Resumen

Este estudio investiga un problema multimodal de diseño de redes logísticas verdes de aglomeración urbana con demanda estocástica, en el que diferentes autoridades logísticas de diferentes ciudades optimizan conjuntamente las configuraciones de los nodos logísticos y los impuestos uniformes sobre el carbono en los modos de transporte logístico para maximizar el bienestar social total de la aglomeración urbana y consideran los comportamientos de elección de los usuarios logísticos. Los comportamientos de elección de los usuarios se capturan mediante un modelo de equilibrio estocástico basado en logit. Para describir los comportamientos de juego de las autoridades logísticas en la aglomeración urbana, el problema se formula como dos modelos de programación no lineal de dos niveles, a saber, modelos de decisión independientes y centralizados. A continuación, se presenta una optimización de enjambre de partículas con comportamiento cuántico (QPSO) integrada con un método de promedios sucesivos (MSA) para resolver los modelos propuestos. Los resultados de la simulación muestran que, para lograr la optimización global de la red logística ecológica en la aglomeración urbana, las autoridades logísticas deberían adoptar decisiones centralizadas, construir una red logística multimodal y establecer un impuesto razonable sobre el carbono.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:aglomeración urbana, comportamientos de elección, autoridades logísticas, optimización por enjambre de partículas comportado, problema de diseño de red logística verde multimodal, modelos de programación binivel no lineal, modelos de decisión centralizada, diferentes autoridades logísticas, red logística verde, configuraciones de nodos logísticos
• Keywords:urban agglomeration, choice behaviors, logistics authorities, behaved particle swarm optimization, multimodal green logistics network design problem, nonlinear bilevel programming models, centralized decision models, different logistics authorities, green logistics network, logistics node configurations