基于航速调整的班轮燃油补给优化

燃油成本在班轮运营总成本中占有很大比重,燃油补给是影响航运公司班轮运营成本和效益的一项重要决策.基于航速调整策略,以班轮运营总成本最小化为目标,建立燃油补给混合整数非线性规划模型,运用分段线性逼近法对燃油消耗函数进行线性化处理,并设计了求解算法步骤.实例分析验证了模型和求解方法的有效性.结果表明,在航运市场需求低迷的情况下,船舶更适宜采取较低的航速,采取灵活的加油港策略或放宽船舶到港时间窗限制,能更为有效地降低燃油成本.     

班轮运输船队规划模型与仿真

为提高班轮运输系统的优化配置水平,满足班轮运输组织定期、定时服务的要求,根据班轮多港口挂靠和货物直达运输航线形式的特点,以规划期内船队营运现金流量折现值最大为目标,建立了班轮船队规划混合整数非线性规划模型.针对该模型的特点,设计了拉格朗日松弛启发式混合算法.以某航运公司班轮船队为例进行分析.结果表明:本文提出的启发式算法实现了多航线、多型船、大规模班轮船队规划问题的优化求解,能得到规划期内的航线配船、发船频率及船队建设优化方案.本文建立的模型能综合考虑航线的货流预测、船舶装载率、船舶租入租出等多种影响班轮船队规划的因素,适用于同一航线上配置相同船型的典型班轮运输模式,为班轮船队规划决策提供了支持.     

考虑碳税和易腐品的班轮加油策略与航速优化

在碳税机制下,考虑到易腐品特殊性质,航运企业优化班轮航速并制定加油策略是项重要决策.从航运企业角度出发,以实现包括船舶固定成本、加油成本、易腐品腐坏成本、冷藏成本及碳税在内的班轮总运营成本最小为目标,建立起混合整数非线性规划模型.针对模型特点,运用分段线性逼近法对油耗函数及易腐品腐坏函数进行线性化处理并求解.以实际班轮航线为例,依次分析港口燃油价格、到港时间窗和碳税率对航运企业决策的影响.研究结果可为运输易腐品的集装箱班轮公司选择加油港、确定加油量以及优化航速等提供科学依据.     

排放控制区下集装箱班轮运输船期设计与燃油补给联合优化

为解决排放控制区下集装箱班轮运输船期设计和燃油补给联合优化问题,分析了多时间窗、多起讫时间和多装卸效率等合作协议条款与船舶航行、装卸及到/离港时间之间的关联性。结合燃油补给港燃油价格差异和折扣因素,以船公司航线服务周总成本最小化为目标,构建排放控制区下船期设计和燃油补给混合整数非线性规划模型,设计线性割线近似的求解方法。以中远海运集团有限公司AWE1航线为例,数值实验验证了模型及其求解方法的适用性和有效性。结果显示：船期设计与燃油补给联合优化可使船公司航线服务周总成本降低7.41%;随着船舶到港时间窗长度的增大,船公司航线服务周总成本及船舶在排放控制区内平均航速均随之降低。研 究表明,上述合作协议条款不仅有助于船公司更为灵活地调整船舶航速和船期,还有利于减少船舶在排放控制区内的温室气体排放。     

环境可持续集装箱班轮运输管理研究综述

集装箱班轮运输业如何在追求成本经济性和服务可靠性的同时做好环境可持续性，对航 运企业、港口运营商以及政府组织都提出了新的挑战。围绕集装箱班轮运输在环境层面实现可 持续发展的目标，本文分别从战略、战术和运营等3个层面就措施、技术和规章制度等所做的研究 进行文献综述、分析发展趋势。战略层面，从市场减排机制和政策的制定、绿色政策、技术及措施 评估和企业竞争与合作等3个方面综述；战术层面，从控制油耗或碳排放的班轮运营优化、预调度 式的绿色班轮运营优化和污染排放控制区的设立对班轮运营优化的影响等3个方面综述；在运营 层面，从控制排放的集装箱调运和反应式的绿色班轮运营优化等两方面综述。按照决策水平、时 间脉络和研究主题分析后发现，该领域的研究趋势变化与行业及政府的环境政策紧密关联。其 次，从决策水平和问题类别来看，针对战术层决策的研究远多于针对战略和执行两层。第三，从 决策主体来看，大部分研究以航运公司作为单独的决策主体。本文建议：继续在优化班轮运输中 考虑多目标，将多目标优化作为决策手段可兼顾经济、环境以及社会责任，有利于航运可持续发 展；结合行业实践提炼科学问题，国际航运、尤其班轮运输极易受到政策导向、世界经济环境的影 响；从供应链角度研究集装箱班轮运输的可持续发展问题；为配合在运营层面的努力，还要研究 通过技术途径或手段推动班轮运输业可持续发展；借鉴其他运输行业较为成熟的绿色环保发展 思路促进班轮运输环境可持续发展。     

考虑海上意外时间和合作协议的班轮运输船期设计鲁棒优化

针对考虑海上意外时间的集装箱班轮运输船期设计问题，依据海上意外时间经验数据，设 置航行缓冲时间比例系数。运用连续最优控制原理，求解各航段船舶航行时间细分区间上燃油 消耗最小的优化航速。结合多时间窗、多起讫时刻和多挂靠港口装卸效率合作协议，以班轮运输 服务总成本最小为目标，构建班轮运输船期设计非线性混合整数规划鲁棒优化模型，设计分段离 散化线性逼近算法求解模型。以AWE1(远东-美东1)航线为例，运用100个场景的数值进行模拟 验证。结果显示：与不考虑海上意外时间或无合作协议相比，考虑海上意外时间和合作协议的班 轮运输船期设计分别降低班轮运输服务总成本14.65%和3.54%。研究表明，在恶劣天气和海况 对船舶航行影响较大的航线上或季节里，基于合作协议，设计考虑航行意外时间的鲁棒性船期， 可实现船公司、港口和客户三方共赢。     

班轮运输船队规划的改进模型

为了提高复杂情况下船队发展战略优化方法的实用性和客观性,对班轮运输船队规划问题进行了新的探讨.根据航运市场环境的需要,建立了同一航线上配置多种船型的班轮船队规划数学模型.考虑到模型的求解复杂性,引入关键航段的概念对原模型进行了改进.以某航运公司的班轮船队为例进行仿真实验,将改进后的模型与传统班轮船队规划模型进行比较.结果表明,改进模型科学、可行,满足航运市场环境和班轮运输组织的实际需要.     

船舶航速优化综述

从航速优化模型、油耗预测模型、航速优化模型求解方法与船舶能效管理系统方面, 分析了国内外航速优化研究现状, 探讨了航速优化存在的问题, 并针对这些问题提出了建议。研究结果表明: 在航运市场持续萎靡的情况下, 经济航行将被更广泛应用, 针对航速优化的研究仍然具有重要的意义; 在航速优化模型方面, 目前多集中在以碳排放政策、不确定因素的影响、排放控制区政策、船队调度等为单一优化目标建立航速优化模型, 优化目标主要为成本最小化和利润最大化, 未来应将航速与航线、纵倾、船队部署联合优化, 考虑多种不确定因素、多种优化目标建立航速优化模型; 在油耗预测模型方面, 预测模型主要分为白盒模型、黑盒模型和灰盒模型, 白盒模型具有更好的可解释性, 黑盒模型的预测性能更好, 灰盒模型弥补了白盒模型和黑盒模型的缺点, 将成为未来的研究重点, 未来应基于精确的船舶数据和先进的人工智能算法进行数据学习, 提升油耗预测模型预测准确性; 在优化算法方面, 由于航速优化模型的复杂性, 大多采用启发式算法进行优化求解, 这种算法可以减少优化求解时间和提高求解质量, 未来需要探索更加精确高效的求解算法; 在优化策略方面, 采用大数据分析可以识别天气对航行的影响, 动态优化策略可以补偿环境因素引起的扰动, 能够进一步提升船舶能效水平; 在船舶能效管理系统方面, 船舶能效管理系统主要包括航行数据采集、数据传输、数据储存、数据分析与智能决策等功能, 由于其成本高昂, 目前尚未在船舶上大规模运用。      

复杂情况下大规模船队规划模型与求解方法

以某大型航运企业船队为例进行实证分析,利用Benders分解算法对在多航线复杂情况下,由多种类型船舶构成的大规模船队规划问题进行求解,验证所提出的模型及算法对于大规模实际问题的应用效果.结果表明,该方法实现了多航线、多型船、大规模混合整数船队规划问题的优化求解,能够为大型航运企业进行船队规划决策提供支持.     

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随着航运联营与联盟形式的出现,航运公司的船队及航线规模不断扩大,航线优化及运力配置变得更为复杂.本文结合航运业发展实际,在对传统的班轮航线配船模型进行改进的基础上,建立新的模型应用到航运联盟情况下航运公司箱位租赁决策与航线规划中.结果表明,在自身运力不足时,航运公司通过航运联盟箱位租用,对降低其系统成本、弥补航线运力、保证完成货运任务、加快船舶航班周期等的方面有突出的优点.     

班轮联盟集装箱舱位互换规划与决策模型

集装箱舱位互换是一种来分享航运资源的特定方式.文中提出了一个班轮联盟下集装箱舱位互换非线性整数规划模型,用以帮助规划者更好地根据联盟协议进行决策,并更准确地估计航运系统成本.该模型追求航运联盟的优化调度策略,利用MATLAB软件的优化,结果表明,集装箱舱位互换在班轮联盟船公司降低其系统成本,和补充航线运力等方面有突出的优势.     

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为寻求一定运输需求和运营条件下,航线上最优的集装箱班轮运输发船间隔及相关决策量,使资金极为密集的航运业运行更优,以一定营运期内航线上班轮运营利润为目标,以船舶载重能力、各类箱型箱位数和港口装卸效率为约束建立班轮运营经济模型.根据班轮航线各港间各类箱型箱量的关系,详细研究运营系统中船舶资本成本、营运成本,以及包括燃料费、装卸费、靠泊费、港口使用费、船员津贴的航次变动成本的解析式,提出调和平均方法的港口综合装卸效率,以及各航段保留一定燃油量、交货时实现利润的条件下盈利航速的解,兼顾实现班轮各航段船天利润和运营总利润两方面最优.结合隐函数求导和函数极值方法求出模型决策变量的最优解,并以实例说明模型的有效性.     

客运班轮动态船队规划数学模型及其求解方法研究

通过对定期客运班轮运输特点分析,构建出能全面反映运量增加显著和运量增加缓慢情况下的运力更新、运力闲置、运力购置的多目标动态船队规划数学模型,模型根据绿色的定义给出了技术、经济、环保性目标函数.其数学模型具有大规模、离散和整数的特点,计算速度随着船舶数量和船型的增加以指数形式递增,造成"维数灾"难题.采用混沌初始化、维更新、非支配档案更新及基因交换对多目标离散粒子群优化算法进行改进使其适用于大规模动态船队规划,最后通过实例验证该方法的可行性并得到了相应的船队规划结论.     

内支线集装箱班轮航线优化设计模型

内支线集装箱班轮航线运营中装卸箱量、装卸效率、航行时间及等泊时间皆具有不确定性,为了同步优化给定挂靠航线的甩箱率与适配船型、准班率与承诺到港时间,需要将上述诸多分布函数进行非线性叠加.对此,本文将对班轮船舶调度的模拟仿真引入模型与算法,仿真航次中包括船舶调节航速以控制到港时间的过程.算例绘制了不确定到港时间的航次仿真示意图,比较了不同甩箱率对应的适配船型、船舶租金与甩箱补偿,帮助验证了文章模型与算法的有效性.通过对比航速调节前后的船舶到港时间分布,发现调节航速有助于控制船舶按时到港.     

基于双目标规划的班轮航线配船

为了优化班轮公司的船舶资源配置,以规划周期内船舶运营总成本和碳排放量最小化为目标,建立了一个双目标规划航线配船模型,使用Gurobi工具对模型进行求解,通过数值实验对模型的可行性和有效性进行验证。研究表明:同更小容量的船舶相比,大容量船舶不仅具有单箱成本的竞争优势,而且排放更少的CO2,更加有益于环境保护;通过提升船舶的技术以减少船舶的燃油消耗常数、减速航行以及配置大型船舶为主的运力结构这3种方法是显著减少船舶运营成本和碳排放量的有效措施。     

碳排放权交易下的班轮船队配置优化研究

针对集装箱班轮运输企业建立考虑碳排放权交易机制的船队配置优化模型, 以期实现船队营运成本最小化.采用几何布朗运动描述欧洲碳排放权交易价格的波动路 径,以使决策根据变化的碳交易价格做出.收集班轮业营运数据设计案例,验证了模型能 够应用于实例分析.算例结果显示,即使在近期较低的欧洲碳交易价格水平下,在集装箱 班轮行业中实施碳交易机制仍能取得明显的减排效果,但企业也需付出一定的费用;针 对燃油价格做敏感性分析得出,随着燃油价格的上升,碳交易机制对促进减排的效果也 越加显著.     

基于节点限制的轴幅式集装箱海运网络优化设计

随着集装箱船舶大型化的发展趋势,越来越多的班轮公司积极建设轴幅式集装箱海运网络来提高服务效率、降低单位运营成本。为此,建立非线性轴幅式集装箱海运网络优化模型,以集装箱海运网络总成本最小为目标,考虑港口通过能力约束,应用Q-学习方法与混沌优化方法结合的混合优化算法求解,寻找合理的集装箱运输路径,配置适宜的集装箱船舶。算例结果表明:混合优化算法可以有效地求解海运集装箱运输路径优化与船舶配置问题;轴幅式网络比直达运输可节省10%的运输成本。     

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考虑到航速变化对航线配船决策所产生的非线性影响,推导了船舶航速与船舶往返航次时间、航次成本及航线配船数之间的数学关系式,把船舶航速作为决策变量引入传统的航线配船模型中,并且把船队的二氧化碳排放量作为优化目标之一,建立船队利润最大与碳排放量最小两个目标最优的双目标航线配船模型.针对模型非线性和混合整数解的特点,采用LINGO11.0优化平台,自编程序,应用分支定界算法,进行仿真算例研究.结果表明,该模型可以同时决策航线配船和船舶航速,其优化结果更符合实际情况,同时更有利于运力的有效利用,船舶燃油消耗的节省和碳排放的减少.     

基于随机机会约束规划的班轮联盟 舱位租赁最优分配

面对持续低迷的航运市场和激烈的市场竞争,各大集装箱班轮公司通过组建联盟 来共享舱位资源,降低其系统成本,增加市场竞争力.舱位租赁是联盟合作的最基础形式,研究 该模式下的舱位资源最优分配具有很大实际意义.本文在考虑航运市场不确定需求的基础上, 研究了班轮联盟舱位租赁最优分配问题,构建了1 个班轮联盟舱位租赁最优分配模型,并运用 随机机会约束规划的方法,将其应用到班轮联盟舱位租赁分配决策中.结果表明,本文提出的 方法和模型能够有效地对班轮联盟系统舱位进行协同配置,研究结果与实际情况相符,检验 了方法和模型的有效性与实用性.     

排放控制区下集装箱班轮航线路径规划与航速调度集成决策

针对排放控制区和“限硫令”实施下，控制区内外燃油价格的巨大差异，对船舶进出港射角 选择、航段航速优化，挂港顺序确定的影响，综合考虑船舶进出港射角与控制区内外航距组合的 关联关系，控制区内外航距、航速在燃油价格差异下的悖反关系，船舶耗油费用和耗时费用的平 衡关系，港口间船舶运行费用组合与航线挂港次序的作用关系，以及这些关系相互影响，相互作 用，相互耦合对船舶运营成本的影响，提出集装箱班轮航线路径规划与航速调度集成决策问题。 以航次运营成本最小为目标，运用斜边非限定变异三角函数几何方法和混合整数非线性规划建 模方法，构建该问题的两阶段集成决策模型，并利用遗传算法对结果进行优化。最后，通过案例 对比与趋势分析，验证了模型的实用性和优越性。