基于复杂网络的集装箱集散港选址模型研究

应用复杂网络理论,将集装箱网络的基本统计特性参数作为集装箱支线港影响程度因子,计算出网络中每个节点的影响系数,并将该系数加入到集散港选址模型中,修正了集装箱网络运输中各环节和节点位置的相关效益矩阵,从而建立集散港选址的整数规划模型,通过模型求解可以确定集装箱集散港的位置。     

不来梅哈芬港：重被发现的欧洲节点港

历经数年努力，已跃居欧洲第四大集装箱港的不来梅哈芬港终于成为前十大班轮公司编织连接亚欧、大西洋航线网络的新节点港。     

海港集疏运网络配流优化模型及其在福建的应用

针对海港集疏运网络的货物流量的合理分配问题,以网络运输总成本最小化为目标,考虑网络中转运节点作业能力和线路运输能力约束,建立线性整数规划模型。以福建为例对模型进行应用和验证,并采用敏感性分析方法分析海上丝绸之路建设对福建海港集疏运网络的影响。结果表明:公路运输是福建海港集装箱集疏运的主要方式;福建集疏运网络运输总成本受泉州港外贸集装箱吞吐能力影响最大;加强海港到内陆腹地的铁路建设有利于降低福建海港的集装箱集疏运成本。     

港口和航线互动的集装箱航线优化模型

传统的集装箱班轮网络优化中,通常假设航线网络对于港口集装箱货运需求无影响,但是大量的案例表明该假设并不成立.实际上航线网络与港口集装箱货运需求之间具有相互影响的动态反馈关系.针对这一问题,提出了新的集装箱班轮网络优化模型.模型以航线最大收益为目标,基于上述动态反馈关系,优化干线航线的靠泊港口、靠泊顺序以及为干线港选择支线喂给港,并为求解该模型开发了基于遗传算法的启发式算法.实验计算表明,模型和算法可有效地提高集装箱班轮航线的运营效率.     

集装箱海运网络脆弱性风险控制

为保障集装箱海运网络稳定运行,提出集装箱海运网络的脆弱性风险控制方法。选取集装箱海运网络平均度、集装箱海运网络孤立节点比例、集装箱海运网络效率等作为脆弱性风险控制指标,采用熵权法计算各指标权重,基于指标权重构建脆弱性风险划分模型,将集装箱海运网络的脆弱性风险划分为不脆弱～非常脆弱5个等级,根据脆弱性风险等级划分结果,提出对应的策略与建议,实现集装箱海运网络脆弱性风险控制。实验结果显示该方法可有效获取脆弱性风险等级划分结果,并有效降低集装箱海运网络脆弱性风险。     

多级航道通过能力的数学模型研究

航道承载着具有OD点对的船舶组成的交通流,航道通过能力表示航道的交通承载能力。将多级航道中各港口视为网络模型中的节点,各航段视为网络模型中的连线,考虑与航道通过能力密切相关的航道货流OD结构,建立了以任意起点港和终点港之间货流量为变量,各货流量或货物周转量之和最大为目标函数,航段通过能力、港口设计通过能力及碍航建筑物通过能力为限制条件的OD结构网络模型,来测算多级航道通过能力。     

港口集装箱物流网络运作模型设计

目前,港口集装箱物流正成为整个海上物流体系中重要一环,物流效率及端到端的服务是客户考虑的重要因素,传统的集装箱装配模式已经越来越不能适应现代海上物流的信息化要求。随着物流体系的网络化建设,将港口集装箱配送作为整个海上物流体系中的一个节点;同时,管理者对码头内部各环节进行合理的网络化管理是现代港口物流的发展趋势。本文对港口集装箱的网络运行模型进行定量及定性分析,为提高运行效率提供参考依据。     

网络配流模型在集装箱吞吐量预测中的应用

在腹地集装箱生成量分析的基础上,建立区域集装箱运输网络系统,运用改进的负指数网络配流模型对腹地集装箱的流量和流向进行计算,预测各港口节点的集装箱吞吐量;应用该方法分析南京港2011年和2015年集装箱吞吐量,取得良好的效果,证明该方法具有一定的可行性。     

世界集装箱港口复杂网络级联失效下的鲁棒性分析

当集装箱港口遭到攻击时,港口节点失效的影响会因级联效应扩散到整个集装箱港口网络中,文章旨在探究面对不同攻击策略时,世界集装箱港口网络级联失效下的鲁棒性。构建包含761个港口节点的世界集装箱港口复杂网络,基于节点度和负载重分配原则设置级联失效模型,分别在随机攻击策略、最大度值攻击策略、最大介数攻击三种策略下对网络节点保留率、网络效率和最大连通子图比3项连通性指标的变化进行了研究。结果表明:构造的集装箱港口网络对随机攻击有较好的抗毁性,对最大度数攻击和最大介数攻击的抗毁性较差;在蓄意攻击的仿真分析中,一旦攻击次数超过阈值,在级联效应作用下整个网络会迅速崩溃;集装箱港口网络对最大度值攻击的抗毁性优于对最大介数攻击的抗毁性。     

基于串联排队网络的集装箱码头系统分析

应用排队网络理论对集装箱码头系统进行分析,并重点讨论集装箱码头前沿到堆场的内部运输系统的建模理论问题,并运用串联排队网络模型对内部运输网络节点服务台数量进行合理配置,使内部系统达到局部最优化。     

世界港口

2005年世界十大集装箱港排定，安特卫普港将构筑集装箱铁路运输新网络，日本两个港口订立集装箱泊位“灾害时畅通协定”，新加坡国际港务集团2005年纯利润增长2成，和记港口将向曼塔港投资。     

物流通道构建中节点和边的选择技术

阐述了物流通道构建中节点和边的选择方法，建立了基于整数规划的选址模型和基于网络规划的路径选择模型，并用算例说明了模型的有效性。     

基于数据预处理GM（1，1）模型的深圳港集装箱吞吐量预测

根据深圳港历年集装箱吞吐量数据,采用原灰色模型和幂函数一指数函数对初始数据进行预处理的改进模型分别对深圳港集装箱吞吐量进行预测,经检验比较,进行数据预处理后的模型比原模型预测精度高.选用改进模型对深圳港2008-2010年集装箱吞吐量进行预测,得到未来深圳港集装箱吞吐量将继续增加、但增幅会减缓的结论.     

舰船电子通信网络群体节点位置自动预测方法

一旦电子通信网络群体节点位置预测不准确,就会直接影响网络覆盖率,导致通信中断,间接干扰战略部署。为此,研究一种舰船电子通信网络群体节点位置自动预测方法。该方法先确定电子通信网络群体节点初始布局情况,并以此构建节点分布模型,后在分布模型基础上,利用蒙特卡罗法实现节点位置自动预测。最后为证明方法性能,与神经网络自组织映射控制方法、模糊控制方法和灰度相空间重构方法进行对比。结果表明,与3种传统预测方法相比,利用本方法定位出来的节点位置方案进行覆盖模拟,覆盖总面积更大、重复覆盖面积更小、漏洞面积更小,由此说明本文方法预测性能更好,预测结果更为合理。     

考虑船舶随机到港影响的集装箱港区实时交通仿真模型*

受船舶随机到港的驱动,集装箱港区实时交通量具有较强的随机性,如何合理预测对于港区集疏运系统规划具有重要意义。目前,对于集疏运交通量的预测多根据统计资料利用“不平衡系数法”进行推算,而新建港区往往不具备历史资料,在港区规划初期此方法的应用存在较大局限。本研究构建了考虑船舶随机到港影响的港区作业系统仿真模型,模拟从船舶到港到集装箱离港的整个作业过程,预测出港区的实时交通量,并对模型进行验证。最后以北方某新建国际集装箱枢纽港区为例,分析该港区船舶到港规律,应用仿真模型预测其在不同规模时的集疏运交通量,为分阶段建设该港区集疏运系统提供科学依据。     

万州港江南集装箱码头设备配置仿真建模研究

以万州港江南集装箱码头工程为依托,通过构建一个包括泊位、桥吊、龙门吊和集卡的闭排队网络,运用MTALAB仿真技术来描述集装箱码头装卸系统。通过对系统输出指标的分析,计算得出了江南集装箱码头装卸设备的最优配比。     

广州港：下一站，1700万

2005年100万,2006年200万,2007年400万,这是广州港南沙港区集装箱吞吐量具有节点意义的几个数字。这个数字于2013年得到历史性的更新--12月20日,南沙港区二期码头5~6号泊位,随着“斯文德马士基”轮上一个中美洲航线的集装箱被徐徐卸下,广州港南沙港区集装箱本年度吞吐量突破1000万标准箱。这个数字,为作为华南物流、外贸集装箱干线港和内贸集装箱枢纽港的广州港冲击下一站目标积累了自信和动力--2015年,广州港集装箱吞吐量将达到1700万标准箱。     

基于复杂网络理论的宁夏高速公路路网特征

以宁夏高速公路网络为研究对象,基于复杂网络理论,采用Space-L方法建立路网模型,根据节点度、平均路径长度和聚类系数等指标分析宁夏高速公路的网络特征。结合PageRank算法挖掘网络中的重要节点,采用删除法分析网络的鲁棒性。试验结果表明：宁夏高速公路网络具有明显的小世界网络特性,但不具备无标度网路特性,节点间通行所需路径转换较少,网络的连通性较好;中宁县、固原市和银川市等节点的重要程度较高;在采用删除法删除单个节点时,网络呈现出非鲁棒性;在宁夏高速公路网络中,应多关注重要节点。该研究可供高速公路网络建设参考。     

国际

<正> 中国委内瑞拉合建集装箱码头委内瑞拉交通部与中国港湾工程有限责任公司(CHEC)近日在加拉加斯签订协议,中国港湾工程将在卡贝略港兴建集装箱码头。委内瑞拉的石油和天然气储量居南美洲首位,是世界主要石油生产国和出口国之一。近年来,中委两国的外交及贸易关系密切,出口至中国的石油量持续增加。卡贝略港濒临加勒比海南岸,是委内瑞拉的第一大港,全国近七成的进出口货物在这里集散。     

蚁群算法在港口集装箱调配中的应用

传统的基于遗传算法的港口集装箱调配方法没有充分考虑集装箱调配过程中的影响因素,导致港口集装箱调配中花费的成本较多,为此将蚁群算法应用到港口集装箱调配中。首先确定港口集装箱调配的影响因素,主要因素包括集卡数量、集装箱数量、港口前沿和堆场距离、堆场的各个集装箱区的位置以及港口岸桥与龙门吊配置数量等,将影响因素作为可变成本,然后将集装箱调配成本花费最少作为优化目标,最后采用蚁群算法寻找花费成本最少的调配路径,以此完成港口集装箱调配。实验以可变成本与惩罚成本作为实验指标,结果表明,传统方法花费的可变成本与惩罚成本都比此次设计的方法花费的成本多,由此可证明此次设计的港口集装箱调配方法减少了调配成本。