考虑船舶排放的班轮公司船队部署研究

针对集装箱海运中船舶排放、船队部署问题,分析了班轮运营总成本的构成,依据班轮远洋多港挂靠循环航线特征及集装箱转运特点,以可变船舶航速为决策变量,船舶运营总成本与船舶排放量最小化为目标,建立了基于低碳经济下的班轮公司船队部署多目标混合整数非线性规划模型,并引用了多目标递推算法进行求解。算例中通过对航行速度的灵敏度与帕累托分析,发现了船舶最低排放的航行速度。其次,运用航运轴辐式网络的特点,从众多港口中选择部分枢纽港进行转运形成干线运输规模效应。结果表明:该模型可以同时决策船队部署和集装箱转运,其优化结果更符合实际情况,对航运市场供需平衡的运力配置决策具有借鉴意义。     

集装箱船舶装箱排序问题的两阶段算法

集装箱船舶装箱排序问题综合集装箱装船顺序与船舶贝内排箱,是一类典型的组合优化问题.考虑堆场发箱顺序和船舶配载之间的关联,构建集装箱船舶装箱排序问题的数学模型.针对构建的优化模型,鉴于已有方法难以直接对其进行求解,基于两阶段分层求解思想设计SWO-HES两阶段算法.算法第1阶段利用吱呀轮算法(SWO)大邻域导向式搜索的特点优化集装箱装船顺序问题;第2阶段将SWO的结果作为输入,基于启发式规则和演化策略算法(ES)构造混合演化策略算法(HES)优化船舶贝内排箱问题.最后,通过不同规模算例的研究,将SWO-HES与常见智能算法、基于实际装船规则的启发式算法进行对比分析,验证模型与算法的有效性.     

空重箱混合运输条件下集装箱海运网络优化研究

随着国际集装箱运量的迅速增加和国际贸易不平衡的加剧,集装箱供需矛盾日益突出,空箱调运优化问题亟待解决.文中以实现网络总成本最小为目标,建立了空重箱混合运输条件下的集装箱海运网络优化模型,同步优化国际集装箱海运网络的航线配置、空箱调运方案、集装箱船服务频率及船型配置,并通过算例分析,验证了该模型具有实用性和可操作性.     

多箱型内河集装箱船舶配载决策研究

内河集装箱运输具有其独特性,船舶配载时更强调船舶舱容利用率.考虑特殊箱型影响,以最小化堆栈占用数量为目标,构建内河集装箱船舶配载决策的整数规划模型.为实现快速寻优,设计包含构造部分和优化部分的启发式算法求解.算法中,构造部分基于启发式规则快速构造初始解,优化部分基于邻域搜索策略实现初始解优化.算例研究表明,模型可实现内河集装箱船舶配载决策问题的有效求解,但随着算例规模增加所需求解时间大幅增加.与模型精确求解相比,启发式算法在求解时间方面表现要远优于模型,可在0.25 s内实现所有算例的高效求解,为内河集装箱船舶实际配载决策提供一定参考.     

海运集装箱运输路径选择

基于海运集装箱运输问题特性的分析，建立了需求不确定的海运集装箱路径随机规划模型．该模型以集装箱运输过程中利润最大为目标函数，主要约束包括航段容量和装载质量限制、重箱和空箱需求（重箱需求为随机变量）．应用机会约束规划方法求解模型．通过数值仿真，证明了模型的可行性．仿真结果表明，运力以及各起讫对运价是影响集装箱的路径选择的关键因素，而某一单一起讫对运价的变化对集装箱路径选择的影响不大．     

内外贸同船运输下长江经济带穿梭巴士网络优化

为研究内外贸同船运输政策对航运企业布局长江经济带穿梭巴士网络的影响，本文允许同一船舶同时运输内贸集装箱和外贸集装箱，以总运输成本最小化为目标，考虑服务频率、多航次、时间窗、载重量等约束，构建基于轴辐式的长江经济带集装箱穿梭巴士网络优化模型。针对该模型，本文设计了包含5种破坏算子和2种修复算子的自适应大邻域算法求解模型，并选取上海和长江干线19个港口间的内贸集装箱运输和外贸集装箱运输进行实证分析。研究结果表明： 实施内外贸同船政策可节约23.6%的总运输成本，提升平均舱位利用率至87%。该政策改变了原有穿梭巴士的网络结构，直达航次比例增加17%，加快了穿梭巴士的周转。同时，相比于设置1个枢纽港，长江经济带下游将南京港和太仓港共同设置为枢纽港更有利于中上游内外贸集装箱的中转，可节约6%~17%的总运输成本。     

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内陆集装箱空箱站场是集装箱运输公司的内陆空箱调运网络的节点，其布局合理与否对集装箱运输公司降低成本、提高服务质量有重大影响．本文通过对传统的站场选址方法进行研究，根据内陆空箱站场选址的具体特征，建立了内陆集装箱空箱站场选址的混合整数规划模型，并对传统的求解该问题的禁忌搜索算法进行了改进．通过试验表明该改进算法具有较好的全局寻优能力，为集装箱空箱站场选址优化提供了一种新的思路和方法．     

集装箱码头岸桥调度优化模型及算法

为弥补集装箱码头岸桥调度问题的传统优化方法仅适用单船舶情况的不足,以总费用(所有岸桥使用费用和船舶停靠费用)最小为优化目标,考虑岸桥不可穿越性和安全距离约束条件,建立了了面向多艘船舶的集装箱码头岸桥统一调度和卸船任务分配问题的混合整数规划优化模型.使用任务网络图方法,搜索影响卸船任务最终完成时间的关键任务及其相应的限制任务路径,设计了基于限制任务路径进行邻域搜索的双层模拟退火算法求解模型.12个不同规模的算例结果表明:与分支定界法和遗传算法相比,本文算法节省时间6.32%~18.36%,近似最优解的质量更高,而且最优解目标值之间的差距仅为0.38%~2.20%;考虑岸桥之间的安全距离约束导致系统运营成本增加3.41%~11.21%.      

不确定需求下铁路集装箱动态定价研究

针对铁路集装箱运输需求的不确定性,本文将传统线性需求模型、多元logit需求模型与基于LSTM神经网络的深度学习需求模型进行对比,以铁路承运企业利润最大为目标函数建立集装箱动态定价模型.首先,提取与集装箱运输需求相关的特征向量,采用梯度下降算法标定线性模型、多元logit模型参数和监督式学习方法训练LSTM神经网络.需求模型实验显示,与线性、多元logit模型相比,LSTM深度学习模型对集装箱运输需求的拟合精度更高.在此基础上,设计精英选择策略遗传算法结合LSTM网络的动态定价反馈机制求解集装箱动态定价模型.实例结果表明,基于LSTM网络的铁路集装箱动态定价模型能有效提升铁路货运企业收益.     

集装箱码头混合交叉作业集成调度模型

针对集装箱码头进出口作业系统中泊位分配、装卸作业、水平搬运等诸多环节之间的关系,分析了现有进出口作业系统对集装箱码头生产效率与运营成本的影响。运用系统工程优化理论,提出混合交叉作业集成调度方法与同步优化技术,以泊位分配、设备配置、集装箱卡车(集卡)行驶路径为决策变量,以集装箱码头最小运营成本为目标函数,建立了三阶段集成调度优化模型,设计了双层遗传求解算法。在双层遗传算法中,上层遗传算法用于搜索集装箱码头设施设备的合理配置组合,下层遗传算法在上层算法的基础上优化集卡行驶路径。计算结果表明:与独立装卸作业过程相比,使用混合交叉作业集成调度模型时,集卡数量为22veh,减小了66.2%,集卡行驶总距离为10 389.8km,减小了17.4%;与单独调度方式相比,使用混合交叉作业集成调度模型时,集卡行驶总距离减小了14.5%,码头运营总成本为84 266.2元,降低了4.6%。可见,使用集装箱码头混合交叉作业集成调度模型,能有效提高集装箱码头生产效率,明显降低运营成本。     

带时间窗的多式联运路径优化模型及算法研究

多式联运是我国现代交通运输体系的重要组成部分,其中运输方式和运输路径的选择直接影响到托运人和承运人的利益。根据多式联运相关的概念与网络构建方法,考虑了运输费用、时间价值成本,引入时间窗约束,以总成本最小为主要目标建立多式联运路径优化模型,并根据时间窗要求建立了惩罚机制。根据模型特点,设计了基于floyd的K短路-GA混合算法,求解得到总成本最少的联运方案。最后将该混合算法和传统遗传算法同时应用于多式联运算例求解,分析对比,验证了混合算法的有效性。     

经济危机下船舶集装箱运输的作业流程调整分析

面对目前全球经贸和集装箱运输的严峻形势,我国的船舶集装箱运输业必须积极应对,变挑战为机遇．为步入新一轮的良性发展周期做好准备。本文通过对目前经济环境与船舶集装箱运输业的发展形势评估,从市场资源整合与作业流程优化两个方面提出我国船舶集装箱运输业的发展与应对策略,重点就关键的作业环节进行调整分析,以期对我国船舶集装箱运输的发展提供借鉴。     

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。      

经济危机下船舶集装箱运输的作业流程调整分析

面对目前全球经贸和集装箱运输的严峻形势,我国的船舶集装箱运输业必须积极应对,变挑战为机遇,为步入新一轮的良性发展周期做好准备.本文通过对目前经济环境与船舶集装箱运输业的发展形势评估,从市场资源整合与作业流程优化两个方面提出我国船舶集装箱运输业的发展与应对策略,重点就关键的作业环节进行调整分析,以期对我国船舶集装箱运输的发展提供借鉴.     

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空间分析及基础技术应用是研究集装箱运输的必要手段.大部分交通运输数据集由不同出处、关联性不强的原始数据组成,因而很难得到其空间分布特点.同时,集装箱路径优化和市场可达性在缓解集装箱运输拥堵方面的作用日益凸显.本文基于可用数据库对美国集装箱运输OD分布进行分析.以美国水陆运输理事会的公共货票数据库数据作为内陆铁路线路优化的原始输入.利用类似河流管理的方法优化集装箱运输路径.从进口集装箱的数据集看,从亚洲或者欧洲出发经由北美港口到达美国的集装箱,大部分经由太平洋海岸到达内陆市场.横渡太平洋贸易的进口集装箱枢纽港主要是洛杉矶、长滩和西雅图.横渡大西洋贸易的进口集装箱枢纽港主要是纽约、新泽西州和萨凡纳乔治亚州.太平洋海岸和密西西比河谷地区包括阿尼阿波利斯、芝加哥、堪萨斯城、孟菲斯、达拉斯和休斯顿的流量很高.从美国中西部至东部的集装箱流多经过纽约、新泽西州和诺福克最后到达芝加哥.对于集装箱运输OD分布的分析可以为高成本和多式联运相关分析提供数据基础.     

集装箱码头连续泊位动态分配优化模型及算法

以泊位配置问题为研究对象,以到港船舶总在港时间最短为目标,建立优化模型。设计了基于Q学习方法的优化算法,并以某集装箱码头的实际船舶作业数据为例,对模型及算法的有效性进行了验证。     

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.     

集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化

针对集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化问题，以堆场贝位和船舶贝位翻箱次数之和最小为优化目标，考虑堆场装船要求和船舶适航性等多种约束条件，建立数学模型. 鉴于问题的NP特性，提出混合演化策略算法(HES)求解模型，设计二维实数编码，提出基于力矩平衡和逐列装载的解码方法. 基于三点交叉互换的重组算子，单点突变的变异算子和互换的局部搜索策略对算法进行改进. 通过计算证明，对不同规模算例，HES算法均能求解出较优的贝内配载方案和堆场装船顺序.HES 算法与传统演化策略算法(ES)、粒子群算法 (PSO)、基于规则的启发式算法(HA-MBSCC)进行对比，进一步验证了算法的优越性.     

基于海铁联运的港口集装箱运输集卡路径选择

为提高集装箱海铁联运在港换装转运的作业效率,对有铁路专用线引入的集装箱码头集卡路径规划问题进行了研究。分析铁路线进港后的码头集卡作业模式,以集卡完成运输总时间最短为目标,建立了带集装箱运输时间窗约束的线性整数规划模型,并求解了集卡在铁路装卸线、港口堆场、码头泊位三处任务节点的作业路径规划问题。最后以集装箱码头混合作业为例,设计相关算例,利用CPLEX12.0对模型进行求解,得到有铁路线引入的港口内集卡作业路径选择结果,验证模型具有较好的可行性。     

集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化

针对集装箱船舶贝内配载和堆场装船顺序协调优化问题，以堆场贝位和船舶贝位翻箱次数之和最小为优化目标，考虑堆场装船要求和船舶适航性等多种约束条件，建立数学模型. 鉴于问题的NP特性，提出混合演化策略算法(HES)求解模型，设计二维实数编码，提出基于力矩平衡和逐列装载的解码方法. 基于三点交叉互换的重组算子，单点突变的变异算子和互换的局部搜索策略对算法进行改进. 通过计算证明，对不同规模算例，HES算法均能求解出较优的贝内配载方案和堆场装船顺序.HES 算法与传统演化策略算法(ES)、粒子群算法 (PSO)、基于规则的启发式算法(HA-MBSCC)进行对比，进一步验证了算法的优越性.