大连海事大学交通运输工程学院赵旭团队在《上海海事大学学报》发表论文《失效情景下考虑拥堵及偏好的多式联运路径选择》，该研究针对新冠疫情下多式联运网络节点及路径失效风险，构建了以经营人利润最大、运输碳排放最小为目标的多目标0-1规划模型，融入拥堵影响与托运人偏好因素，为多式联运方案优化提供了科学决策支持。
多式联运是国际货运核心方式，但运输链长、可靠性受节点及路径失效影响较大，新冠疫情进一步加剧了这一风险，常导致货物滞期与经济损失。现有研究多聚焦路径优化或失效风险识别，却较少将两者结合，且忽视拥堵及托运人偏好的实际影响，难以满足复杂场景下的决策需求。
为此，研究团队构建的模型创新性地纳入节点及路径失效的不确定性，通过关联度矩阵评估节点联系，精准模拟失效后货流重分配引发的到达拥堵与换装拥堵，同时建立基于托运人时间偏好的运价函数，实现经济效益与环境效益的双重优化。在求解方法上，采用蒙特卡洛方法与带精英策略的非支配排序遗传算法相结合的混合算法(MCM-NSGA-II)，高效处理随机变量与多目标优化难题。
团队以武汉到柏林的集装箱运输为案例验证模型有效性，选取22个城市构建多式联运网络，模拟8种节点与路径失效情景组合。结果显示，中欧班列在运输中占主导地位，主要出境口岸为二连浩特、阿拉山口和满洲里;节点或路径失效会通过货流重分配引发关联节点拥堵，导致碳排放量增加、利润下降，而托运人偏好对运价浮动影响显著，峰值差达1494.99元;运输港站服务效率降低到一定程度时，最优运输路径会发生调整，如中转点从拥堵节点转向无拥堵节点。
该研究填补了失效情景下多式联运路径优化的研究空白，其模型与算法可为运输企业应对突发风险、优化运输方案提供实用工具，对推动交通运输业绿色低碳、安全高效发展具有重要现实意义。
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