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航运公司运输调度寻优(张建根 袁同斌 赵二帅)

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航运公司运输调度寻优 张建根 袁同斌 赵二帅 摘要 本文是为某驳运公司建立运输调度的最优模型，以达到实现合理利用资源并获取最大利润的目的。对于运单和驳船给定的情况下的单天调度问题，我们根据运单的起始港的不同分为两类（一级港、二级港）分别考虑，分别对其建立求最大利润的0-1规划模型，求解得出该天最大利润为52000元。具体承运方案如下： 运单 No.1 No.2 No.3 No.4 No.5 No.6 No.7 No.8 No.9 No.10 驳船 A2 B6 B1 B3 B5 C1 B6 B4 B2 A1

对于周期为三天的驳船调度方案，是一个全局最优问题，我们还依然建立一个求解最大利润的0-1规划。此规划实际上将三天内所有的调度可能包含在内。具体思想为首先根据航线许可证、体积、重量约束列出每一天每个运单可能被承运的驳船，对于第二天某个运单的可能承运的驳船，考虑其前一天的所有可能的调度驳运情况。如此建立0-1规划，用lingo求解，得出此三天的最大利润为53150元，具体承运方案为： 第一天： NO.1 NO.3 NO.7 NO.10 B4黄埔到香港 B5香港到广州 A2江门到广州到香港 A1香港到湛江

第二天： NO.4 NO.8 NO.9 香港——广州 B3汕头到香港 B2黄埔到香港 B5广州到江门到香港 B1香港到广州

第三天： NO.2 NO.5 NO.6 A1湛江到香港 A2香港到江门 C1广州到香港

关键词：驳船调度 0-1 规划 lingo 一、 问题分析 本文是为某驳运公司设计一个调度计划，为每天的运输任务进行排班，使得资源利用达到最优，从而使公司达到最大利润。公司有10条驳船，按承载能力分为三种类型：A、B和C；承运的是湛江、江门、广州、黄埔、汕头等五个二类港口和香港等一类港口之间的业务运单。根据题目给出的各港口之间的距离表，分析后可近似认为湛江、江门、广州、黄埔、汕头、香港在一条直线上，且相邻两港口之间的距离为50千米。对于运输的20’和40’两种集装箱，我们通过网络调查，它们的宽和高相同，20’的长接近40’的长的一半，20’的体积是40’的一半；且20’集装箱的自重为2.275吨，40’集装箱的自重为3.66吨。 对于问题一，在驳船和运单给定的情况下，综合考虑航线许可证约束、装箱个数即体积约束和载重约束，我们可建立求最大利益的0-1规划，用lingo求解即可得出最大利润以及具体调度方案。问题二是一个求全局最优的动态规划问题，综合考虑各种约束及所有可能的运输调度，我们亦可建立一个0-1规划对问题求解。

二、 模型假设与符号说明 一、模型假设： 1、假设每条船每天至多只能运行一条航线，且运输完毕后就近停靠在其到达的目的港口； 2、假设船在一级港口和二级港口之间的航行为一条航线，二类港口之间的调动不算运行一条航线； 3、假设驳船运输成本与运输路程成正比； 4、假设货物装卸时间可以忽略不计。 二、符号说明 a[i][j]：0、1变量，取1时表示A[i]承接运单j，取0时相反； b[k][j]：0、1变量，取1时表示B[k]承接运单j，取0时相反； c[m][j]：0、1变量，取1时表示C[m]承接运单j，取0时相反； y：总利润。

三、 单天调度计划的模型建立与求解 1、各运单货物和箱重总质量的计算 过互联网的调查，我们得知集装箱的重量20’的为2.275吨，40’的为3.66吨。一批这样的集装箱的重量是不可忽略的，根据各个运单信息，我们将每个运单的实际货物和箱重总质量计算得下表：（表一） No.1 754.75 No.6 1775.8 No.2 219.6 No.7 992 No.3 920.625 No.8 989.4 No.4 1342.8 No.9 1051.7 No.5 579.25 No.10 766.5

2、订单3、5、10的确定 订单3、5、10是由香港运往二级港口的，根据我们的假设1、2，只可能由原来停在香港的A1、B1、B5来运。根据许可证、所能装载的最大集装箱个数、所能装载的最大重箱个数（这实际仍为体积约束，故一个20’的重箱我们按照半个40’的重箱计算）、所能承受的最大重量4个约束，我们可得下面的利润表：（表二）

A1 B1 B5 No.3 6000 5250 5250 No.5 2500 No.10 3500 2250 注：表中空格表示此驳船在此航线无许可证，表中数据为此驳船承运相应运单的利润（运单收入—成本）。

建立以下0-1规划： max y=6000a13+5250b13+5250b53+2500b55+2250b10+3500a10 ST a13+b13+b53<=1 b55<=1 a10+b10<=1 920.625a13+766.5a10<=1000 920.625b13+766.5b10<=1500 920.625b53+579.25b55<=1500

采用lindo求解，y=11250，b13=b55=a10=1，即A1运运单No.10，B1运运单No.3，B5运运单No.5，此时利益为11250元。 注意到上述模型未考虑一船多运的情况，事实上，考虑体积、重量的约束，A1、B1、B5中可能运两单以上的只有B5运No.3、No.5两单，那么令A1或B1承运运单10，即可得一种运法。简单计算表明，当A1运No.1，B5运No.3、No.5可得最大利润，为13500元。 显然，后一种运法利润更大。 3、 订单1、2、4、6、7、8、9的确定。 类似2，我们可得出下表：（表三） A2 A3 B2 B3 B4 B6 C1 No.1 5000 4750 5500 4300 No.2 -900 -2400 -150 -2700 No.4 8850 8100 5850 6300 No.6 10500 No.7 6000 4250 4250 5300 No.8 6750 7500 6300 No.9 4450 2900 3700 根据2 的经验，我们首先考虑一船运两单的情况，只需考虑重量的约束,用枚举法可知，只有运单1、2和2、7可能被一船两运。对于运单1、2，考虑许可证约束，只能由A1或B4同时运，A1在香港显然不可能，B4的话利润为7000―100×15+3600―400×15=3100。由上表知，B4运其它单的利润，远远大于3600，故不可能考虑B4运1、2的情况，对于运单2、7，考虑许可证，只能被B6同时运，利润为：3600+5000-250×15=7850。 又由上表发现运单6只能被C1船运，考虑运单6利润最大且广州-〉香港为固定航线，故我们安排C1运No.6，其利润为10500元。这样结果不变，却可以大大简化下步计算。 对于剩下的5条船5个运单，建立0-1规划（不含一船两单的情况） Max 5000a21+4750b21+6750b28+4450b29+8850b34+2950b39+5500b41+8100b44+7500b48+5850b64 ST a21<=1 b21+b28+b29<=1 b34+b39<=1 b41+b44+b48<=1 b64<=1 b28+b48<=1 b29+b39<=1 end

采用lingo求解，最大利润为33650，解为a21=b29=b34=b48=1,即A2运第1单，B2运第9单，B3运第4单，B4运第8单。 综上，此方案的总利润为7850+10500+33650=52000元。 事实上，假如我们不考虑一船多单的情况，建立一个7船7单的线性规划，用lingo求解，最优值为40550元，低于上数的值。显然，考虑一船两单的情况更优。

4、 单天调度方案的给出 有上述的分析，采取方案：（表四） 运单 No.1 No.2 No.3 No.4 No.5 No.6 No.7 No.8 No.9 No.10 驳船 A2 B6 B1 B3 B5 C1 B6 B4 B2 A1

其中，C1和B6在固定航线上。 由上表知，运单2、3、4、5、6、8、10都是直航，运单7是由B6经过广州时捎带运走的，运单1需要将A2从江门调到黄埔去，运单9需要将广州的B2调至江门。可见，此方案较好的满足了题目中尽量直航的要求。此方案下，总利润为52000元。 四、周期三天的调度计划模型的建立和求解 1、模型建立与求解。 首先我们分析这三天的运单以及固定航道可以发现第三天C1船必然运行广州—香港这一航线，这样就大大减少了我们的运算。这样在考虑三天的最优方案时我们设立0，1变量，把可能的船与订单相匹配的情况全部列出，然后用船的位置、容量、作为约束条件，这里注意到B5船的约束在三天中不能在一个表达式中完全表出，于是我们用了分类讨论的方法，分了两种情况： 第一种B5运NO：3业务 max=a21*5000+b21*4750+b41*5500+c11*4300+a13*6000+b13*5250+b53*5250+a27*6000+b37*4250+b67*4250+a10*3500+b10*2250+b34*8850+b44*8100+b64*5850+c14*7350+b28*6750+b48*7500+c18*6300+b29*4450+b39*2950+b591*4450+c19*3700-a1a*1500-a2a*1500-b1a*2250-b3a1*2250-b5a*2250-b6a1*2250-c1a1*2700+a121*100+a122*1100-a31*900-b121*1650-b122*150-b42*2400-b621*150+a25*3500+b25*2500+b35*2500+b55*2500+c16*10500; a21+b21+b41+c11<=1; a13+b13+b53<=1; a27+b37+b67<=1; a10+b10<=1; a13+a10<=1; a21+a27<=1; b13+b10<=1; b21<=1; b37<=1; b41<=1; b53<=1; b67<=1; c11<=1;

b34+b44+b64+c14<=1; b28+b48+c18<=1; b29+b39+b591+c19<=1; c14+c18+c19+c1a1<=1; b28+b29<=1; b34+b39+b3a1<=1; b44+b48<=1;

b541+b5a<=1; b64+b6a1<=1; b37*(b34+b39)=0; b41*(b44+b48)=0;b53>=b591; b67*64=0; a1a+a2a+b1a+b3a1+b5a+b6a1+c1a1<=1;

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物流配送及其运输调度优化研究

物流配送及其运输调度优化研究


起来，通过高效的物流配送服务满足对单个供需客户之间小批量、多频度的物流需求。 所以，加强对物流配送业务的开拓与物流配送技术的研究对于航运企业发展物流具有
重要意义。
本课题以为从事物流配送的企业提供智能化、决策化支持的目标出发，对优化配 送运输调度的车辆路径问题（ＶＩ冲）和库存分布路径问题ＩＲＰ进行数学分析，分别提 出实用性强的配送车辆优化调度启发式算法和库存分布迭代算法，并根据典型物流配 送企业的业务为对象，研究如何建立计算机物流配送优化调度管理系统，这对于物流 配送企业实现计算机配送调度，降低成本和提高物流经营管理水平将具有重要的参考 价值。应该说，课题的研究具有较强的理论和实践意义。
ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｏｆ ｍｉｒｄ ｐａｒｔｙ ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ．Ｔｈｅ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｂｕｓｉｎｅｓｓ ｉｓ ｎｏｗ ｆｌｏｕｒｉｓｈｉｎｇ．Ｈｏｗ ｔｏ ｌｏｗ
ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｃｏｓｔ ｉＳ ｃｏｎｃｅｍｅｄ．
Ｅｌａｂｏｒａｔｉｎｇ ｏｎ ｔｈｅ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｏｆ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ．ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｔｔｅｍｐｔｓ ｔｏ ｔａｋｅ ｄｅｌｉｖｅｒｙ ｒｏｕｔｉｎｇ ａｎｄ ｉｎｖｅｎｔｏｒｙ ａＳ ｔｈｅ ｔｗｏ ＣＯｒｅ ｐｒｏｂｌｅｍｓ ｆｏｒ ｆｕｒｔｈｅｒ ｒｅｓｅａｒｃｈ．
在对库存问题上，本文分析了传统供应商按照零售商发出订单要求进行配送方 式所存在的缺陷，提出了国外新兴的供应商管理客户库存（ＶＭｌ）这一新型物流配 送方式。针对该方式下，存在配送运输和库存可以集成起来进一步优化配送系统总 成本这一实际情况，本文建立了该问题的数学模型和优化迭代算法，从而以系统优 化的角度确定出最佳的配送量、配送频率和配送路线。文章所给出的实例证明了该 模型和算法能够起到较好的效果。
低碳背景下空箱调运与船舶航速决策

低碳背景下空箱调运与船舶航速决策

低碳背景下空箱调运与船舶航速决策陈俊军;汪传旭【摘要】考虑空箱需求的随机性，结合低碳背景，建立港口空箱调运和船舶航速的集成决策模型，运用KKT条件对模型进行求解，确定港口集装箱船舶最佳航速和集装箱空箱最佳装载量。

通过算例验证模型的实用性，并分析单位空箱缺箱费用、单位空箱储存费用、碳排放因子、燃油价格对船舶航速和港口空箱调运成本的影响。

%Consideration the randomness of empty container demand and background of low carbon ,an model for integrated decision on empty containers reposition and sailing speed is developed .KKT con‐ditions are used to solve the proposed model and to determine the optimal empty container reposition quantity and ship sailing speed .An example is givento verify the practicability of model ,and analyze the impact of shortage cost per unit empty container ,units empty container storage costs ,carbon e‐mission factor and fuel prices on sailing speed and the empty container reposition cost .【期刊名称】《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】6页(P828-833)【关键词】水路运输;集装箱空箱调运;航速;碳排放;KKT条件【作者】陈俊军;汪传旭【作者单位】上海海事大学经济管理学院上海 201306;上海海事大学经济管理学院上海 201306【正文语种】中文【中图分类】U697.10 引言由于国际贸易不平衡和货物运输季节性变化等因素引起货流不平衡现象，导致集装箱空箱调运问题.同时，集装箱运输碳排放也是航运业碳排放的一个重要来源，影响集装箱运输碳排放的船舶航速也是目前业界关注的一个因素.本文结合低碳背景，研究集装箱空箱调运和船舶航速优化，对于降低集装箱运营成本、提高集装箱运输环境绩效具有重要意义.目前，国内外许多学者对集装箱空箱调运问题开展了大量研究，蔡佩林等［1］考虑在随机需求下的集装箱运输问题，运用博弈论策略，分别讨论各港口单独调运和合作调运集装箱情况下集装箱租赁公司利润最大化合以及港口空箱保有量问题，并通过实例验证分析；杨洋［2］考虑不同班轮公司相互合作，即可以在不同的船公司之间进行空箱调运，实现集装箱资源共享，建立了集装箱空箱调运的整数规划模型，并分析了空箱调运各项费用对调运结果的影响；计明军等［3］在传统空箱调运策略上提出不确定港口策略，针对2种不同策略以总调运费用最小建立模型，运用遗传算法求解，并对其进行灵敏度分析；Yun Wonyoung等［4］假设空箱需求每段时间内相互独立且服从随机分布，考虑空箱租赁的提前期为零，根据（S，s）库存策略，提出空箱最优调运策略.目前，国内外学者对船舶航速优化开展了相应研究.贾连军［5］得出船舶的最佳运营航速的变动将会影响船舶运输的变动成本，并对运输时其他成本进行研究，便于对远洋运输船舶成本有效控制；研究报告显示，航运业目前每年排放的CO2超过12亿t，约占全球碳排放总量的4%［6］.海运业的碳排放问题越来越引起了人们的关注，国际社会也表达了减少海运业碳排放的决心，目前看来，减速航行是短期内显著减少船舶碳排放的有效措施，而船舶减速有利于降低船舶航运成本.在很多情况下研究船舶航行速度的优化大致可分为4个方面；第一类是绕过非线性通过假设船舶燃油消耗与航行速度成线性变化［7］，这种方法只有当航速变化范围很小时才能当作很好的近似逼近；第二类是启发式算法，如S.Gelareh［8］采用遗传算法求解，但这种方式并不能使结果达到最优；第三类是使船舶航速范围离散化，可以解决其非线性问题［9］，这种方法广泛应用于几乎所有的非线性连续函数上，它能够通过离散化区间数量来控制近似误差；第四类就是将船舶燃油消耗与航速之间的关系以航速的三次方来表述燃油消耗的变化，本文就是采用这种方法.综上所述，现有的关于集装箱空箱调运文献很少考虑碳排放问题，现有的集装箱船舶航速优化文献也很少结合空箱调运问题.因此，本文结合碳排放背景，研究集装箱空箱调运及其航速优化问题，是对现有研究的补充和拓展.1 模型建立1.1 模型假设1）假设港口补充空箱的方式不包括租箱，重新采购集装箱空箱等方式.2）在同一条航线上的船舶配置是相同的，包括每天的必须的固定成本，船舶的每天耗油量，燃烧的油品等等.3）港口的集装箱空箱需求是固定的，即服从均匀分布.4）满足集装箱空箱需求是规定的时间内满足是不会产生额外的费用的.1.2 模型参数1.2.1 决策变量y为第j型船在第h航线上运输集装箱空箱量；v为第j型船在第h航线上的航行速度.1.2.2 模型参数x为港口i的空箱初始库存；Ch为港口i储存空箱的单位储存费用；Cs为港口i单位缺箱费用；z为港口i空箱需求率，是个随机变量；f（z）为港口i空箱需求的密度函数；F（Z）为港口i需求的分布函数；v0为船出厂时设定的速度；a为港口i与港口j之间的航行距离；FC为第j型船在第h航线上运行时的固定费用；AFC为第j型船在第h航线上运行时的每天平均固定费用；P为燃油费的单价；k 为比例系数；MF为船舶每天燃油消耗.1.3 模型构建1.3.1 集装箱空箱在港口i的储存费用和缺箱费用港口在进行集装箱空箱调度时都会涉及到集装箱空箱保有量问题，因为港口集装箱空箱的需求是根据市场需求随机变化的，本文站在确定空箱初始库存以及转运后空箱库存角度出发，不考虑租箱和购买空箱的措施进行补箱，运用经典的有初始库存的单周期连续型需求模型策略，则期望总费用为空箱的储存费用和缺箱费用，即：1.3.2 船舶在航行中的运输成本在船公司用船舶不管是否运送货物时都需要航运成本.其中航运成本主要包括燃料费、港口与运输费用、货物费用，以及其他航次费用，这里作如下简化.船舶每天航行中成本：船舶每天航行的固定成本（与航速无关）＋船舶每天航行的燃油成本（与航速有关）固定成本是包括每天的利息、折旧费、保险费、管理费、船员工资费、维护费（与航速无关）、润滑油费、发电机用燃油费、全船的加热采暖空调费等.对营运中的船舶来说，由于其固定成本是船舶航行天的固定成本按吨海里分摊成为平均固定成本（AFC），t·n mile.因此，对于装货航次有：Hughes［10］的研究表明：船舶的燃油消耗与航速的立方成正比，该定理被普遍接受，并且应用在策略层面上进行油耗分析，因此本文采用油耗和航速之间的这种幂函数关系进行研究.船舶航行中每天的平均变动成本为1.3.3 船舶碳排放成本由于如今环境污染问题越来越严重，这里主要考虑CO2的排放污染问题，而排放主要有电力排放和能源排放，因此碳排放成本包括2部分：一部分是由于空箱堆积在港口，产生CO2污染，属于电力排放，但由于电力碳排放因子比能源碳排放因子小得多，所以这里不加以考虑；另一部分是船舶在航行当中，由于燃油消耗产生CO2排放问题属于能源排放，根据碳排放成本＝CO2排放量×碳税税率e.本文只计算集装箱运输过程中CO2的排放量，而不考虑港口挂靠及装卸搬运等作业的CO2排放，船舶在航行中主要是发动机燃油产生CO2排放，而燃油消费与船速有关，所以CO2排放量为船舶的主机在设计航速V0下每天燃油消耗量，乘以碳含量比值系数（这个系数被定义为 86.41%［11］）及其 CO2 转化率（等于44／12［12］）来计算每艘船的CO2排放量，再乘以每艘船舶装载空箱量，所以船舶在每航次航行中CO2的排放成本表示为1.3.4 总成本函数约束条件每艘船舶的集装箱空箱运输量不超过船舶容量.船公司受政府碳配额限定，碳排放量不超过一定额，否则需要自行用高价购买.由式（6）～（9）得此模型为：定理1 f（y，v）在Rn上是关于y与v的凸函数，证明略.2 模型求解根据库恩－塔克条件，将目标函数（10）和约束条件（11）化简成标准形式：设z＊＝（y＊，v＊）为上述不等式约束问题的局部极小点则存在向量λ＊＝（）使则所求KKT条件为根据上述KKT条件，得到如下定理.定理2 根据KKT条件解出模型，可得：3 案例分析假设是A港到B港的一条航线，由B港口安排船舶调运集装箱空箱补充本港的空箱的需求，其中B港的集装箱空箱需求服从的均匀分布，本例所需要的一些数据见表1.表1 主要数据?根据定理2得到如表2所列的计算结果.表2 计算结果?4 灵敏度分析4.1 港口空箱单位储存费用对船舶航速和空箱调运的影响在其他参数不变条件下，对港口单位空箱储存费用分别取不同数值，结果见表3.表3 单位储存费用变化下的计算结果?从表3可见，随着单位空箱储存费用的增加，调运空箱的船舶的最优经济航速会随之增大；而其他港口调运空箱的船舶装载空箱量是降低的；但是港口补箱过程的总费用是随之增加，这反过来说明增加单位储存费用会降低港口空箱库存，提高集装箱空箱利用率.4.2 港口空箱单位缺箱费用对船舶航速和空箱调运的影响在其他各种参数不变条件下，对港口空箱单位缺箱费用分别去不同数值，结果见表4.表4 单位缺箱费用变化下的计算结果?从表4可见，随着单位缺箱费用增加，调运空箱的船舶最优经济航速将减小；而空箱调运时船舶装载量却随之增加；同样调运空箱的总费用随之增加.4.3 船舶燃油单价对船舶航速和空箱调运的影响在其他各种参数不变条件下，变化船舶燃油单价得到的计算结果见表5.表5 船舶燃油单价变化下的计算结果?由表5可见，在空箱调运过程中船舶的最优经济航速随着船舶燃油单价的升高而变小；而在港口空箱调运过程中船舶的空箱装载量随船舶的燃油单价的升高而增加；同样整个港口补充空箱的过程中总费用将随随着船舶燃油单价的升高而增加；这验证了市场油价升高，航运成本升高的现象，航运企业减速航行的策略.4.4 船舶碳排放因子对船舶航速和空箱调运的影响在其他各参数不变情况下，改变碳排放因子的取值，得到计算结果见表6.表6 碳排放因子变化下的计算结果?由表6可见，随着碳排放因子的取值增大，调运空箱时船舶的最优经济航速随之变小；调运空箱时船舶的空箱装载量随之减少；整个港口为补充空箱所需总费用同样也随之减少；这验证了增大碳排放因子取值不利于港口空箱的补箱，导致空箱的需求无法满足.5 结束语建立低碳背景下集装箱空箱调运和航速优化模型，并使用KKT条件求解模型，通过对港口的单位缺箱费用，单位储存费用，碳排放因子等因素进行灵敏度分析，得出相应的结论.本文研究为港口的集装箱空箱调运提供一种新方法，并探讨了这种方法的可行性.当然本文今后还可以进一步考虑多航线、多港口情形下空箱调运和航速优化，还可以结合不同的碳排放政策分析空箱调运和航速优化问题.参考文献［1］蔡佩林，涂建军.基于随机需求的集装箱空箱调度研究［J］.武汉理工大学学报：交通科学与工程版，2014，38（2）：298－303.［2］杨洋.基于集装箱资源共享的班轮公司空箱调运优化模型［J］.东华大学学报：自然科学版，2010，36（5）：581－587.［3］计明军，王清斌，张新宇，等.沿海港口集装箱空箱调运策略优化模型［J］.运筹与管理，2014，23（1）：80－89.［4］YUN Wonyoung，LEE Yumi，CHOI Yong Seokchoi.Optimal inventory control of empty containers in inland transportation system［J］.International Journal of Production Economics，2011，133：451－457.［5］贾连军.远洋运输船舶成本分析与控制的研究［D］.北京：首都经济贸易大学，2002.［6］BUHAUG J J，ENDRESEN C.Second IM ogreen－house gas study ［R］.London：International Maritime Organization，2009.［7］LANG N，VEENSTRA A.A quantitative analysis of container vessel arrival planning strategies［J］.OR Spectrum，2010，32：477－499.［8］GELAREH S，MENG Q.A novel modeling approach for the fleet deployment problem within a short－term planning horizon［J］.Transportation Research Part E，2010，46：76－89.［9］GELAREH S，NICKEL S，PISINGER D.Liner shipping hub network design in a competitive environment［J］.Transportation Research Part E，2010，46：991－1004.［10］HUGHES C.Ship performance：technical，safety，environmentaland commercial aspects［M］.London：Lloyd’s of London Press，1966. ［11］JAMES J C.The Effectiveness and costs of speed reducion on emissions fron international shipping［J］.Transportation Research Part D：Transport and Environment，2009，12（8）：593－598.。

基于AIS数据的航运物流港口调度优化研究

基于AIS数据的航运物流港口调度优化研究

基于AIS数据的航运物流港口调度优化研究
白响恩;李博翰;徐笑锋;肖英杰
【期刊名称】《包装工程》
【年(卷),期】2023(44)5
【摘要】目的针对宁波舟山港区的复杂航道水域与密集物流交通流,研究更加有效的调度方案,达成调度时间和等待时间最小化,即效率最大化。

方法分析宁波舟山港区航道的航行情况,提出交会处复杂航道水域存在的问题,以调度时间和等待时间最小为目标的多目标函数,建立复杂航道水域船舶调度模型。

针对大量的船舶AIS数据,构建基于神经网络的航道水域调度模型,对不同类型、不同大小的船舶建立速度变化和船舶预测模型,实现对船舶调度状态的预测。

设计以传统粒子群算法为基础的改良版船舶调度算法。

结果算法对模型求解表明,根据不同船长与间距可判别交通流拥挤程度进而对船舶进行调度。

通过模型预测到可能产生拥挤,则应当选择小型船只走条帚门航道,大型船只走虾峙门航道,并且尽量避免产生拥堵。

结论使用该模型与算法可以有效地提升船舶调度效率,为复杂航运物流港口调度优化研究提供了一定理论基础。

【总页数】11页(P211-221)
【作者】白响恩;李博翰;徐笑锋;肖英杰
【作者单位】上海海事大学商船学院
【正文语种】中文
【中图分类】U652.12
【相关文献】
1.基于物流系统仿真的集装箱港口数据拟合优化研究与实践
2.港口物流集装箱调度效率优化仿真研究
3.打造国际航运中心助推港口物流发展——基于我国港口发展的宏观视角
4.港口物流链调度优化策略研究
5.基于物流系统仿真的集装箱港口数据拟合优化研究与实践
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单向航道下连续泊位分配与船舶调度集成优化

单向航道下连续泊位分配与船舶调度集成优化

随着海上运输业的迅猛发展，集装箱港口在全球货运体系中的地位逐渐提高。

港口中泊位与航道等核心作业资源的分配或调度直接影响其服务水平，并关乎整个港口的运营成本。

然而，进出港时间的限制以及泊位与航道复杂的协作关系使得二者集成优化变得格外复杂。

因此，如何根据现实情况，快速制定考虑航道资源的船舶调度方案与泊位分配计划，成为集装箱港口领域研究的热点问题之一。

单向航道下连续泊位分配与船舶调度集成优化吴云强，张戎同济大学城市交通研究院道路与交通工程教育部重点实验室上海市轨道交通结构耐久与系统安全重点实验室，上海201804摘要：为改善单向航道连续泊位港口的运营效率，研究泊位分配与船舶进出港调度集成优化。

考虑潮汐、进出港时段交替与偏好泊位的影响，建立0-1整数线性规划模型，以船舶偏离偏好泊位成本和滞期成本为优化目标，确定各艘船舶的靠泊位置与进出港时刻。

针对问题情境和其特有的约束条件，将原数学模型通过Dantzig-Wolfe 分解方法分成主问题模型和子问题模型，提出了满足问题特性的分支定界和列生成相结合的精确型分支定价算法。

在列生成算法中，给出了适合本问题的列选取策略；在分支定界算法中，设计了广度优先策略来提升求解效率。

采用多组算例来验证了方案与算法的有效性，并通过不同规模算例分析了进出港时段长度变化对方案的影响，可为港口的实际作业安排提供参考。

关键词：单向航道；船舶调度；泊位分配；分支定价算法文献标志码：A中图分类号：U691.31doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.2009-0447Integrated Optimization of Continuous Berth Allocation and Ship Scheduling Under One-Way ChannelWU Yunqiang,ZHANG RongKey Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education,Shanghai Key Laboratory of Rail Infra-structure Durability and System Safety,Urban Mobility Institute,Tongji University,Shanghai 201804,ChinaAbstract ：The integrated optimization of berth allocation and ship inbound and outbound port scheduling is studied to improve the operational efficiency of the one-way channel continuous berth port.Considering the influence of tidal,inbound and outbound port period and preference berth,a 0-1integer linear programming model is established to optimize the deviation cost of ship from preference berth and demurrage cost and the model finally gives the berthing position and entry and exit time of each ship.According to the problem definitions and its unique constraints,the original mathematical model is divided into a master problem model and a sub-problem model through Dantzig-Wolfe decomposition,and the exact branch-and-price algorithm is designed based on the branch-and-bound and column generation.What ’s more,the column selection strategy suitable for this problem is proposed,and the breadth-first search strategy is put forward to speed up the search efficiency.The effectiveness of the proposed scheduling scheme and algorithm are tested by numerical experiments and the effect of the length of inbound and outbound port period changing on the scheme is analyzed by different sized examples,which can provide the reference for the actual operation arrangement of the port.Key words ：one-way channel;ship scheduling;berth allocation;branch-and-price algorithm基金项目：同济大学学术能力提升计划（1600219312）。