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摘要
目的 针对低碳背景下带模糊需求的低碳多式联运规划问题（Low-carbon Multimodal Transportation Planning Problem with Fuzzy Demand, LCMTPP-FD），以成本最小化构建数学模型。同时，结合现有的强制碳排放、碳税、碳交易和碳补偿等政策对LCMTPP-FD进行模型转换，研究不同低碳政策对物流成本和碳排放量的影响。方法 主要根据模型的特征，设计一种t分布麻雀搜索算法，对不同低碳政策下的模型进行求解，将迭代次数作为t分布的自由度来提高麻雀算法的性能。结果 将改进算法及多个模型应用于实际运输案例中，改进的麻雀算法能在较短时间内获得最优解，并且在强制碳排放下碳排放量最少为9 522.28，在碳交易和碳补偿政策下成本分别降低了11.41%、17.24%。结论 改进的麻雀搜索算法具有较好的收敛性和搜索能力。强制碳排放能有效地降低碳排放量，碳交易和碳补偿能有效降低企业成本，适合于低碳运输的推广。
- 出版日期2023
- 单位上海理工大学
