无水港选址研究：模拟退火算法与混合遗传算法的应用

"这篇论文研究了宁波港中距离无水港的选址问题，结合模拟退火算法和混合遗传算法来解决这一复杂优化问题，并与其他优化工具（如IBM ILOG CPLEX12.2）的解决方案进行了对比。研究背景是港口腹地竞争加剧和内陆运输业的繁荣，无水港作为提升港口竞争力和推动区域经济发展的关键，其选址策略至关重要。论文引用了多项国内外学者的研究，包括基于多式联运的模型、空箱站选址模型、无水港对国际贸易的影响，以及考虑多重标准的无水港选址问题。作者还探讨了无水港在缓解海港拥堵和提高运输效率中的作用，以及内陆港的投资决策问题。" 正文: 无水港是指位于港口城市之外的内陆地区，具备港口部分功能的物流节点，它通过多式联运将海洋运输与陆地运输紧密联系起来。随着全球贸易的增长和港口竞争的激烈，无水港的建设已成为港口服务延伸至内陆腹地的重要方式，同时对促进区域经济发展具有显著作用。 论文提出的是一种结合模拟退火算法和混合遗传算法的求解策略，这两种算法都是优化领域常用的全局搜索技术。模拟退火算法模拟了固体冷却过程中原子的随机移动，能够跳出局部最优解，寻找全局最优；而混合遗传算法则结合了遗传算法的群体智能和局部搜索能力，提高了搜索效率。通过这两种算法的结合，可以更有效地处理无水港选址问题中的复杂约束和多目标优化。 论文中特别强调了规模经济效应，即随着无水港规模的扩大，单位运营成本会逐渐下降。因此，在模型构建中引入了成本折扣系数，以反映这种经济效益。此外，作者以宁波港为例，但指出该选址方法具有普遍性，可应用于其他港口的无水港选址决策。 论文引用的前人研究进一步丰富了无水港选址的理论框架。例如，Ambrosino和Sciomachen的研究侧重于多式联运环境下的意大利热那亚港口无水港选址；Gendron和Potin的双层顾客流模型关注空箱站的布局；Bentzen的分析强调了内陆交通运输网络对港口发展的重要性；Woxenius则讨论了无水港如何降低运输成本和提高物流效率；Violeta等人的工作探讨了无水港在大型化船舶背景下的角色；而Alamur等人的研究则涉及了选址时对运输成本和服务水平的考量。 这篇论文深入研究了无水港选址问题，结合实际案例与先进的优化方法，为港口腹地竞争和内陆经济发展提供了有价值的理论支持和实践指导。通过综合考虑多种因素，如运输成本、服务水平、规模经济和内陆网络建设，可以为无水港的选址提供更加科学和全面的决策依据。