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。     

不定期船连续航次燃油补给与航速优化集成调度模型

针对当下国际船用燃油价格高企，不同港口燃油价格严重分化对不定期船航次燃油补给港选择，燃油补给量确定，航次船速优化的影响，不同燃油价格对加油量与载货量的悖反效应，不同航速受燃油价格影响对耗时成本与耗油费用的平衡效用，当前航次决策对后续航次的影响，以及这些影响关系的复杂性，提出不定期船连续航次燃油补给与航速优化集成调度问题.以连续多航次利润最大为目标，运用多重嵌套期望平均值处理技术与混合整数非线性规划建模方法，构建该问题的集成调度模型.最后，通过实际案例应用与对比分析，验证本文模型的实用性和优越性.     

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.     

不定期船连续航次燃油补给与航速优化集成调度模型

针对当下国际船用燃油价格高企,不同港口燃油价格严重分化对不定期船航次燃油补给港选择,燃油补给量确定,航次船速优化的影响,不同燃油价格对加油量与载货量的悖反效应,不同航速受燃油价格影响对耗时成本与耗油费用的平衡效用,当前航次决策对后续航次的影响,以及这些影响关系的复杂性,提出不定期船连续航次燃油补给与航速优化集成调度问题.以连续多航次利润最大为目标,运用多重嵌套期望平均值处理技术与混合整数非线性规划建模方法,构建该问题的集成调度模型.最后,通过实际案例应用与对比分析,验证本文模型的实用性和优越性.     

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.     

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.     

考虑航速优化的多港口泊位协同调度

集装箱运输在全球贸易体系中发挥着重要作用，同时也面临着全球化带来的各种挑战和机遇. 将经典的单港泊位调度问题(BAP)拓展到航运网络中的多个港口进行优化研究. 考虑航速直接影响船舶到港时间和能耗，将船舶航速作为决策变量，以所有船舶总的在港成本最小为目标，建立泊位协同调度模型. 依据模型特点，设计改进的遗传算法对模型求解. 通过数值实验验证模型的性能，结果表明：对不同规模的调度问题进行航速优化，有利于降低船舶总的在港成本；依据燃油价格的变化，适时采用不同的航速策略，能够获得更好的经济和环境效益.     

考虑航速优化的多港口泊位协同调度

集装箱运输在全球贸易体系中发挥着重要作用，同时也面临着全球化带来的各种挑战和机遇. 将经典的单港泊位调度问题(BAP)拓展到航运网络中的多个港口进行优化研究. 考虑航速直接影响船舶到港时间和能耗，将船舶航速作为决策变量，以所有船舶总的在港成本最小为目标，建立泊位协同调度模型. 依据模型特点，设计改进的遗传算法对模型求解. 通过数值实验验证模型的性能，结果表明：对不同规模的调度问题进行航速优化，有利于降低船舶总的在港成本；依据燃油价格的变化，适时采用不同的航速策略，能够获得更好的经济和环境效益.     

基于船舶油料管理中船舶油耗的研究

鉴于目前船用燃油价格高居不下、船舶油耗费用占船舶运营费用比重较大的实际情况,本文针对船舶的加油及油耗管理工作进行深入研究,对降低航运企业的燃油成本、控制船舶运营费用的工作具有一定的指导意义。     

基于CAPESIZE船型澳大利亚西北航线经济航速与超经济航速的应用研究

针对国际油价的不断攀升,船舶营运成本的不断加大,航运公司越来越重视船舶的营运经济问题.运用了主机转速有效控制船舶航速的方法,对澳大利亚西北至中国大陆航线上的经济航速与超经济航速的应用进行对比分析,得出了船舶运营油耗节约与航速、主机转速的关系,为航运公司实现精细化航运管理、提升经营效益提供参考.     

����ȼ�ͼ۸�Ԥ��ĺ����⴬ȼ�Ͳ��������Ż��о�

燃油成本是船东在经营航次租船业务中控制运营成本的关键要素,由于燃油价格随时间频繁波动,而海上运输周期长,因此船舶在挂靠港的燃油补给计划成为船东面对的重要决策问题.本文以不定期航次租船为背景,从船东的视角,研究船舶在连续航次租船运营中的燃油补给问题.首先,基于ARMA模型建立燃油价格预测模型;其次,以连续多航次收益最大为目标,以补给地点和补给量为决策变量,基于燃油价格预测建立优化燃油补给方案的非线性规划模型.最后,针对一个干散货船舶的环太平洋的连续租船航次实例进行计算.结果表明,求解模型获取的最优燃油补给方案比传统的加油方式能够节省成本26.34万USD,占营运总收益的14.3%.     

���п���·�ϻ������ȹ��ʷֲ�������ģ��

在交通油耗和排放模型的研究中,利用机动车比功率（VSP）分布刻画交通状态成为了最新研究需求. 然而,现有交通工程还缺乏对常见交通参数与VSP间关系的认识,更缺乏利用交通参数求解VSP分布的模型. 为了研究交通状态对VSP分布的影响,本文利用大量城市快速路上的浮动车数据,建立了其不同行程速度下对应的VSP分布. 经分析,发现了VSP分布与平均行程速度之间的规律性特征：当平均行程速度大于20 km／h时,VSP分布近似于正态分布;分布均值为以该速度匀速行驶时的VSP值;分布标准差可表达为平均行程速度的幂函数. 基于以上发现,提出了利用平均行程速度的VSP分布数学模型,并利用该模型进行机动车油耗测算. 通过与实测油耗的对比分析,VSP分布模型可以有效用于机动车油耗测算. 本研究指出了利用数学模型描述不同交通状态下VSP分布的可能性,该模型可有效地与交通数据或模型结合,实现油耗和排放的实时量化评价.     

城市快速路上机动车比功率分布特性与模型

在交通油耗和排放模型的研究中,利用机动车比功率（VSP）分布刻画交通状态成为了最新研究需求. 然而,现有交通工程还缺乏对常见交通参数与VSP间关系的认识,更缺乏利用交通参数求解VSP分布的模型. 为了研究交通状态对VSP分布的影响,本文利用大量城市快速路上的浮动车数据,建立了其不同行程速度下对应的VSP分布. 经分析,发现了VSP分布与平均行程速度之间的规律性特征：当平均行程速度大于20 km／h时,VSP分布近似于正态分布;分布均值为以该速度匀速行驶时的VSP值;分布标准差可表达为平均行程速度的幂函数. 基于以上发现,提出了利用平均行程速度的VSP分布数学模型,并利用该模型进行机动车油耗测算. 通过与实测油耗的对比分析,VSP分布模型可以有效用于机动车油耗测算. 本研究指出了利用数学模型描述不同交通状态下VSP分布的可能性,该模型可有效地与交通数据或模型结合,实现油耗和排放的实时量化评价.     

道路行车速度限制问题的讨论

为了使道路行车速度对行车安全及节约能源等方面的综合影响达到最优,分别探讨了最高车速限制与最低车速限制的问题。首先,采用数学建模与回归分析的方法分别构建时间费用函数与油耗费用函数,以时间费用与油耗费用之和最小为目标函数,以事故死亡率及舒适度为约束条件,提出了最高车速限制方法。在分析了道路行车速度影响因素的基础上,采用回归分析方法,分车型建立道路线形指标、交通流参数与运行车速的关系模型,给出了在不同平曲线半径、纵坡及坡长、交通量、交通组成及路面状况条件下的最高车速限制基准值的修正系数。其次,提出车速离散度的概念与计算方法以及不同坡度下的经济车速,然后采用回归分析方法建立了车速离散度与事故率关系模型,提出基于车速离散度约束与经济车速的最低车速限制方法。最后,对实施车速限制的保障技术进行了探讨。     

��װ����ֺ�����Ӫ����ģ�ͼ������������

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.     

斗轮堆取料机行走电机的变频器调速设计

斗轮堆取料机是大型散货港口连续装卸系统的核心工具。本文介绍了斗轮机行走电机的变频器调速方法,降低了维护量,拥有较强的故障诊断功能,能够提高系统的可靠性,同时也可以降低生产经济成本。     

Method Research on Measuring the External Costs of Urban Traffic Congestion

A main reason for congestion pricing is the external cost of congestion. Qualitative and quantitative analyses of the external costs that the urban traffic congestion brings are the basis of congestion pricing. First, this paper analyzes the production mechanism of urban traffic congestion: travelers overlook the negative externality of urban traffic congestion and then join the congested queues. Then, the external costs of traffic congestion are divided into four parts: extra travel time costs, environmental pollution costs, traffic accident costs, and fuel consumption costs. Consequently, an intensive study on the quantitative measurements for those four external costs is made. Also, a sample case is introduced to prove the feasibility of this method. It supplies a base for the implement of urban road congestion pricing and other travel demand management strategies.     

Floating Car Data Based Nonparametric Regression Model for Short-Term Travel Speed Prediction

A K-nearest neighbor (K-NN) based nonparametric regression model was proposed to predict travel speed for Beijing expressway. By using the historical traffic data collected from the detectors in Beijing expressways, a specically designed database was developed via the processes including data filtering, wavelet analysis and clustering. The relativity based weighted Euclidean distance was used as the distance metric to identify the K groups of nearest data series. Then, a K-NN nonparametric regression model was built to predict the average travel speeds up to 6 min into the future. Several randomly selected travel speed data series, collected from the floating car data (FCD) system, were used to validate the model. The results indicate that using the FCD, the model can predict average travel speeds with an accuracy of above 90%, and hence is feasible and effective.