基于运输需求时/空特征的不定期船舶运输的调度优化

考虑货主的选择行为与运输需求的时空分布特征, 把承运人的船舶运营期划分为多个连续的时间窗, 基于离散选择模型把货主的选择惯性转化为承运人在航段上的市场份额, 对不同时间窗内承运人在即期市场上应承担的货运量进行优化; 以承运人利润最大为目标构建优化模型, 求解规划期内船舶的运营调度方案, 确定船舶承运的货物和航次衔接; 选取太平洋地区包括中国、加拿大、澳大利亚、俄罗斯、印度尼西亚、巴西和美国在内的7个国家作为干散货主要进出口国, 在每个国家确定一个港口作为网络节点, 根据克拉克森官网发布的航线、运价与干散货需求等数据对不定期船舶进行调度优化, 并采用遗传算法求解模型。计算结果表明: 在相同的运输时间窗内, 在优化方案下, 船舶航行时间为58 d, 收益为3.01×105美元, 在传统调度模式下, 单纯追求每个航段的收益最大化, 船舶航行时间为56 d, 收益为2.48×105美元, 优化方案的利润高出5.30×104美元, 因此, 为了最大化运营期的利润, 在货运需求时空变化和货主选择惯性的影响下, 船舶在某些时间窗内应执行空载或利润较低的航次。