摘要：綜合考慮託運人和承運人的利益，分別建立託運人和承運人的費用函式，通過託運人和承運人的博弈分析，減弱二者的利益衝突，考慮到承運人激勵行為選擇機制，通過量化運輸風險、運輸時限、運輸距離、運輸成本、運輸距離等影響運輸費用的因素，建立廣義費用函式模型，轉化為一個運輸方式選擇多目標優化問題，通過自適應遺傳演算法的設計，對該問題進行優化，最後得到當託運人要求一定時，候選承運人數量增加時，該演算法的優越性更明顯。
關鍵詞：博弈廣義費用函式多目標優化遺傳演算法
1引言
運輸是物流活動中重要的環節，如何選擇最優的物流運輸方式常常成為決策者面臨的難題，因為不同的運輸方式有著其各自特點。目前國際物流運輸主要採用五種運輸方式：航空運輸、公路運輸、鐵路運輸、水路運輸、管道運輸，各有其優缺點。基於此，正確選擇物流運輸方式，對提高企業運輸效率、降低物流成本，提高託運人的滿意度都具有積極的意義。
2基於託運人和承運人運輸方式選擇的博弈模型
假設“人是理性的”是博弈論的基本前提，即在進行博棄中策略選擇時，每個參與者都以追求自身利益最大化為目標，並且人們的行為也是相互影響的。將“人是理性的”假設進一步擴充套件，可得出參與博弈的組織同樣也是理性的，即也是以追求自身組織的效用最大化為目標。對於運輸系統，託運人希望能在效用最大化條件下完成貨物運輸，不同運輸方式承運人也期望獲得最大收益。承運人之間為了獲得承運權，他們之間也存在合作與競爭，這種競爭與合作活動都是相互進行的。因此，根據博弈論的概念及基本要素分析，我們可以得到貨物運輸方式選擇的整個過程，實際上就是託運人與承運人、承運人之間的博弈過程，符合博弈論研究的基本要求。
本文的貨物運輸方式主要涉及鐵路運輸、公路運輸、水路運輸及航空這四種運輸方式。貨物運輸方式選擇的博弈過程，既是各種不同運輸方式承運人在滿足各自利益基礎上的博棄，同時也是託運人和承運人之間的一個相互博棄過程。託運人與承運人的一主多從博弈關係如下圖所示。
2.1託運人廣義費用的目標函式
在廣義費用思想的基礎上，選取運輸費用、時間成本和風險成本等三個因素，作為影響託運人貨物運輸方式選擇的主要因素，構建的貨物運輸方式選擇廣義費用函式模型如下：
式中：，j—貨物從i到j的託運人廣義運輸費用；—貨物以運輸方式從到的運輸價格；—貨物以運輸方式k從i到j所需時間；—貨物從i到j的運輸時間限制；—貨物以運輸方式k從i到j的運輸風險成本；—運輸時間限制內貨物的時間價值係數；
——運輸時間限制以外內貨物的時間價值係數；——權重係數i=1，2，3。
2.2承運人目標函式
作為貨物運輸的承運人，其目標是能夠獲得託運人較高的託運費用，並且能夠使得貨物運輸過程的運營成本、超時懲罰成本和風險成本最低，從而使得最終的利潤最大化。論文將承運人的總收入（即託運人所支付的貨物運輸費用）減去運營成本、超時懲罰成本和風險成本之和作物承運人的目標函式。
式中：—貨物從i到j承運人k的運輸利潤；—燃油和潤滑油費用；—正常維修費用；—折舊費用；—管理及人員工資費用；—貨物從i到j承運人k所耗時間；—貨物從到j的運輸時間限制；—貨物從i到j承運人k的運輔險成本；—運輸時間限制內貨物的時間價值係數。
為承運人目標函式中各影響因素的權重係數，是承運人根據各影響因素的重要程度，而確定的權重大小。承運人目標函式是以利潤函式最大化為目標。
2.3承運人激勵行為選擇機制分析
本文所研究的承運人能主動採取的激勵行為主要有價格激勵行為、時間極力行為和執行安全激勵行為3個，價格激勵是指承運人對貨物的運價給予一定的折扣，從而讓託運人更傾向於自己；時間激勵是指調整運輸速度及運輸準時性；安全激勵是通過一定的安全措施，以降低運輸風險的行為。而承運人選擇何種激勵行為依據兩個方面，一個是託運人的目標，一個是其他承運人所採取的.激勵行為。
3託運人運輸方式選擇的一種自適應遺傳演算法
託運人運輸方式選擇問題屬於一類資源組合優化問題，可以採用不同的優化策略進行最優解的搜尋[6]..本文提出一種自適應遺傳演算法來求解託運人運輸方式選擇優化問題。
3.1染色體編碼
根據遺傳演算法，每條染色體可以表示為圖1所示的程式碼串，表示任務選擇方案。程式碼串中的每一位代表一個候選方案的狀態，μij=1表示任務yi=的第j個候選方案被選中參與運送，μij=0表示未被選中；Y={yi│∈[1，n]}，表示託運人在根據實際情況確定權重後提出的n項要求的集合；M={mii│n≥1}表示可以完成任務yi的候選承運方集合。。這樣，貨物運送方案選擇優化問題就轉換成利用遺傳演算法求解最優解問題，即求解最優染色體編碼。
3.2遺傳運算元的選擇策略
遺傳演算法的遺傳操作一般包括選擇、交叉和變異在一般的遺傳演算法中，對所有個體的交叉概率PC和變異概率Pm選用某一固定引數，且在遺傳過程中保持不變.本文提出一種交叉和變異概率的自適應調整規則，使得每個個體按其適應度大小選擇不同的交叉概率PC和變異概率Pm。而且，在遺傳過程中根據適應度的變化自動調節這兩個控制引數。這樣，群體中每個個體對環境的變化就具有自適應調節能力。
參考文獻：
[1] 張得志，凌春雨. 多種運輸方式的組合優化模型及求解演算法[J]. 長沙鐵道學院學報，2002，04：71-75.
[2] 劉娜翠，邱榮祖，侯秀英. 物流系統中運輸方式的選擇[J]. 福建農林大學學報（自然科學版），2011，05：546-550.
[3] 井祥鶴，魏冬峰，周獻中. 運輸方式選擇多目標優化問題的混合遺傳演算法[J]. 計算機工程與應用，2008，06：210-212+224.