考虑碳排放的区域港口群轴辐式运输网络优化

以绿色物流为理念,结合基于轴辐特征的区域港口运输系统和港口到腹地的集疏运系统,考虑网络成本与碳排放的影响因素,建立了包括运输成本和时间惩罚成本的最小物流成本模型及最小碳排放量模型,通过对区域港口群运输网络中运量和运力的合理配置来进行网络优化;引入模糊规划法,将双目标问题转化为单目标规划,运用CPLEX进行求解,结合算例,在模糊隶属度权重分别为0.1,0.3,0.5,0.7,0.9时,对模型进行应用分析;最后在绿色偏好下,针对不同船型、车型,分析了15种速度组合情形对结果带来的影响。研究结果表明:在综合考虑运输成本、时间成本、碳排放量时,不同隶属度下直达运输量均多于中转运输量,船舶、车辆偏向低油耗类型,随着绿色度提升,速度偏向低速行驶,不同隶属度下最佳的船速车速组合可以由模型计算得出。     

考虑碳排放政策的港航企业减排策略研究

考虑政府采取碳税或碳排放权交易机制两种碳排放政策，基于供应链视角，构建港口与航运企业减排博弈模型，系统分析港航企业减排策略选择和政府碳排放政策选择问题。结果表明：当航运企业减排成本小于港口协助减排成本时，港航企业选择分散决策减排力度最优；反之，选择集中决策减排力度最优。在集中决策情形下，港航供应链减排力度与航运企业减排成本和港口协助减排成本成反比，和市场容量成正比；在分散决策情形下，港口协助减排成本不会影响港航供应链减排力度。在碳定价较低时，港航企业选择分散决策定价最优，选择集中决策利润最优；在碳定价较高时，则相反。无论政府采取何种碳排放政策，港航企业选择集中决策并且政府对港口减排进行补贴，会使港航供应链整体利润与减排力度同时达到最优。在未来碳定价大幅提升的情况下，政府采取碳排放权交易机制推动港航企业减排效果更好。     

港口群系统优化模型及其算法

为解决港口群系统规模、结构和布局的全局动态协调优化问题,基于复杂系统理论中的多智能体模拟方法,构建了港口群系统的双层规划模型,设计了多智能体遗传算法对模型进行优化求解。建立全局优化智能体以实现港口群各智能体间的协同优化,引入港口规模效应系数,构建了动态腹地中各港口的货运量分担模型,应用于下层港口智能体转换规则中。计算结果表明:60次迭代后,模型趋于最优解,港口群总效益增加了48%,结构和规模趋于合理,表明模型和算法具有可行性和高效性。     

区域集装箱港口网络布局规划优化模型

为了避免运输网络内港口重复建设,实现港口资源的优化配置,综合考虑港口规划者与港口使用者之间的相互作用及决策均衡,以Stackelberg模型为基础,建立了区域内集装箱港口网络布局规划优化模型。为了有效地反映港口使用者个体的特殊性,采用非集计理论,从其自身属性出发,分析了微观货主的选择行为。以各港口的泊位数和相应航线班期密度组成的矩阵作为染色体的一个基因串,考虑模型约束的特殊性,设计了模型求解的遗传算法。模拟实例计算结果表明:在某运输网络内,模拟得到的港口网络布局规划的近似最优解符合实际分析结果,能表明货物运输主体的行为特性和影响因素,利用该模型有利于实现港口网络内资源的优化配置。     

集装箱班轮运输中空箱调运组织与库存优化研究

为了分析由多个始发港、多个中转港和多个目的港所组成的集装箱班轮运输网络中不同类型空集装箱调运组织和库存优化问题,本文提出该类问题的混合整数线性规划模型;在实现空箱物流成本（空箱库存成本和运输成本）最小化前提下, 确定不同类型空集装箱在不同船期之间的最佳分配量和在不同港口节点的最优存箱量;通过始发港和目的港在不同时间内累计空箱库存量表达式的推导,提出原有模型的简化形式;最后运用具体算例对上述模型进行了应用分析. 结果表明,模型具有有效性和实用性.     

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为了分析由多个始发港、多个中转港和多个目的港所组成的集装箱班轮运输网络中不同类型空集装箱调运组织和库存优化问题,本文提出该类问题的混合整数线性规划模型;在实现空箱物流成本（空箱库存成本和运输成本）最小化前提下, 确定不同类型空集装箱在不同船期之间的最佳分配量和在不同港口节点的最优存箱量;通过始发港和目的港在不同时间内累计空箱库存量表达式的推导,提出原有模型的简化形式;最后运用具体算例对上述模型进行了应用分析. 结果表明,模型具有有效性和实用性.     

考虑环境税的邮政快递企业多式联运路径优化问题

为减缓运输过程中碳排放较多带来的环境问题,研究在考虑环境税条件下,邮政快递企业在货物运输过程中利用多式联运进行路径优化的问题。基于轴辐式运输网络构建运输费用模型,通过调整目标函数中的环境税税率,改变环境税在运输总费用中的占比。采用改进的A*算法并通过实际算例验证模型,得到不同时间成本及环境税税率下的路径规划结果,并提供对应决策。算例分析显示,时间成本系数为5 000,环境税占比分别为低于32%, 32%~78%以及78%以上时,最优方案分别为仅公路运输、公水联运及公铁联运。这表明单一运输方式适用于时效性要求较低的运输作业,对于时效性要求较高的运输作业,多式联运不仅可提高运输效率,且能降低运输成本。     

考虑碳排放的混合轴辐式多式联运网络枢纽扩增选址-路径问题

针对现有多式联运网络枢纽饱和度高、枢纽到城市直达运输成本高且效率低等不足,提出采用混合轴辐式多式联运网络研究扩增枢纽选址,同时优化运输线路;基于允许枢纽间转运和需求城市间巡回运输的运输网络,考虑低碳因素构建了最小化总运输成本、二级枢纽开放建设成本、枢纽处转运成本和总碳排放成本的数学模型,将问题分解为选址-分配与路径优化2个阶段,并针对两阶段特点分别采用0-1编码和数字编码设计了两阶段遗传算法;针对现有实际案例采用设计的算法进行求解,并将求得的最优运输方案与现实方案进行对比。研究结果表明:采用提出的算法进行10次运行获得的最优解与其平均值的差值百分比仅为4.7%,且平均求解时间仅为90.6 s;优化后网络扩增了2个枢纽,弃用了1个不合理枢纽,网络转运能力提高了11.3%,枢纽的平均饱和度降低了15.7%,不同枢纽的饱和度比原网络更均衡,不仅缓解了饱和枢纽的压力,还提高了空闲枢纽的周转率,从而提高了转运效率;优化后运输方案对应的总成本、运输成本、中转成本和碳排放成本分别降低了68.41%、68.14%、56.55%和86.76%,且碳排放减少最为突出。由此可见,提出的模型和算法对扩张轴辐式网络选址和混合轴辐式多式联运网络运输方案的组合优化具有较好的性能。      

基于港口配对分解的集装箱空箱调运模型

考虑配对分解的多港口之间空箱调运,即把整个港口系统分解成多个以两个港口为一组的港口子系统,空箱调运只发生在绑定的两个港口之间,在多阶段期望总成本最优情况下确定整个港口系统的最优空箱调运策略。首先分别在每个阶段每个港口都发生空箱需求和最多一个港口发生空箱需求的不同港口系统下,建立多港口之间的最优空箱调运模型,然后推导出对应的配对分解调运模型,最后通过具体算例验证配对分解调运模型的有效性,并运用蒙特卡洛多重积分法比较在不同空箱租赁成本、调运成本、储存成本、需求波动下配对分解调运模式与其他调运模式的优劣,得出在一定的参数范围内配对分解调运模式要优于其他调运模式。     

基于碳排放量对城市道路车辆路径规划研究

为满足城市内多区域发展需求,提高车辆配送效率,降低碳排放量,实现低碳绿色出行.通过考虑碳排放环境下对多配送中心车辆路径规划问题(VRP)的影响研究,基于化学反应优化算法(CRO)对模型进行仿真求解,确定最优路径.首先,以碳排放量成本、惩罚成本等总成本最小为目标建立模型;其次,利用化学反应算法进行对比仿真求解,并对优化前后路径进行对比分析.以乌鲁木齐市社区蔬菜直销点的配送中心为例开展研究,结果表明:当原始路径距离为57.82 km时,优化后的路径可增加至60.3 km,优化后的路径距离虽然有所增加,但碳排放成本在一定程度上却有所减少,当碳排放成本为0.1万元/kg时,碳排放成本减少4.65万元,若碳排放成本增加至0.3元/kg,则碳排放成本的减少可达15.75万元,成本节约更加明显,具有一定的实用性与有效性.     

绿色多式联运随机优化策略

针对速度服从随机分布时绿色多式联运路径特点,探索路径优化策略问题,使用随机优化方法,建立绿色多式联运随机路径优化模型,设计了一种将样本平均近似法和基于优先权的粒子群算法相结合的混合算法求解该模型.结合多式联运实际情况设计数值算例验证模型的有效性,对模型中速度的正态分布与均匀分布和碳排放因子进行较为完整的情景分析,结合实际情况得出当样本规模为600,速度服从均匀分布时,情景3-2运输成本为501.11、碳排放成本为649.07是稳定性较高的理想决策,碳排放因子增为0.8有利于成本的降低.实验结果表明,本文建立的随机优化模型能够较好解决速度服从随机分布时多式联运路径优化问题,为实际多式联运运营提供决策支持.     

混合不确定条件下绿色多式联运路径优化

主要研究了当运输时间、中转时间、客户需求和中转集拼货运量四重混合不确定因素服从随机分布时的绿色多式联运路径优化问题，运用随机优化理论，以运输成本、碳排放成本和时间惩罚成本为目标，建立混合不确定条件下绿色多式联运路径优化模型.通过对各子目标函数权重进行赋值，得出考虑不同成本因素的多式联运路径优化方案.探讨时间、需求和网络服务能力对多式联运路径优化结果的灵敏度分析，发现各成本随时间变动而变化的规律和边际运输成本最小时的服务时间；当货运量形成规模效应后可降低边际运输成本；不同网络服务规模的运输路径优化结果，以及满足客户不确定需求的最小网络配置.     

混合不确定条件下绿色多式联运路径优化

主要研究了当运输时间、中转时间、客户需求和中转集拼货运量四重混合不确定因素服从随机分布时的绿色多式联运路径优化问题,运用随机优化理论,以运输成本、碳排放成本和时间惩罚成本为目标,建立混合不确定条件下绿色多式联运路径优化模型.通过对各子目标函数权重进行赋值,得出考虑不同成本因素的多式联运路径优化方案.探讨时间、需求和网络服务能力对多式联运路径优化结果的灵敏度分析,发现各成本随时间变动而变化的规律和边际运输成本最小时的服务时间;当货运量形成规模效应后可降低边际运输成本;不同网络服务规模的运输路径优化结果,以及满足客户不确定需求的最小网络配置.     

运输需求与成本不确定下的枢纽港选择

针对轴辐式网络中的枢纽港选择问题，在集装箱航运网络中，考虑运输需求与成本的不确定，根据数据变化规律，构建多个模型. 根据轴辐式网络的运输环节，使用成本函数表征枢纽港间运输成本，构建枢纽港选择的确定性模型；基于此，针对航运需求的离散特性，构建需求不确定的随机模型进行枢纽港选择；基于运输成本难以预测的特点，结合实际数据，使用极小极大值法构建成本不确定的枢纽港选择模型；然后，结合两者构建运输需求与运输成本同时不确定的枢纽港选择模型. 采用欧洲集装箱运输网络实际数据对模型进行验证，求解各因素不确定下枢纽港选择的最优方案，并针对结果进行对比分析，为班轮公司优化航线提供参考.     

考虑碳排放的快捷货运方式选择模型

以“低碳运输”为背景,综合考虑单位碳排放总量的约束,以及单位运费的不确定性,对快捷货运方式的选择展开研究.首先,以快捷货运总成本最小为优化目标,以时间和单位货物碳排放总量为约束条件,通过引入三角模糊数,建立快捷货运方式协同优化模型.然后利用Matlab的Yalmip工具箱进行模型求解,并以兰州到北京为背景设计算例.最后,通过调整单位碳排放总量及时间约束,对比分析该约束对快捷货运方式选择及总成本的影响.研究结果表明,在满足运到时限的前提下,合理的选择运输方式对于碳排放的控制具有重要意义.     

考虑铁路折扣的集装箱公路与多式联运博弈定价

针对考虑铁路运输规模折扣的集装箱公路直运与经陆港公铁联运的均衡定价问题,选用包含经济成本、时间成本和碳排放成本的集装箱公路直运与公-铁联运广义费用函数,构建上层以承运人利润最大化,下层以托运人广义费用最小化为目标的双层规划模型,结合算例采用基于灵敏度的启发式算法求解,并对托运人效用敏感权重系数进行敏感度分析,验证模型有效性。研究发现：公路和多式联运的价格博弈会促使双方运价下降;铁路运输规模折扣可以使多式联运通过降低运价提高货运分担率和利润,减少广义运输费用和碳排放;20%的铁路运输折扣可以使多式联运分担率从 29.44%增长至 45.37%,利润增加 14.20%,使所有集装箱运输广义费用下降 2.71%,碳排放减少16.70%;铁路直达海港可以使经陆港多式联运的货物分担率上升13.82%,利润上升33.27%,使所有集装箱运输广义费用下降4.24%,碳排放减少14.16%;托运人运输服务偏好会影响陆港的定价策略。     

低碳背景下的多式联运路径规划

低碳运输一直是世界各国关注的焦点,多式联运作为一种主要的运输组织形式,国内外的文献中却少有关于多式联运碳排放研究的文章.本文提出了运输总成本最小和运输碳排放总量最小的多目标0-1规划模型,构建运输总成本时不仅考虑了运输弧段上的运输成本、运输节点的换装成本、铁路车站及水运码头的存储成本还考虑了运输弧段与代理商的匹配关系.运输碳排放量则由运输过程碳排放和换装过程的碳排放构成.采用改进的带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)对模型进行求解,算法能有效保存优秀个体和降低计算的复杂度.最后通过算例验证了模型和算法有效性.     

多核化枢纽港集疏运系统优化研究

根据上海国际航运中心的区域港口布局特征,在基于广义费用最小化的港口集疏运系统优化模型基础上,通过分析建立了包括公路、水路、铁路等多种运输方式的路段和转运枢纽广义费用函数,标定了主要参数,并借助货运分析软件STAN开展综合网络平衡分配,得到了主要枢纽港的吞吐量规模及分布的结果.结果表明,上海国际航运中心呈现多核化发展态势,主枢纽港上海港综合服务功能增强,在水路分担比例不断提高的同时,公路集疏运系统仍需扩大运输组织范围.