全球性重大灾害事件背景下港航运营管理研究综述

为系统性梳理全球性重大灾害事件发生后港航运营管理领域的研究进展,利用知识图谱分析软件VOSviewer对Web of Science和中国知网数据库收录的全球性重大灾害事件背景下港口、航运管理领域的577篇文献进行了共词聚类分析,凝练了航运市场、港航运营管理和港航灾害防控等3个研究热点,综述了热点代表性文献的研究对象、方法和结论,分析了全球性重大灾害事件背景下港航运营管理的研究现状和研究空白,指明了若干潜在的研究方向。研究结果表明：全球性重大灾害事件背景下航运市场的研究多聚焦在货运市场,主要内容涵盖市场供求关系与运价预测、考虑风险的利益相关方交易机制设计;有关港口运营管理的研究主要涉及港口运营绩效评估、港口治理和商业模式、港口可持续发展;有关航运运营管理的研究主要关注航线网络格局变化、航运网络设计、航运服务销售策略;有关港航灾害防控的研究多聚焦在海员的压力、健康管理和心理干预等;未来的研究方向有利用机器学习、大数据预测航运市场行情,考虑市场风险因素分析港航利益相关方的博弈行为,运用区块链、人工智能、大数据、5G和数字孪生等实现港航运营管理智能化,构建全球港口、航运企业协同治理机制和班轮联盟航运网络设计与利益分配机制,讨论全球性重大灾害事件背景下海员轮班制度、日常健康管理理论、心理识别与干预方法等。     

考虑船舶封存与压港的电煤船舶调度优化模型

针对中国电煤水运系统的实际特点, 综合考虑了船舶封存与港口拥堵(压港)因素, 建立了混合整数规划优化模型, 对电煤船舶调度方案进行优化; 基于运输需求的硬时间窗、卸货港船舶排队等待时间与水路-铁路运输协同三因素之间的互动关系, 以运输系统总成本最小为目标, 协同优化水、铁电煤运输的货运分担率、水路运输任务指派和相应的船舶调度与封存/启用方案; 基于改进列生成算法, 提出了一种可精确求解实际规模电煤船舶调度问题的列生成算法, 利用Gurobi求解列生成的主模型, 使用动态规划标号法求解列生成的子模型; 利用中国南部某火力发电集团的实际数据, 对提出的算法进行了算例分析。计算结果表明: 在中等规模的算例中, 使用提出的改进算法获得最优解仅需73.61 s, 相比于使用基于运输任务运量排序的启发式求解方法(PHA), 求解效率提高了18.1%;在较大规模的算例中, 使用提出算法的计算时间仅为222.02 s, 同比PHA, 计算效率提高了19.1%;通过求解一个实际的调度问题可以发现, 利用提出的优化模型和算法能有效缩短船舶在卸货港的等待时长与船舶处于启用状态的时长, 使运输总成本下降17.13%, 实现了电煤稳定运输, 提升了企业运营效率, 降低了运营成本。