彭 勇，肖云鹏，罗义娟

(重庆交通大学 交通运输学院，重庆 400074)

0 引 言

多式联运是目前最重要的运输组织模式之一，合理的多式联运路径决策，将降低运输成本，提高运输效率。决策目标是影响多式联运路径优化的关键因素，常见的优化目标有最小成本、最短时间、最小风险、最低碳排放等。但过去单一决策目标的研究对运输实践的指导意义较小，因真实情况下决策目标通常是不唯一且相悖的[1]。如货主在运输某些具有强时效性、高附加值的货物(轻工、纺织品及服装、医药制品及鲜活易腐品等)时，通常要求尽快运输交付，但提高运输速度往往意味着运输企业要支出更多的成本[2]。因此选择一条能满足企业经济效益追求，同时能缩短运输时间的最优路径，对于提升企业效益与服务质量，增强企业竞争力具有重要意义。现有研究针对多目标多式联运问题的解决方法有权重法[3]，目标转换为约束[4]，Pareto解[5]等，真实情况下权重法中不同目标权重的确定非常困难，目标转换为约束后增加了算法复杂度且求解质量不高，而Pareto解能很好处理相悖目标之间的表达，而被广泛应用于多目标问题的研究中[6]。

此外多式联运实践因受交通、天气等影响，具有不确定性。现有研究通过随机理论[7]、模糊理论[8]或区间数[9]来处理多式联运路径决策过程中的不确定性。然而忽略了对决策有重要影响的班期[10]，当问题引入班期后，优化目标的分布函数或数值特征通过以上不确定处理方法求解非常困难[11]。……