【摘 要】
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针对时间窗与需求量不确定性下的多式联运路径优化问题，运用梯形模糊数表示模糊需求量与模糊时间窗，考虑碳排放、运输成本以及客户满意度，建立多目标模糊机会约束模型。固定的交叉、变异概率会直接影响算法的收敛性，针对此问题将自适应性与NSGA-II算法结合，通过与CPLEX和NSGA-II算法的对比验证了所提模型与算法的有效性。最后探究了碳税值与模糊需求量偏好值变化时对优化结果的影响。研究结果表明：碳税值的
【基金项目】
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上海市科学技术委员会创新项目（16DZ1201402,16040501500）；
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针对时间窗与需求量不确定性下的多式联运路径优化问题，运用梯形模糊数表示模糊需求量与模糊时间窗，考虑碳排放、运输成本以及客户满意度，建立多目标模糊机会约束模型。固定的交叉、变异概率会直接影响算法的收敛性，针对此问题将自适应性与NSGA-II算法结合，通过与CPLEX和NSGA-II算法的对比验证了所提模型与算法的有效性。最后探究了碳税值与模糊需求量偏好值变化时对优化结果的影响。研究结果表明：碳税值的提出可有效的促进“公转铁、公转水”，显著的减少碳排放量，但过高的碳税值并不一定意味着碳排放量的减少，还会对企业造成过高的成本；模糊需求量偏好值的提高会造成总成本的增加，运输经济性与可靠性两者不可兼得。因此合理设置碳税值与模糊需求量偏好值是提高多式联运环保效益与运输效益的有效方式。
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