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.     

班轮运输船队规划模型与仿真

为提高班轮运输系统的优化配置水平,满足班轮运输组织定期、定时服务的要求,根据班轮多港口挂靠和货物直达运输航线形式的特点,以规划期内船队营运现金流量折现值最大为目标,建立了班轮船队规划混合整数非线性规划模型.针对该模型的特点,设计了拉格朗日松弛启发式混合算法.以某航运公司班轮船队为例进行分析.结果表明:本文提出的启发式算法实现了多航线、多型船、大规模班轮船队规划问题的优化求解,能得到规划期内的航线配船、发船频率及船队建设优化方案.本文建立的模型能综合考虑航线的货流预测、船舶装载率、船舶租入租出等多种影响班轮船队规划的因素,适用于同一航线上配置相同船型的典型班轮运输模式,为班轮船队规划决策提供了支持.     

考虑海上意外时间和合作协议的班轮运输船期设计鲁棒优化

针对考虑海上意外时间的集装箱班轮运输船期设计问题，依据海上意外时间经验数据，设 置航行缓冲时间比例系数。运用连续最优控制原理，求解各航段船舶航行时间细分区间上燃油 消耗最小的优化航速。结合多时间窗、多起讫时刻和多挂靠港口装卸效率合作协议，以班轮运输 服务总成本最小为目标，构建班轮运输船期设计非线性混合整数规划鲁棒优化模型，设计分段离 散化线性逼近算法求解模型。以AWE1(远东-美东1)航线为例，运用100个场景的数值进行模拟 验证。结果显示：与不考虑海上意外时间或无合作协议相比，考虑海上意外时间和合作协议的班 轮运输船期设计分别降低班轮运输服务总成本14.65%和3.54%。研究表明，在恶劣天气和海况 对船舶航行影响较大的航线上或季节里，基于合作协议，设计考虑航行意外时间的鲁棒性船期， 可实现船公司、港口和客户三方共赢。     

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.     

班轮船舶调度多目标优化模型与蚁群算法

针对班轮船舶调度问题,在将班轮合理配置到各往返航班上和不存在时间冲突的基础上,以最小班轮变动成本、最小航线运载量缺口和最小班轮航次总绝对偏差为目标函数,构造了基于港口时段与往返航班的时空网络,建立了班轮调度的0-1整数规划数学模型。基于某船务公司实际运载数据,利用蚁群算法求解模型,并用邻域搜索技术提高求解效率。计算结果表明:在运载量满足运营要求的前提下,班轮运营的日均总变动成本从198 086.3元降低到170 472.2元,下降了约13.9%;班轮航次数总绝对偏差从4.4次降低到2.4次,下降了约45.5%,班轮利用率更加均衡;运载量缺口仍旧为0。可见,模型可行,算法有效。     

考虑货主偏好的内支线集装箱班轮航线网络规划模型

为了增加内支线集装箱班轮航线网络的货运需求量,以最大船型限制、航线运营补贴与干支线配合为约束条件,以航线网络结构、适配船型与班期密度为决策变量,构建了考虑货主偏好的集装箱内支线班轮航线网络规划模型;为了评估规划航线对不同偏好货主的吸引力,在获得航线的集装箱运输时间与价格后,基于Logit模型计算了规划航线与市场现有航线的货主选择比例;设计了求解模型的智能启发式算法,在规划方案评价过程中计算了航次时间、航线成本、单箱运价与货运需求,在方案改善过程中调整了航线的挂靠港口与挂靠顺序;设定大连港为干线港口,渤海湾内12个港口为支线港口,规划了内支线集装箱班轮航线网络。计算结果表明:12个支线港共开设了7条航线,市场货运总需求为5 208TEU,规划航线的货运需求量为4 420TEU;规划航线的货主选择比例达到85%;无论货主偏好运输时间或成本,规划航线在各支线港的货主选择比例皆超过60%。可见,考虑货主偏好的内支线班轮航线网络规划模型是有效的;开设直达航线有助于吸引时间偏好货主;开设串挂航线与提高运营补贴有助于吸引成本偏好货主;采用货主选择过程代替到港时间窗约束会提升模型优化效果。     

集装箱船舶全航线配载优化模型与改进遗传算法

以集装箱船舶稳性、强度、载荷为约束条件,以全航线倒箱量最小和吃水差最优为目标函数,建立了集装箱船舶全航线多目标配载优化模型。利用启发式算法获得初始可行解,利用改进了的遗传算法进行优化,并用1841 TEU、3开口的集装箱船舶进行实例验证。计算结果表明：与传统遗传算法相比,改进的遗传算法能在1．967 s内求得全航线上5个挂靠港口的配载计划,并能求得5个港口的满意解;在求得的满意解中,船舶倒箱量均为0,吃水差的绝对值分别为0．0035、0．0008、0．1097、0．0011、0．3712 m,均在船舶行驶的合理范围0～0．5 m内;对于不同挂靠港数量的其他航线,改进的遗传算法能在5s内快速获得合理的配载计划。可见,优化模型与改进的遗传算法可行。     

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。     

排放控制区下集装箱班轮航线路径规划与航速调度集成决策

针对排放控制区和“限硫令”实施下，控制区内外燃油价格的巨大差异，对船舶进出港射角 选择、航段航速优化，挂港顺序确定的影响，综合考虑船舶进出港射角与控制区内外航距组合的 关联关系，控制区内外航距、航速在燃油价格差异下的悖反关系，船舶耗油费用和耗时费用的平 衡关系，港口间船舶运行费用组合与航线挂港次序的作用关系，以及这些关系相互影响，相互作 用，相互耦合对船舶运营成本的影响，提出集装箱班轮航线路径规划与航速调度集成决策问题。 以航次运营成本最小为目标，运用斜边非限定变异三角函数几何方法和混合整数非线性规划建 模方法，构建该问题的两阶段集成决策模型，并利用遗传算法对结果进行优化。最后，通过案例 对比与趋势分析，验证了模型的实用性和优越性。     

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考虑到航速变化对航线配船决策所产生的非线性影响,推导了船舶航速与船舶往返航次时间、航次成本及航线配船数之间的数学关系式,把船舶航速作为决策变量引入传统的航线配船模型中,并且把船队的二氧化碳排放量作为优化目标之一,建立船队利润最大与碳排放量最小两个目标最优的双目标航线配船模型.针对模型非线性和混合整数解的特点,采用LINGO11.0优化平台,自编程序,应用分支定界算法,进行仿真算例研究.结果表明,该模型可以同时决策航线配船和船舶航速,其优化结果更符合实际情况,同时更有利于运力的有效利用,船舶燃油消耗的节省和碳排放的减少.     

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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%.     

考虑运输时限和航速优化的班轮航线网络设计

为了保持市场竞争能力,班轮公司需要保证集装箱在各个港口间的运输时间达到市场平均水平. 本研究将航速设为变量,对具有运输时限的班轮航线网络设计问题进行求解,以得到既满足运输时限要求又能最大化总利润的航线网络设计与配船方案. 为了有效求解实际问题,首先采用港口聚类算法筛选出候选挂靠港,然后确定港口的标号顺序,最后采用基于列生成思想的启发式算法对问题的非线性混合整数规划模型进行分解和迭代求解. 采用不同规模的标准算例,验证了模型和算法的有效性. 结果表明,与采用事先给定的设计航速相比,将航速设为变量,对每条航线的平均航速进行优化,能增强航线网络设计的灵活性并提升航线网络的盈利能力.     

考虑运输时限和航速优化的班轮航线网络设计

为了保持市场竞争能力,班轮公司需要保证集装箱在各个港口间的运输时间达到市场平均水平. 本研究将航速设为变量,对具有运输时限的班轮航线网络设计问题进行求解,以得到既满足运输时限要求又能最大化总利润的航线网络设计与配船方案. 为了有效求解实际问题,首先采用港口聚类算法筛选出候选挂靠港,然后确定港口的标号顺序,最后采用基于列生成思想的启发式算法对问题的非线性混合整数规划模型进行分解和迭代求解. 采用不同规模的标准算例,验证了模型和算法的有效性. 结果表明,与采用事先给定的设计航速相比,将航速设为变量,对每条航线的平均航速进行优化,能增强航线网络设计的灵活性并提升航线网络的盈利能力.     

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。      

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.     

基于BP神经网络的集装箱船舶配载问题研究

针对集装箱船舶对配载的快速性、高效性需求,根据BP神经网络对历史数据的分析,结合集装箱船舶的特性深入研究集装箱智能配载方案.基于集装箱船配载图和各卸货港信息等历史数据,通过BP神经网络对历史数据进行训练优化,挖掘其中规律,从而快速生成对各类集装箱合适的配载位置,优化装船作业,提高集装箱船舶配载效率,达到节约成本的效果.最后采用实船数据进行测试,仿真结果与实际配载结果差异率不大,说明该研究方向对于集装箱配载方案优化是有效的.