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作者：胡永仕;吴浩杰;简文良;李泽浓;
单位：福建理工大学交通运输学院;
摘要：在多式联运中，货运需求的不确定性及混合时间窗约束的存在，往往成为引发物流成本攀升与碳排放量增加等问题的关键因素。从多式联运承运人的视角出发，运用梯形模糊数表示需求的不确定性，构建碳交易政策下的低碳多式联运路径优化模型。同时引入模糊期望值法与模糊机会约束规划对模型进行去模糊化，设计了改进的自适应模拟退火遗传算法对模型进行求解。最后以某多式联运系统为例，验证了模型与算法的有效性。结果表明：模糊期望值法与模糊机会约束规划理论能够有效应对模型中货运需求不确定的问题，提高运输方案的准确性与可靠性；相较于传统遗传算法和模拟退火遗传算法，改进的自适应模拟退火遗传算法下的方案总成本分别减少了48%和12%，更适用于该模型的求解；保证各节点处充足的运输能力和转运能力能够有效降低实际运输中不确定性因素的影响；合理设置碳交易价格系数有利于承运人选择环境友好型的运输方案。
关键词：多式联运;;模糊需求;;混合时间窗;;碳交易;;遗传算法
基金资助：教育部人文社会科学基金项目(24YJA790014);; 福建省自然科学基金项目(KY310420)
