公铁联运路径优化模型及其非支配排序遗传算法实现

内容概要：文章详细介绍了多能源公铁联运路径优化模型及其求解方法。模型旨在最小化运输总成本和碳排放，涉及多个运输节点、多种运输方式和复杂的中转规则。文章定义了相关符号变量，构建了目标函数和约束条件，并采用非支配排序遗传算法（NSGA-II）进行求解。具体改进包括佳点集初始化种群和自适应交叉与变异概率机制。 适合人群：交通运输领域的研究人员和工程师，特别是对公铁联运优化感兴趣的专业人士。 使用场景及目标：适用于多能源公铁联运的路径规划问题，帮助决策者制定最优运输方案，降低运输成本和碳排放。模型可以用于物流公司的运输计划制定、政府交通规划部门的运输政策研究等领域。 阅读建议：文章内容较为复杂，建议先理解基本的公铁联运概念和遗传算法原理。重点关注模型的目标函数和约束条件，以及算法的改进措施。在阅读过程中，可结合实际案例进行思考和验证。