论文题目
Benders Decomposition for Multimodal Facility Location Allocation Problem Considering Capacity Levels and Uncertainty
发表期刊
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems（中科院一区TOP，IF=7.9）
作者与单位
黄琴 上海理工大学
赵来军 上海理工大学（通讯作者）
吴昌质 重庆师范大学
研究工作
本文研究中欧班列物流网络中货物从中国各始发城市出发，经由集拼中心和边境口岸，最终抵达欧洲不同目的地的运输优化问题。该问题被构建为一个具有随机需求与交付时间的多容量多模式设施选址-分配模型，并采用分布式鲁棒优化方法进行建模。研究目标是最小化总成本，包括设施建设成本、运输成本和时间延误成本。鉴于目的地需求和运输时间的随机性，本研究利用历史数据驱动构建了这些随机参数的Wasserstein模糊集。随后，基于概率论和对偶理论，将提出的不可解分布式鲁棒优化模型重定式为两阶段确定性混合整数线性规划模型。为求解该问题，本文开发了一种改进型Benders分解算法，该算法融合了多种有效不等式、子问题多切重定式及Pareto最优切策略来提升算法性能。最后，通过Gurobi求解器和改进型Benders分解算法对模型进行求解，确定了建设集拼中心的位置和容量水平以及货物的运输路径。
本研究以中国27个城市、4个出境口岸，12个欧洲目的地以及3种运输模式进行案例分析。结果表明，改进的Benders分解算法在求解速度上显著优于广泛使用的Gurobi求解器。最终，研究确定在西安、乌鲁木齐、重庆、沈阳和呼和浩特建立不同容量水平的集拼中心，并给出了相应的运输路径。
图1 中欧班列集拼网络货物运输流程示意图
图2 候选集拼中心地理分布
图3 集拼中心经过口岸到达目的地的路径
全文链接
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10945845
引用
Q. Huang, L. Zhao* and C. Wu, Benders Decomposition for Multimodal Facility Location Allocation Problem Considering Capacity Levels and Uncertainty, in IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, doi: 10.1109/TITS.2025.3552599.
