大数据背景下的船舶物流配送路径选择研究

传统的混合整数规划模型选择船舶物流配送路径时,为了使成本与路程成正比进行计算,利用路程平摊成本而忽略中转港口的容量限制,因此在船舶路径选择方法研究中,首先建立船舶路径选择函数,在最短路径函数的前提下,配合最短时间的路径选择函数来辅助决策,使用数据融合技术完成港口流量的预测,将预测结果作为路径选择函数的约束条件,从而得到最优路径。实证分析中选择某条航运线路为例,分别使用传统路径选择模型和设计的方法共同进行船舶物流配送给路径选择,选择结果证明,虽然在配送成本和船舶固定成本中,设计的方法选择的路径比传统方法略高一些,但是货损成本和时间窗惩罚成本得到了有效降低,总成本比传统方案节约了12.19万美元。