输费用限制，Tm,max表示第m个货运需求最大 的运输时间限制，[Ej，Dj]表 示城市j的公路时间窗， 表示货物m以第l中方  式离开城市j的等待时间， 表示第m个 货运需求搭乘铁路的第n个班期从城  市i到城市j则为1，否则为0； 表示城市i到城市j 的第k种方式的第n个  班期的时间，ti,m,d表示第m个货物离开城市i为第d天则为1，否则为0； 6 CN 111553507 A 说　明　书 3/9 页 表  示第m个货运需求从城市i运输到城市j采用第k种运输方式则为1，否则为0； 表 示第m个货运需求在城市i由运输方式k转换成运输方式l则为1，否则为0，  ceil( )表示向 上取整函数，F()表示0-1函数。 进一步地，所述步骤S3采用NSGA—II算法对步骤S2中优化模型进行求  解，得到 Pareto非劣解集，具体包括以下分步骤： S31、对染色体进行两阶段编码，第一段为路径编码，第二段为运输方式编  码； S32、对染色体进行解码，得到染色体表示的运输路线和运输方式； S33、适应值计算：按照解码路径得到的运输时间和运输费用不满足约束时，  将运 输时间和运输费用分别乘以惩罚系数，反之则不变； S34、快速非支配排序：根据目标函数值，计算染色体的排序等级并进行分  层和选 择，建立子代染色体种群； S35、采用竞标选择算子，每次取两个染色体，比较排序等级，若排序等级  值较小， 则该染色体进入子代种群，反之则被淘汰，若排序等级值相同则比较  拥挤度，若拥挤度较 大，该染色体被淘汰，反之则进入子代种群； S36、分别进行染色体交叉和染色体变异操作； S37、将产生的子代种群和父代种群进行合并，重新计算适应度并进行非支  配排 序； S38、判断染色体代数是否满足要求，若不满足则返回步骤S35，并且将代  数递增 1，否则结束操作。 进一步地，所述步骤S32对染色体进行解码，得到染色体表示的运输路线  和运输 方式，具体包括以下分步骤： S321、寻找每个节点的关联节点集P； S322、将所有节点划分成两个集合S、T，其中集合S包含起始节点，集  合T为其他节 点； S323、取集合S末节点的关联节点P在集合S中的相对补集Q，若相对补  集Q为空则 该染色体不可行，给予不可行标记，跳出解码过程，否则在相对补  集Q中选择优先级最大的 节点n，将节点n归入集合S，并将集合T减去该节点； S324、当节点n不为终点时重复步骤S323，直到节点n为终点。 进一步地，所述步骤S34根据目标函数值，计算染色体的排序等级并进行  分层和 选择，建立子代染色体种群，具体包括以下分步骤： S341、比较个体i与个体j的适应度值，若个体i的适应度值优于个体j，则  个体i支 配个体j，若个体i没有被任何其他解支配，则个体i为非支配解，将所  有非支配解的集合赋 予排序等级为1； S342、在除去非支配解外的剩余种群中再次筛选出非支配解集，赋予排序  等级为 2； S343、重复步骤S341的方法筛选非支配解集并赋予排序等级，直到整个种  群被分 层。 本发明具有以下有益效果：本发明基于中欧多式联运网络，构建基于多商 品流的 中欧集装箱运输方案优化模型，并对优化模型进行求解和评估，得到最  优化运输方案，实 7 CN 111553507 A 说　明　书 4/9 页 现控制运输成本，显著提高运输服务水平，进而为中欧集装  箱多式联运经营人提供运输方 案参考。 附图说明 图1是本发明基于多商品流的中欧集装箱运输方案优化方法流程图； 图2是本发明中中欧集装箱多式联运网络示意图。