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Immune-Inspired Multi-Objective PSO Algorithm for Optimizing Underground Logistics Network Layout with Uncertainties: Beijing Case Study
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AI
DOI：10.3390/su17104734.png)
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摘要
En 中文
随着全球城市化进程的快速加速和智慧城市倡议的兴起，大型都市面临着物流需求激增和地面交通资源受限的双重挑战。传统地面物流网络因交通拥堵、高碳排放和低效的末端配送，难以在高密度区域支持可持续城市发展。本文针对智慧城市下随机场景的枢纽-辐射型地下空间物流系统（ULS）网络布局优化问题，提出了一种免疫启发的多目标粒子群优化（IS-MPSO）算法。通过整合随机鲁棒容量-选址-分配-路径（CLAR）模型，该方法同时最小化建设成本、最大化运营效率并提高地下通道负载率，同时嵌入概率密度函数以捕捉多维不确定性参数。北京五环地区的案例研究表明，IS-MPSO算法在500次迭代内将总目标函数值从980万元降至340万元，平均在280次迭代内实现稳定收敛。优化后的ULS网络采用环-突触拓扑结构，将地下通道负载率提升至59%，实现道路货运缓解率（RFAR）达98.1%，从而将末端配送距离缩短至1.1公里。本研究为智慧城市地下物流空间的规划提供了一种平衡经济效率与鲁棒性的决策范式，有助于高密度区域的可持续发展，并验证了该算法在大型组合优化问题中的有效性。
Keyword:
urban underground space
sustainable city logistics
underground logistics systems
multi-objective optimization
hub-and-spoke network
stochastic programming
期刊
IF:
3.3
论文数:
10.7W
被引数:
28.4W
机构
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