欧洲轴辐式路集疏运系统.doc

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1、欧洲轴辐式铁路集疏运系统东北亚运输中心,物流及运输经济学,韩国交通研究院(KOTI)高阳市,京畿道411-701,韩国机械与工业工程系,多伦多大学,多伦多,加拿大M5S3G8管理科学系,滑铁卢大学,大学西路200号,滑铁卢,加拿大,N2L3G12005年8月3日初定;2006年9月20日修订;2006年11月21日通过摘要这篇文章主要讨论的是轴辐式集疏运系统的相关问题,中心思想是寻求合适的路线,服务班次,火车长度,运输量。轴辐式网络在航空费率中比较常见,过去并没有被广泛的应用到铁路中来。如果一些服务环节存在集运的话,这个

2、模式是可以盈利的。我们建立一个线性整数规划模型,它的目标函数不仅包括典型的运营成本,并且包括运输网络中的运输时间成本。然后我们应用启发式算法去解决法国、意大利、德国三国铁路货运系统和囊括10国的欧洲货运网络中发生的大规模实例。假设每一个节点都配有整合能力,通过对主要节点的灵敏度分析,自然地揭示潜在的中枢位置,以得到最终的解决方案。@2006爱思唯尔有限公司保留所有权利关键词:轴辐式问题;铁路集运;网络设计;优化;物流;欧洲;1背景介绍随着EC(欧洲共同体)成员的增加,跨境集运流量的增加是自然而然的。这种运输模式对于皮卡和

3、本地配送是极为方便的,但长途运输又是另一回事了。由于大量货运造成的污染,道路网络承受了巨大的压力。像高山等天然边界造成了自然环境的隐患,在任何情况下都会降低整体速度。其中的一个影响是转口的趋势,与“城市物流”相关。汤普森和西川谷口(2001)和怀特等详细说明这一概念:一些承运人会交给其他人转运,后者将在城市中心进行所有交付。这个想法对于特定国家的货物运输是极有可能的。然而,这些增加的货物仅仅一部分可以被卡车运输所吸纳是显而易见的。欧洲公路网根本没有潜在的扩张能力。而对于正确的运输方式,比如内河航道的驳船运输还是非常有用的

4、。驳船模式在欧洲比在北美更为试用,但是它的讨论超出了我们本篇文章的范畴。欧洲存在着大量的铁路网。《国际运输管理》杂志,卷2(1),近期发布了一个关于欧洲铁路政策的特殊问题。大部分的文章关注铁路客运服务,但是海克罗泽(2004)比较了英国、法国和德国的基础设施通过允许第三方运营商进入铁路系统的收费方式。《交通研究》,第25卷(4),还发布了一个关于欧洲铁路的特殊问题。讨论SNCF(法国国家铁路)的特殊服务的可靠性,是设计用来在JIT(及时)市场上与中长途卡车运输竞争的。铁路货运在欧共体的服务往往有一个时间表,而在美国或加拿

5、大的铁路会更经常地等待火车的调度,只有当足够多的汽车已经被积累才能这样做。本文主要着眼于铁路运输。上面提到的量的增加会更有效地增强货运系统运营的重要性。轴辐式网络系统,虽然在航空和零担运输中运用的更为广泛,也是值得考虑的。本文的一个目的是:我们测试一些包含多个成员和潜在的枢纽节点的铁路网络的可靠性。在本文中,我们考虑10个国家之间的铁路网,但只有两个是现在的欧共体的成员。我们的数据和流量资源是来自于EUFRANET(1999)和SIMIQ(2000);位置和距离的输入参数是来自于现成的地图。我们将设计不同类型的枢纽网络,

6、这些在下文中的描述会具备以下特征:(a)网络中只有一些国家;(b)更多的国家参与其中,但是[在(a)和(b)中]只有特定的国家可以有枢纽点,或者它们都不具备;(c)所有的国家都包括在其中,任何一个节点都可以是枢纽点。最后将在成本和服务方面对这些系统进行比较,然后对每个国家的网络系统的性能进行测试。轴辐式网络结构主要是通过在枢纽点集中货物数量来降低运输成本。已经有对货物的最优路径的比选和性能分析的研究。奥凯利和布莱恩(1998)和Pirkul和Schilling(1998)枢纽点的选址问题。Campbell等(2002)对

7、轴辐式网络进行了综合的研究调查。高复杂性中心位置的选定问题经常需要假设所有的运输产品起讫点只见通常涉及一个或多个枢纽节点。Aykin(1995)把轴辐式战略放在航空运输中,我们将称之为混合网络:原材料或乘客从源头始发可以到达目的地而不必访问任何枢纽;可以直接去枢纽点然后再直达目的地;或先到达一个枢纽,在与其他货物(乘客)汇集之后去到第二个枢纽点,然后直达最终目的地。通过或者不经过枢纽点的货物运输所用的系数不同,通过获得由于运输整合的额外费用。Jaillet等(1996)解决了一个更一般的轴辐式问题,其调度模式包括:直航服

8、务,1站式服务,2站式服务......,升级到无限制站点服务。每一个站点都是一个潜在的枢纽,但是时间在枢纽点的延迟并没有考虑在内。到目前为止的研究解决了在航空货运的背景下的问题。SIMIQ(2000),是解决了铁路枢纽选址问题的研究之一,以一个分段线性目标函数的形式处理规模经济;这成本随运输体积变化而变化。一种启发式

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