港口和航线互动的集装箱航线优化模型_陈康
集装箱航线规划优化模型及算法研究
集装箱航线规划优化模型及算法研究在全球经济一体化不断深化的今天，集装箱航运发展速度迅猛。
而如何高效地规划和优化集装箱航线，成为了一个关键性问题。
本文将从集装箱航线规划和优化模型、算法以及实际应用等方面进行探讨。
一、集装箱航线规划和优化模型1.1 传统模型传统的集装箱航线规划和优化模型主要基于线性规划、整数规划、动态规划等数学方法。
这些方法在一定程度上能够解决简单集装箱航线优化问题，但是在实际应用中存在一些明显的不足，例如难以处理复杂的运输网络和物流需求、难以应对实时业务变化以及时间复杂度高等。
1.2 新型模型近年来，随着人工智能、机器学习等技术的发展，基于这些技术的新型集装箱航线规划和优化模型也逐渐得到了广泛应用。
这些模型采用类神经网络、遗传算法、模拟退火等智能优化算法，能够更好地处理复杂运输网络、提高决策精度和实时性，并且具有更快的计算速度和更小的时间复杂度。
二、集装箱航线规划和优化算法2.1 遗传算法遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，通过模拟自然选择、交叉、变异等过程，寻找最优解。
在集装箱航线规划和优化中，遗传算法能够找到最优航线、货物装载方案、时间安排等，具有很好的效果。
2.2 模拟退火算法模拟退火算法是一种随机化优化算法，通过局部搜索、随机爬山等方法，发现全局最优解。
在集装箱航线规划和优化中，模拟退火算法能够实现航线优化、最优船期确定、最优载重量安排等。
2.3 分布式优化算法分布式优化算法是利用多个计算机节点实现规模化问题优化的方法。
在集装箱航线规划和优化中，分布式算法能够对面临的复杂网络结构和大规模优化问题进行处理，提高算法的效率。
三、集装箱航线规划和优化的实际应用3.1 数据集成与分析为了更好地实现集装箱航线规划和优化，需要对各种数据进行集成和分析，如运输网络、船舶信息、货物信息、客户需求等。
通过有效的数据集成，能够更好地把握实时运力和市场供求情况，从而提高物流效率。
3.2 智能调度和优化利用智能调度和优化技术，能够减少系统运行成本，并且提高装载率和利用率。
集装箱码头岸桥调度优化模型及算法
集装箱码头岸桥调度优化模型及算法一、背景介绍集装箱码头是现代物流系统中的重要组成部分，其岸桥调度质量直接影响着码头的生产效率和经济效益。
传统的岸桥调度方法主要基于人工经验和规则，难以适应复杂多变的实际情况，因此需要利用现代优化算法来提高调度效率和准确性。
二、相关研究近年来，国内外学者对集装箱码头岸桥调度问题进行了广泛研究。
其中，基于遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法等优化算法的岸桥调度模型得到了广泛应用，并取得了较好的实验结果。
三、集装箱码头岸桥调度模型1. 岸桥任务分配模型该模型旨在将待处理的任务分配给可用的岸桥，以最大程度地满足各项约束条件。
可采用线性规划或整数规划等方法求解。
2. 岸桥作业时间安排模型该模型主要考虑如何合理安排每个岸桥的作业时间，以最小化总作业时间或最大化作业效率。
可采用贪心算法或动态规划等方法求解。
3. 岸桥路径规划模型该模型旨在确定每个岸桥的行驶路径以及最佳停靠点，以最小化运输时间和成本。
可采用模拟退火算法或遗传算法等方法求解。
四、岸桥调度优化算法1. 遗传算法遗传算法是一种基于自然选择和遗传机制的优化算法，其主要思想是通过随机生成初代种群，并利用交叉、变异等操作产生新的种群，最终得到适应度较高的优秀解。
该算法具有全局搜索能力强、收敛速度快等优点，在岸桥调度中得到了广泛应用。
2. 模拟退火算法模拟退火算法是一种基于物理学中固体物质结晶过程的启发式优化算法，其主要思想是通过随机扰动当前解，并以一定概率接受较差解，从而实现全局搜索。
该算法具有快速收敛、易于实现等特点，在岸桥调度中也得到了广泛应用。
3. 禁忌搜索算法禁忌搜索算法是一种基于邻域搜索和禁忌表机制的优化算法，其主要思想是通过定义邻域结构和禁忌表规则，避免陷入局部最优解。
该算法具有全局搜索能力强、易于实现等特点，在岸桥调度中也得到了广泛应用。
五、结论与展望集装箱码头岸桥调度优化模型及算法的研究是提高码头生产效率和经济效益的重要途径。
集装箱港口调度问题的数学建模和求解
集装箱港口调度问题的数学建模和求解随着国际贸易的快速发展，港口成为货物流通的必经之地。
集装箱作为现代贸易的主要运输设备，也成为港口的主要运输工具。
如何对集装箱进行科学、高效的调度，既能够提高集装箱吞吐量，又能够节约成本，保证集装箱的速度和安全，成为了集装箱港口管理的重要问题。
本文将介绍集装箱港口调度问题的数学建模和求解方法，为港口调度管理提供一定的参考。
一、问题描述在港口集装箱的调度过程中，需要考虑多个因素，包括集装箱的数量、作业时间、码头设备的利用率、船舶作业岸桥数、等待队列理论等。
我们将港口作业看作一个多项式时间复杂度问题，即：T(n) = a + bn + cn^2 + ... + kn^m其中，n表示作业量（即集装箱数量），a、b、c、...、k为常数。
当n很大时，我们可以将港口作为一个离散的系统进行研究，把所有的因素都视为集装箱数量的函数。
二、建模方法在数学建模中，我们常用图论、优化理论等方法对问题进行建模。
对于港口调度问题，我们可以采用离散事件仿真（DES）方法进行建模。
离散事件仿真是指在模拟过程中，根据事件发生的具体时间点，遵循特定的规则依次进行模拟。
在港口调度问题中，时间点可以是集装箱的到达时间、配载、装卸等事件，规则可以是码头设备的作业效率、船舶岸桥的作业效率等。
通过DES方法的建模，可以得到港口作业的整体情况，包括集装箱的平均等待时间、港口的吞吐量等。
建模的基本步骤如下：1. 定义输入参数和输出参数输入参数包括集装箱数量、港口设备数量、集装箱处理速度等；输出参数包括集装箱的平均等待时间等。
2. 建立模型通过建立港口作业的模型，确定每一事件名、每个事件的发生时间以及事件的处理逻辑等。
对于需要分配资源的事件，要考虑分配资源的优先级以及时间的排队问题。
3. 添加随机性在港口调度问题中，集装箱的到达时间、装卸时间等都具有随机性。
为了更真实地模拟港口作业的情况，需要为模型增加随机性。
4. 进行仿真实验进行一系列的仿真实验，计算每个实验的输出参数，得到不同输入参数下的港口作业情况。
港口物流系统中的优化模型与算法设计
港口物流系统中的优化模型与算法设计一、港口物流系统概述港口是国际贸易的重要枢纽，港口物流系统的运作质量对于贸易往来的顺畅、设施的效率和效益具有至关重要的影响。
港口物流系统包含了整个港口资源的管理、协调和运营，其中包括货物的进出口、货物的仓储和分配等一系列重要的环节。
为了使港口物流系统的运作更加高效和优化，各种优化模型和算法被提出和应用。
二、港口物流系统中的优化模型优化模型是在给定的约束下，确定最佳结果的数学模型。
针对港口物流系统中的特殊问题，可以建立不同的优化模型。
1. 港口车辆调度模型针对港口内部车辆运输调度问题，可以建立车辆调度优化模型。
该模型包含了从货物装卸区到港口仓库或码头之间的最短路径和车辆之间的资源利用率等因素，采用整数规划方法进行求解。
通过调度优化模型，可以使车辆资源的利用率达到最优化，节省时间和成本。
2. 港口装卸区域调度模型针对港口内部装卸区域的调度问题，可以建立装卸区域调度优化模型。
该模型包含了港口内部装卸区域之间的资源利用率、运输成本和运输时间等因素，采用线性规划或动态规划方法进行求解。
通过调度优化模型，可以使装卸区域资源的利用率和装卸效率达到最优化。
3. 港口船舶停靠位分配模型针对港口内部船舶停靠位的分配问题，可以建立停靠位分配优化模型。
该模型包含了港口内部停靠位的数量、尺寸和船舶进出港口的时间等因素，采用动态规划或模拟退火方法进行求解。
通过停靠位分配模型的优化，可以实现港口停靠位资源的最优化利用，提高船舶进出港口的效率。
三、港口物流系统中的优化算法优化算法是为了在规定的条件下，计算出最佳解的数学工具。
针对港口物流系统中的特殊问题，可以采用不同的优化算法求解。
1. 遗传算法遗传算法是一种模拟生物遗传学思想而产生的一种数值优化方法，用来求解适应值最大或最小的最优解。
在港口物流系统中，可以采用遗传算法优化港口内部车辆运输调度、装卸区域调度和停靠位分配等问题。
2. 模拟退火算法模拟退火算法是一种基于随机搜索的全局优化算法，通过随机搜索的方式寻求全局最优解。
港口和航线互动的集装箱航线优化模型_陈康
［ ４］
然而这种 假 设 却 遭 到 现 实 的 挑 战 。２ ０ ０ ０ ０ ８马 － 士基调整了途径东 南 亚 的 航 线 ， 将丹戎帕拉斯港作 为马士基在东南亚区域的主要中转港 。 使得丹戎帕 拉斯港的集装箱 吞 吐 量 由 ２ ０ ０ ０年的４ １． ８万 Ｔ Ｅ Ｕ 增长为 ２ ０ １ ０ 年的 ２ ０ ５万 Ｔ Ｅ Ｕ。 这些吞吐量的增加
＋ 中图分类号 ： Ｕ ６ ９ ５． ２ ２ 文献标志码 ： Ａ
Ｃ ｏ ｎ ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｒ Ｒ ｏ ｕ ｔ ｅ Ｏ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐ ｇ ｏ ｆ Ｒ ｏ ｕ ｔ ｅ Ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｔ ｏ Ｐ ｏ ｒ ｔ ｓ Ｒ ｅ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ
］ ５ ６ － 。类似的研究还 划与靠泊顺 序 的 综 合 优 化 问 题 ［ ７］ ８］ 。 有寿涌毅等 ［ 和谢新连 ［
。
在探 讨 班 轮 航 线 的 网 络 优 化 问 题 时 ， 港口运输 需求与航线网络之间的互动关系是不可回避的 。 但 是， 目前多数研究均假设港口需求决定航线网络 ， 而 不考虑航线网络对港口需求的影响 。 例如 ： Ｓ ｈ ｉ ｎ ｔ ａ ｎ ｉ 等假设港口运输需求不变 ， 提出班轮航线优化模型 ， 尝试同时 优 化 靠 泊 港 口 选 择 、 靠泊顺序等问题
［ ９］
这种航线网络对港口货运需求的影响机理增加 航线结构优化依赖 了班轮航线的结 构 优 化 。 因 为 ， 于港口货运需求 ， 而港口货运需求又受航线优化结 两者 形 成 了 动 态 反 馈 关 系 。 这 种 反 馈 最 果的影响 ， 终使班轮 航 线 系 统 达 到 一 种 “ 各方利益平衡” 的状 各港口具有相同服务水平 ， 腹地需 态 。 在此状态下 ， 求无法通过改变装 船 港 获 得 更 好 的 服 务 ， 班轮公司 也无法通过调整航线结构获得更高的利润 。 此平衡 状态下 ， 所期待获得的结果是班轮结构优化方案 。 １． ２ 模型假设 ）腹地需求 根 据 服 务 水 平 最 大 原 则 自 主 选 择 １ 装船港 。 ）班轮公司据港口货运需求调整航线网络 。 ２ ）所有集 装 箱 都 是 Ｔ 不考虑集装箱大小 ３ Ｅ Ｕ， 差异 。 ）支线运输由支线班轮公司负责 ， 运费由按市 ４ 场运价支付 。 ）船舶在港作业时间为 １ ５ ２ｈ。 １． ３ 改进的集装箱班轮网络优化模型 ， ， 双层规划模 型 （ 其上层模 ｂ ｉ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ＢＭ ） － 型根据航线收益筛 选 航 线 网 络 方 案 ， 下层模型计算 航线收益 。 上层模型为 ： ： ｍ ａ ｘ Ｚ＝ （ ） １ （ ） ２
集装箱运输优化模型及多目标决策支持
集装箱运输优化模型及多目标决策支持在现代物流中，集装箱运输成为了全球贸易的重要方式之一。
为了提高集装箱运输的效率和降低运输成本，运输优化模型和多目标决策支持成为了研究的热点。
本文将探讨集装箱运输优化模型及多目标决策支持的相关内容。
一、集装箱运输优化模型集装箱运输是一个复杂的问题，涉及到货物选择、装运路径、运输方式等多个因素的综合考虑。
为了找到最佳的运输方案，可以利用数学模型来进行优化。
下面介绍两种常见的集装箱运输优化模型。
1.1 集装箱装箱优化模型集装箱装箱优化模型旨在找到最佳的装箱方式，使得在满足一定约束条件下，集装箱的利用率达到最大化。
具体来说，装箱优化模型要考虑货物的体积、重量、形状等因素，以及集装箱的容积、承重限制等约束条件。
通过对这些因素进行数学建模和求解，可以得到最优的装箱方案。
1.2 集装箱运输路径优化模型集装箱运输路径优化模型旨在找到最短的运输路径，使得货物能够快速到达目的地，并尽量避免空载运输和重复运输。
该模型要考虑到货物运输中的各种约束条件，例如货物的优先级、配送中心的位置、运输工具的可用性等。
通过对这些因素进行数学建模和求解，可以得到最优的运输路径。
二、多目标决策支持随着全球贸易的发展，集装箱运输涉及到的决策变得越来越复杂。
在决策过程中，往往需要考虑多个目标，并且这些目标之间往往存在冲突。
为了支持多目标决策，可以借助决策支持系统。
2.1 多目标优化技术多目标优化技术旨在找到一组最优解，以满足多个冲突的目标。
常见的多目标优化技术包括线性规划、整数规划、动态规划等。
这些技术可以通过对多个目标进行数学建模和求解，得到一组帕累托最优解，为决策提供多个可行的选择。
2.2 决策支持系统决策支持系统是一种集成了多目标优化技术的信息系统，用于辅助决策者进行决策。
该系统可以通过汇集、整理和分析各种信息，帮助决策者了解不同方案的潜在风险和效益，从而做出理性的决策。
同时，决策支持系统还可以提供可视化的决策结果，以帮助决策者更好地理解和评估不同的选择。
集装箱码头生产运作模式选择优化模型
集装箱码头生产运作模式选择优化模型作者：陈超,李宗峰来源：《上海海事大学学报》2011年第01期摘要：为使集装箱码头生产系统的运行功能效用和投资效益整体最优，综合考虑系统建设规模、运行效率和投资收益，通过分析各子系统的成本和收益，提出基于集装箱码头生产系统规划的生产运作模式选择优化模型.实例证明，该模型能为处理集装箱码头建设成本和收益、投资和风险之间的矛盾提供一种解决方案.关键词：集装箱码头；作业环节；生产运作模式；系统工程；投资收益中图分类号：U691.1；N945.1；U656.106文献标志码：AAn optimization model for choosing operation mode of container terminalsCHEN Chao，LI Zongfeng(Transportation Management College, Dalian Maritime Univ., Dalian Liaoning 116026, China)Abstract： To realize overall optimization of the operational function effectiveness and investment returns of container terminal production system, the factors including construction scale, operation efficiency and investment income are taken into comprehensive consideration, and an optimization model for choosing the operation mode based on container terminal production system planning is proposed by analyzing costs and benefits of each sub-system. The practical application shows that the model provides an efficient solution for dealing with conflicts between investments and risks as well as costs and benefits of container terminal construction.Key words： container terminal; operational link; operation mode; system engineering; investment return0 引言集装箱码头生产运作模式是集装箱码头经营管理和业务操作的基础，它的设计和选择对集装箱码头功能效用的发挥和网络运行效率的提高有着十分重要的作用.对于集装箱码头生产系统规划问题，已有的研究主要集中在码头生产系统的各个子系统的建设规模上，并强调子系统建设中设施设备规模和配置的优化建模，如码头吃水设计［1］、泊位布局模型［2］、堆场优化模型［3-5］、岸桥与泊位优化配置［6-8］以及货运站建设与经营［9］等.由于这些研究的角度和层面的局限性，其模型难以保证集装箱码头生产系统运行在功能效用上和投资效益上整体最优.本文运用系统工程的思想，综合考虑系统建设规模、运行效率和投资收益，提出基于集装箱码头生产系统规划的生产运作模式优化选择问题.这一研究思路在经济学其他领域的相关文献中已有体现，但从整体角度考虑集装箱码头建设的相关研究较少，如KATTA等［10］、刁素芳［11］、张晓晖［12］等也只是从宏观角度定性分析航运企业的经营模式选择问题.本文从集装箱码头生产的各个作业环节入手，通过对子系统投资成本和收益的分析，构建集装箱码头生产运作模式的优化选择模型，并对具体码头的生产运作模式构造进行优化选择.1 问题描述从集装箱码头专门承担船舶装卸、从事水路与其他运输方式转换的功能上看，集装箱在码头口岸的生产过程主要分为进口、出口和中转业务等.从货物进离口岸的角度看，其生产过程的作业环节主要包括：出口时的集装箱生成(装箱)环节、集港环节、堆存环节、装船作业环节等；进口时的集装箱卸船作业环节、堆存环节、疏港环节、水平搬运环节、拆解(拆箱)环节等.其中各环节的功能和相互之间的链接次序见图1~2.图1 出口集装箱作业环节图2 进口集装箱作业环节如图所示，在集装箱码头生产运作过程中，各作业环节虽然链接次序固定不变，但是除装卸作业环节必须保留以外，其他环节存在一定的取舍性，各环节规模也存在一定的可选择性.不同的作业环节选取和不同的规模选择将形成不同的码头生产运作模式.如所有作业环节都选的通吃模式、由港外完成装箱环节的外装模式、由港外完成拆装箱环节的集疏模式、只负责装卸作业环节的过渡模式等.生产运作模式不同，码头的收益与成本、投资与风险也不同，码头的经营特点也就不同.影响集装箱码头作业环节选取及其规模选择的因素很多，其中，港口未来的货物吞吐量需求、码头建设的资源条件、各作业环节的操作成本构成与高低、各作业环节的投资成本与投资规模以及码头建设的特别要求等往往具有直接的影响作用.尤其是作业环节的投资成本和操作成本，作为主导因素与其他因素相互联系、相互制约、相互作用，共同影响着码头作业环节的选取和规模的选择，共同决定着码头的投资收益效率和生产运作效率.由此可见，集装箱码头的生产运作模式选择问题实际上是一个作业环节选取与规模选择的组合问题，即背包问题（KP）与指派问题(AP)的组合.2 模型设计将作业环节的投资成本和操作成本转换为用单位时间内的单箱（TEU）操作成本C描述；用R表示单位时间内单箱（TEU）收入；用P0表示单位投资收益最大，具体表现为单位时间(1 a)内单位投资规模下单箱利润最大，其目标函数可表示为－根据此目标函数假设：码头的建设动机合理，即码头的建设有一定的需求存在，也就是通过优化得出的单箱收益为正值.单箱利润和单箱成本与码头作业效率的设计要求有直接关系.根据码头年度吞吐量设计要求和码头的生产规律及特点，大多数航线都按周班制考虑，船舶周抵港分布率r，集装箱天吞吐速度V和年吞吐量Q三者之间的关系可表示为分别用xi和yij作为环节选取和规模选择的决策变量.由于集疏港环节和水平搬运环节中的投资都是水平搬运工具投资，所以计算中合并为一个环节.具体如下：x1为装卸环节的选取；x2为堆存环节的选取；x3为拆装环节的选取；x4为水平搬运及集疏港环节的选取；y1j为装卸环节中岸桥的规模，y2j为堆存环节中堆物的规模，下标j取1，2和3分别表示大、中和小规模；y3j为拆装环节中货运站的规模，j取1和2分别表示规模为大（兼营拆装）和小（只负责拆箱）.其中，xi(i=1,2,3,4)取1和0分别表示“选取”和“不选”.在此基础上，设定集装箱码头的单位投资收益模型，其表示如下：目标函数P0=(R－∈∈miRjyij)-∈∈miCjyij)+C0))/［∈∈miCjyij)+C0］约束条件xi=0，1，且x1=1,x4=1，∈M,M∈4(2)yij=0,1，∈mi(3)，∈U，U∈3(4)x3=0，if:x2=0(5)x2≠0，if:x3≠0(6)式（1）为集装箱码头单位投资收益最大的目标函数；式（2）～（4）分别给定环节选取和规模选择的决策变量取值限制；“x1=1，x4=1”表明装卸环节和水平搬运环节必须存在；式（5）和（6）表示当不选取堆存环节时，拆装环节也将舍去；C0表示单箱公共成本，包括单箱机会成本C01和单箱公共设施投资成本C02.由于计算方式不同，本文把单箱成本分为4类：单箱公共成本C1（意义同上面的C0），单箱岸桥投资成本C2，单箱水平搬运工具投资成本C3和其他单箱投资成本（包括货运站投资、堆场投资、码头前沿建设等）∈∈式中：n为建设期；k为折旧期（这里假设折旧后无残值）式中：Cq为一台岸桥的投资费用；Vq为一台岸桥的装卸速度，TEU／d）.根据模型的设计，q代表岸桥的规模，因此可用Vs，Vm和Vb分别表示小、中和大型岸桥的装卸速度式中：v0为单套水平搬运工具的搬运速度；c0为单套水平搬运工具的投资费用∈∈式中：集合U为与单箱费用有关的费用种类集合；集合F为与整体投资费用有关的费用种类集合.码头的建设者在建设码头前根据码头附近的资源情况，依据各作业环节的实际投资成本、操作成本以及各个环节的收益情况，将资料代入上述模型中，就能简单快捷地得出码头的最优生产运作模式选择方案.3 实例应用以某集装箱码头的建设为例，分析该模型在码头实际建设中的实用性.首先假设码头货源充足，即保证码头各作业环节能满负荷运行，使码头各设备能发挥其最大功能；然后根据对码头腹地经济情况的分析预测货量，确定该集装箱码头的设计年吞吐量为500万TEU.根据该码头的实际情况，并通过一定的计算，各收益指标和成本指标见表1～3.表1 各环节单箱收益指标元/TEU装卸堆存拆装大中小大中小大小水平搬运3403002504143592075003000表2 各环节单箱成本指标元/TEU装卸堆存拆装大中小大中小大小水平搬运20418716436020015040220142表3 其他指标VsVmVbCsCm120 TEU/d140 TEU/d160 TEU/d3 000万元4 000万元CbcovoC12r5 000万元130万元120 TEU/d0.2元/TEU3/7规定折旧期k为10 a，且10 a后无残值；建设期n为2 a.根据上述数据代入本文第2节的模型中，利用Lingo软件进行编程计算，最终得出结果：，y11=1,y22=1,y32=1,y41=1，其他为0，见表4.表4 编程计算结果元/TEU决策变量y11y12y13y21y22y23y31y32y41xi=1xi=0结果表明：若该码头在建设时采用外装模式，建设只进行拆箱业务的货运站和中型堆场，采用大岸桥作业，可达到单位时间内、单位投资下单箱利润最大，即能达到码头的投资收益效率最优.通过该案例分析证实本文模型的实用性，该模型能对码头生产运作模式的选择给出精确的数学分析，为码头的建设者提供参考.4 结束语基于系统工程的思想，通过数学建模确定系统建设规模、提高系统建设效率、增加单位投资收益；利用成本和收益分析，以单位投资收益最大为目标，有效解决集装箱码头生产运作模式的选取问题，解决集装箱码头成本与收益、投资与风险之间的矛盾，为码头功能效用和投资收益在整体上的优化研究提供有价值的解决思路和方法.集装箱码头的建设属于一个宏观建设问题，其影响因素众多，收益、成本情况复杂，以往的研究大多基于定性和经验层面，本文的创新点就是将定量分析引入到集装箱码头的生产运作模式选取的研究中.虽然对模型作了一些简化，但却能为其他生产企业进行相关生产运作模式选取提供一个合理的研究思路和方法.在未来更精细化、更广泛的企业生产运作模式选择、经营模式选取中，传统的定性化研究定量化将成为一个很好的研究方向，更能适应新时期、新型企业集约化发展的要求.参考文献：［1］杨长义. 浅析海港码头前沿水深的计算问题［J］. 港工技术, 2006, 43(4): 13-15.［2］秦进, 缪立新, 陈长彬. 时间窗限制下港口泊位优化分配问题模型［J］. 船海工程, 2010, 39(2): 142-145.［3］ZHANG Chuqian, LIU Jiyin, WAN Yat-wah. 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港口集装箱运输的优化模型研究
港口集装箱运输的优化模型研究在全球贸易日益繁荣的背景下，港口集装箱运输作为货物运输的重要方式，其效率和成本直接影响着国际贸易的竞争力和经济发展。
因此，对港口集装箱运输进行优化，构建有效的优化模型，具有重要的现实意义。
一、港口集装箱运输的现状与问题当前，港口集装箱运输面临着一系列挑战和问题。
首先，港口拥堵现象时有发生，大量集装箱船只在港口等待装卸，导致运输时间延长和成本增加。
其次，集装箱的调配不够合理，有些地区集装箱过剩，而有些地区则短缺，影响了货物的运输效率。
再者，港口的装卸设备和运输车辆的协同作业不够顺畅，存在等待和闲置的情况，降低了整体的作业效率。
此外，信息不对称也是一个突出问题。
船公司、港口、货代等各方之间的信息沟通不够及时和准确，导致决策失误和资源浪费。
例如，船公司无法准确掌握港口的作业进度，可能导致船只过早或过晚到达港口，增加了运营成本。
二、优化模型的目标与关键因素针对上述问题，构建港口集装箱运输的优化模型，其目标主要包括提高运输效率、降低运输成本、减少港口拥堵以及提高服务质量。
为实现这些目标，需要考虑以下关键因素：1、港口的作业能力：包括码头的装卸设备数量、工作效率、堆场的存储容量等。
2、集装箱的流量和流向：准确预测不同地区之间的集装箱运输需求，以便合理调配资源。
3、运输工具的配置：如船只的运力、运输车辆的数量和类型等。
4、作业时间的安排：合理规划装卸作业时间，确保各环节的紧密衔接。
三、优化模型的建立1、网络模型可以将港口集装箱运输视为一个复杂的网络，节点代表港口、堆场、货运站等，边代表运输线路。
通过建立网络模型，分析货物在网络中的流动路径和流量，从而找出最优的运输方案。
在网络模型中，需要考虑节点的容量限制和边的运输成本、运输时间等因素。
运用图论和线性规划等方法，求解最小成本或最短时间的运输路径。
2、排队论模型港口的装卸作业和车辆运输可以看作排队系统。
通过排队论模型，可以分析作业队伍的长度、等待时间、服务效率等指标。
港口集装箱物流系统仿真和优化方法的研究及应用
实际应用：将优化方案应 用到实际港口集装箱物流 系统中，观察并分析应用 效果，不断完善和改进优 化方案。
实施步骤：详细介 绍优化方案的实施 过程，包括技术、 人员和资源的配置。
实施效果：评估优化 方案实施后的效果， 包括效率、成本和安 全等方面的提升。
案例分析：通过具 体案例分析优化方 案实施前后的变化 和影响。
ห้องสมุดไป่ตู้
优化算法在港口集装箱物流系 统中的应用场景：配载优化、 路径优化、堆垛优化等
优化算法在港口集装箱物流系 统中的优势：提高装卸效率、 降低运输成本、减少碳排放等
未来研究方向：结合物联网、 大数据等技术，实现更加智能 化的港口集装箱物流系统优化
案例选择：选 择具有代表性 的港口集装箱 物流系统进行
仿真和优化
为优化方法的应用提供依据。
仿真结果分析：通过模拟 港口集装箱物流系统的运 行情况，对各项性能指标 进行评估，找出瓶颈和优 化空间。
优化方案制定：根据仿真 结果分析，制定针对性的 优化方案，包括改进设备 配置、调整作业流程等措 施。
优化效果评估：通过对比 优化前后的仿真结果，评 估优化方案的可行性和效 果，为实际应用提供参考。
背景介绍：介绍 港口集装箱物流 系统的现状和存 在的问题，以及 仿真和优化的必
要性
案例特点：说 明所选案例的 特点和优势， 以及在仿真和 优化方面的挑
战
案例应用：介绍 案例在港口集装 箱物流系统仿真 和优化方面的具 体应用，以及所 取得的成果和效
益
实验设置：根据仿真模型，设置合理的 实验参数和条件，以模拟实际港口集装
未来展望：对未来 港口集装箱物流系 统仿真和优化的方 向和趋势进行展望 。
仿真技术将更加 智能化，能够模 拟更复杂的港口 集装箱物流系统。
集装箱港区作业系统交互式仿真与方案优化研究的开题报告
集装箱港区作业系统交互式仿真与方案优化研究的开题报告一、研究背景与意义随着全球贸易的快速发展和集装箱化运输的广泛应用，集装箱港口的作业效率成为了制约整个物流系统的重要因素。
其实际作业效率不仅关系到港口的运营能力和效益，也关系到整个物流系统的连续性和可靠性。
为了满足市场需求，提高港口的作业效率，也为避免港口拥堵和设备资源的浪费，港口作业系统的优化和管理显得尤为重要。
传统的港口作业管理往往采用经验式和手工调度方式，存在着作业安排效率低、作业人员易疲劳、作业流程不透明等问题。
而现代化的港口作业管理需要结合先进的信息技术，采用模拟仿真模型对港口作业系统进行优化调度，以提高作业效率、降低成本、提高质量和保证安全等目标。
因此，本研究旨在建立一套集装箱港口作业系统的交互式仿真模型，并基于该模型进行方案优化研究，为港口作业的管理和决策提供科学的参考。
二、研究内容和方法本研究将集装箱港口作业系统建模为一个多变量的复杂系统，包括港口内的各种设施、设备、人员，以及货船、卡车、铁路等交通方式，引入仿真技术和优化算法实现其交互式仿真和方案优化研究。
具体研究内容和方法如下：1.对港口内部作业流程进行建模与分析，在保证作业安全、质量和效率的前提下，确定各个环节的作业流程、时序和人员分配等重要参数。
2.基于现有的港口作业数据和场地的虚拟环境，构建一个实时动态的交互式仿真系统。
该系统可以让用户根据需要对各种参数进行修改和调整，实时观察港口作业系统的运行状况。
3.利用元启发式优化算法，设计一个集合了多目标、多约束的优化模型，将上述建模参数作为输入，输出优化后的作业调度方案，使港口工作效率最大化、时间和资源协调优化。
4.利用仿真模型对优化方案的效果进行验证和评估。
通过对比模拟结果和实际操作数据，优化模型的可行性以及实际应用效果的有效性进行验证。
三、预期成果和实际意义通过对集装箱港口作业管理的仿真模型和优化算法进行研究，本研究预期获得以下成果：1.建立交互式仿真模型与优化模型，实现对港口作业系统的优化管理。
集装箱空箱调运优化的模型与方法研究
集装箱空箱调运优化的模型与方法研究一、本文概述随着全球贸易的快速发展，集装箱运输作为国际贸易的主要方式之一，其运作效率直接关系到全球供应链的顺畅。
然而，集装箱空箱调运作为集装箱运输的重要环节，却常常面临调运效率低下、成本高昂等问题。
这不仅增加了企业的运营成本，还可能影响到全球供应链的稳定。
因此，对集装箱空箱调运进行优化，提高调运效率，降低运营成本，具有重要的理论意义和实践价值。
本文旨在研究集装箱空箱调运优化的模型与方法。
我们将对集装箱空箱调运的现状进行分析，揭示其存在的问题和挑战。
然后，我们将基于运筹学、优化理论等相关知识，建立集装箱空箱调运的数学模型，为后续的优化研究提供理论基础。
接着，我们将探讨各种优化方法，如启发式算法、智能优化算法等，并将其应用于集装箱空箱调运的优化问题中。
我们将通过案例分析、仿真实验等方式，验证所提出模型和方法的有效性，为实际应用提供指导。
本文的研究不仅有助于提升集装箱空箱调运的效率和降低运营成本，还能为其他领域的物流优化问题提供借鉴和参考。
我们期望通过本文的研究，为集装箱运输行业的可持续发展做出贡献。
二、集装箱空箱调运现状分析随着全球贸易的快速发展，集装箱运输作为物流行业的重要组成部分，其运作效率直接影响着整个供应链的成本和时效。
然而，在实际运作中，集装箱空箱调运的问题逐渐凸显，成为制约集装箱运输效率的关键因素之一。
目前，集装箱空箱调运面临着多方面的挑战。
空箱调运的不均衡性导致了资源的浪费和运输成本的增加。
在某些地区，集装箱空箱供过于求，而在另一些地区则供不应求，这种不均衡状态不仅增加了运输成本，还可能导致物流链条的断裂。
空箱调运的时效性也是一大问题。
由于调运过程中的种种不确定因素，如天气、交通等因素，可能导致空箱无法及时到达目的地，进而影响整个物流流程的顺利进行。
空箱调运过程中的信息管理也存在一定的不足，信息的滞后和不准确导致了物流决策的失误和资源的浪费。
为了解决上述问题，近年来，集装箱空箱调运优化成为研究的热点。
集装箱码头岸桥调度优化模型及算法
集装箱码头岸桥调度优化模型及算法1. 引言集装箱码头是现代物流运输中不可或缺的一环，而岸桥调度问题则是集装箱码头运营管理中的关键问题。
岸桥调度优化模型和算法的研究，旨在提高集装箱码头的运营效率、减少岸桥资源的浪费，从而降低运营成本，满足不断增长的物流需求。
本文将就集装箱码头岸桥调度优化模型及算法展开深入探讨。
2. 岸桥调度的重要性集装箱码头作为货物的重要中转站点，岸桥调度的合理性和高效性直接影响到整个物流系统的运行效率。
通过优化岸桥调度，可以实现以下几个方面的目标：2.1 提高货物吞吐量合理的岸桥调度能够更好地分配岸桥资源，使得不同岸桥的工作负荷均衡，避免一些岸桥过度负荷而造成运营瓶颈。
这样可以提高货物的吞吐量，加快物流流程，提升码头的运输效率。
2.2 降低服务时间岸桥调度优化能够减少船舶、集装箱车辆和岸桥之间的等待时间，提前预判和规划岸桥作业计划，减少作业环节的空闲和重复。
这样可以加快集装箱的装卸速度，降低货物的滞留时间，提供更及时的服务。
2.3 减少资源浪费通过优化岸桥调度安排，可以降低岸桥资源的浪费。
合理安排岸桥的工作时间和区域，可以减少岸桥的空闲和闲置，提高整体的资源利用率。
这样可以避免不必要的能源消耗和设备磨损，减少运营成本。
3. 岸桥调度优化模型岸桥调度优化模型是针对岸桥调度问题建立的数学模型，通过对问题的建模和求解，得到最优或较优的岸桥调度方案。
常见的岸桥调度优化模型包括：3.1 静态模型静态模型是在岸桥调度问题的基本框架下，基于静态数据进行建模和优化。
静态模型通常考虑岸桥作业的时间窗口约束、岸桥作业能力和船舶作业的顺序等因素。
常用的求解方法包括启发式算法、线性规划和整数规划等。
3.2 动态模型动态模型是在岸桥调度问题的基本框架下，考虑到实际运营中的动态变化因素进行建模和优化。
动态模型通常包括集装箱车辆的动态到港时间、船舶的实际到港时间和集装箱数量的动态分布等因素。
常用的求解方法包括模拟退火算法、遗传算法和禁忌搜索算法等。
港口航道的多目标优化模型
港口航道的多目标优化模型一、引言港口作为全球贸易的重要枢纽，其航道的高效运作对于货物运输的顺畅和经济的发展至关重要。
随着国际贸易的不断增长和船舶大型化的趋势，对港口航道的设计和运营提出了更高的要求。
为了提高港口航道的综合性能，实现多个目标的平衡和优化，构建多目标优化模型成为了研究的重点。
二、港口航道多目标优化的重要性港口航道的多目标优化旨在同时考虑多个相互关联但又可能存在冲突的目标，如航道的通过能力、航行安全、建设成本、运营维护成本、对环境的影响等。
传统的单目标优化方法往往只能关注其中一个方面，无法全面地提升港口航道的整体效益。
通过多目标优化，可以在不同目标之间进行权衡和取舍，找到一个最优的解决方案，使得港口航道在满足货物运输需求的同时，最大程度地降低成本、减少风险、保护环境。
这对于提高港口的竞争力、促进地区经济发展以及实现可持续发展具有重要意义。
三、港口航道多目标优化的目标函数（一）航道通过能力航道通过能力是衡量港口航道运输效率的重要指标。
它受到航道水深、宽度、弯曲度、通航时间等因素的影响。
优化航道通过能力的目标是在一定的条件下，最大化单位时间内通过航道的船舶数量或货物吞吐量。
（二）航行安全航行安全是港口航道运营的首要任务。
需要考虑船舶的操纵性能、航道的助航设施、交通流量控制等因素，以降低船舶碰撞、搁浅等事故的发生概率。
（三）建设成本港口航道的建设需要投入大量的资金，包括疏浚、护岸工程、码头建设等。
优化建设成本的目标是在满足航道功能要求的前提下，最小化建设项目的总投资。
（四）运营维护成本航道的运营维护成本包括航道疏浚、设施维修、人员管理等方面的费用。
通过合理的设计和管理措施，降低运营维护成本，提高港口的经济效益。
（五）环境影响港口航道的建设和运营可能会对周边的生态环境造成一定的影响，如水质污染、海洋生物栖息地破坏等。
在优化模型中，需要考虑减少环境破坏，实现港口与环境的和谐发展。
四、港口航道多目标优化的约束条件（一）水文气象条件港口所在地区的水文气象条件，如潮位、波浪、风速等，对航道的设计和运营有着重要的限制。
港口物流调度优化模型
港口物流调度优化模型港口物流调度优化模型是一种运用数学和计算机科学方法来优化港口物流运营的工具，它能够帮助港口管理者更有效地调度货物和资源，提高运输效率，降低成本，提升港口竞争力。
一、港口物流调度的挑战对于港口来说，高效的物流调度是保证货物快速安全运输的关键。
然而，港口物流调度面临着一系列的挑战。
1.货物流量大：港口通常是贸易的集散地，货物流动量庞大。
这就要求港口管理者在繁忙的场景下能够合理分配资源，确保货物的顺利流转。
2.多种货物种类：港口经常涉及到不同种类的货物，如散货、集装箱货物、液体货物等。
这些货物有不同的特性和运输要求，加大了物流调度的复杂性。
3.严格的时间要求：现代物流对时间的要求愈发严格，货物必须按时到达目的地，延误往往会带来重大的经济损失。
因此，港口物流调度必须能够在有限的时间内完成高效的运输。
二、港口物流调度优化模型的作用为了应对上述挑战，港口物流调度优化模型被广泛应用。
这种模型通过数学建模和计算机算法，能够帮助港口管理者更好地规划、调度和控制港口物流活动。
它可以优化货物装卸、堆场管理、船舶进出港顺序等方面，从而提高港口物流运营的效率和质量。
1.货物装卸优化：港口物流调度优化模型能够根据货物种类、性质和运输要求，合理安排货物的装卸顺序和方式。
通过优化装卸过程，可以提高装卸效率，降低货物滞留时间，减少港口拥堵，提升港口装卸能力。
2.堆场管理优化：在港口物流中，货物通常需要在堆场中存放一段时间。
此时，港口物流调度优化模型可以帮助管理者合理安排货物存储区域、存储方式和堆场布局。
优化堆场管理可以减少货物损耗，提高货物的检索速度，并避免堆场交通拥堵。
3.船舶进出港顺序优化：船舶是港口物流的重要组成部分，合理的船舶进出港顺序能够提高港口的吞吐能力和效益。
港口物流调度优化模型可以基于各个船舶的货物负载、运输时间和航线等因素，制定最佳的进出港顺序，提高港口的船舶运输效率。
三、港口物流调度优化模型的实践应用港口物流调度优化模型已经在世界范围内的许多港口得到了广泛应用，并取得了显著的效果。
基于混合交叉作业的码头集卡路径优化模型
基于混合交叉作业的码头集卡路径优化模型
陈超;冯春焕
【期刊名称】《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
【年(卷),期】2011(035)006
【摘要】针对集装箱在码头堆场分散堆放的情况和码头泊位装卸作业的状态要求,研究了以岸桥组合为作业单元的集卡作业路径优化问题.与传统的作业方式不同,综合考虑了集卡作业方式要求、集卡作业组数量、泊位作业岸桥安排、集装箱堆放地点数量及各地点堆放集装箱箱量情况,以及它们相互之间的关联和协调关系,设计了集装箱码头集卡作业组对于泊位多岸桥装卸混合交叉作业下的路径优化模型.通过算例对模型进行验证,该模型优化的作业安排能够有效提高集卡的利用效率和集装箱码头的生产作业效率.
【总页数】4页(P1183-1186)
【作者】陈超;冯春焕
【作者单位】大连海事大学交通运输管理学院大连 116026;天津市宁河县人口和计划生育委员会宁河301500
【正文语种】中文
【中图分类】U691
【相关文献】
1.双循环操作策略下集装箱码头岸桥与集卡多船作业联合优化模型 [J], 孙清臣;曲林迟
2.基于混合交叉作业的集装箱物流码头调度问题研究 [J], 王珏
3.基于BCMP排队网络的码头集卡预约优化模型 [J], 曾庆成;张笑菊;陈文浩;朱晓聪
4.集装箱码头泊位-集卡-堆场多目标集成优化模型 [J], 郑津霖
5.基于码头集卡共享的运输任务分配优化模型 [J], 曾庆成; 于婷
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跨区域远洋航线空集装箱动态调运优化模型
跨区域远洋航线空集装箱动态调运优化模型芦立华;张恒振;王晓峰【摘要】由于海运业受世界经济不景气的影响，班轮企业竞争日益加剧。
尽可能地降低营运成本是班轮企业生存和发展的关键因素。
提出了跨区域远洋空集装箱动态调运优化模型（ECR-RDM），该模型一方面针对传统模型（ECR-TM）基于港口间点到点空箱调运策略的缺陷，采用了基于港口集合到集合的空箱调运策略。
另一方面，不同于传统模型解决空箱调运的静态分配特征，提出的模型可以根据实时需要动态分配空箱，一定程度上减少了由于调运计划和实际业务需求不同步性产生的各项成本。
通过抽取实际业务中可能发生的六种情况，依次进行分析比较，验证了文中提出模型的有效性和可行性。
同时，通过分析在可能的六种情况下租赁成本、存储成本、装卸成本在总调运成本中所占的比例，为班轮企业制定高效的运营策略提供决策依据。
%With the influence of the marine economy by the world economic downturn, liner shipping companies’compe-tition is intensifying. As far as possible to reduce the operation cost is the key factor of the survival and development of liner shipping companies. Aiming at the defects of the empty containers repositioning of traditional model(ECR-TM), which is based on port to port and the static repositioning strategy, the across-region dynamic empty containers repositioning optimization model(ECR-RDM)is proposed. The ECR-RDM can distribute the empty containers with ports set to ports set meanwhile the number of repositioning empty containers is dynamically updated in real-time. To verify the effectiveness and feasibility of the ECR-RDM, the six cases are extracted from the actual business to compare with ECR-TM. Theexperimental results show that the ECR-RDM is superior to the ECR-TM in total operation cost. Moreover, the various costs in proportion of the total cost are demonstrated to make the decision for the liner companies.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2015(000)022【总页数】7页(P199-205)【关键词】空箱调运;动态优化模型;成本最小;跨区域【作者】芦立华;张恒振;王晓峰【作者单位】复旦大学计算机科学技术学院，上海市智能信息处理重点实验室，上海 200433; 上海电机学院电子信息学院，上海 201306;上海海事大学信息工程学院，上海 201306;上海海事大学信息工程学院，上海 201306【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言近年来，随着全球一体化进程的发展，国际贸易快速增长，集装箱运输在国际运输体系，尤其是海上运输体系中的地位日益增高。
港口集装箱空箱调运的免疫算法优化模型的开题报告
港口集装箱空箱调运的免疫算法优化模型的开题报告一、选题的背景和意义随着全球经济一体化的不断深入，国际贸易和物流运输的需求也日益增加。
作为全球最主要的贸易和物流节点之一，港口的作用愈加重要。
在货物集装箱运输中，空箱成为了一个严重的问题，它既占用了港口的场地资源，同时也增加了空运运输的成本。
如何优化港口集装箱空箱的调运，从而提高港口效率、降低成本，成为了港口物流管理的重要课题。
传统的空箱调运方法通常过于简单粗暴，缺乏科学性和系统性。
基于此，本研究可以借助免疫算法优化模型来解决这个问题。
免疫算法是一种新兴的智能算法，在求解复杂的优化问题方面具有独特的优势。
因此，本研究旨在探索一种基于免疫算法的港口空箱调运优化模型，以实现对港口物流效率的提升和成本的降低。
二、研究内容和目标本研究将基于免疫算法，探索一种适用于港口集装箱空箱调运的优化模型，旨在通过优化集装箱配载方案，最大限度地减少港口空箱数量，从而提高港口物流效率和降低成本。
研究具体内容包括：1. 对港口集装箱空箱调运问题进行分析和建模，并确定优化目标和约束条件；2. 探索基于免疫算法的集装箱空箱调运优化模型，并分析其求解过程和优化效果；3. 基于模型构建相应的计算机模拟系统，采集实际运输数据，并对模型进行验证和优化；4. 针对优化结果进行数据分析，提出具体的实践意见，为港口空箱调运提供更为科学合理的优化解决方案。
本研究的主要目标是构建一种基于免疫算法的港口集装箱空箱调运优化模型，实现对港口物流效率的提升和成本的降低。
同时，通过对模型进行实验和数据分析，为港口物流管理提供有益的参考和实践指导。
三、研究方法和流程本研究将采用如下研究方法和流程：1. 对港口集装箱空箱调运的现状进行了解和调研，收集港口物流数据，确定优化目标和约束条件；2. 分析免疫算法的理论基础和相关算法模型，确定适用于集装箱空箱调运的免疫算法模型，并对模型进行优化和改进；3. 建立模型的计算机仿真系统，采集实际数据并进行验证和参数调整，以优化模型的效果；4. 对模型进行数据分析和可视化呈现，提出相应的优化建议，并对改进方案进行实验验证和应用。
数学建模——码头货轮集装箱装卸的优化问题2
码头货轮集装箱装卸的优化问题摘要集装箱“货币化”已成为发展趋势，而港口发展渐渐滞后于集装箱的吞吐量，研究集装箱装卸的优化问题能有效扩大港口生产力，提高港口经济效益。
本文将建立集卡线路规划模型和岸桥、集卡与龙门吊协同优化模型，通过禁忌搜索算法进行求解，并通过青岛港的数据对模型进行实证分析。
对于提高装卸效率，降低装卸成本这一问题，我们将其分解为线路规划、协同优化和模型检验三个子问题进行分析。
针对问题一，我们建立了集卡线路规划模型。
通过对青岛港前湾港集装箱码头（QQCT）的航拍图和雷达图进行分析，画出了码头泊位到堆场的平面图，按照相应的比例尺，得到实际码头与堆场间的距离、各堆场间的相互距离。
通过集卡行驶的速度，计算得到集卡从码头到堆场的时间、集卡在各堆场之间行驶的相互时间和集卡从堆场返回码头的时间。
集卡在运输过程中，要尽量减少空集卡的行驶，即运送集装箱返回的途中携带需要装运到船上的集装箱。
利用第一阶段的禁忌搜索算法，当所需装卸集装箱位置确定后，最短的行驶路线也就计算出来。
针对问题二，我们建立了桥吊、集卡和龙门吊的协同优化模型。
问题一计算的集卡最佳线路分配结果，继续作为桥吊、集卡和龙门吊协同优化的条件。
第二阶段的禁忌搜素算法分析出最合适的桥吊、集卡与龙门吊的比例，桥吊在不等待集卡的情况下效率高。
通过协同优化，得到最高效率的设备分配比例。
针对问题三，我们汇总了附件中所有集装箱的装卸数据，对模型进行检验分析。
以青岛前湾港区为例，通过带入实际数据，得到如下比例关系，即桥吊：集卡：龙门吊为2:10:5。
2辆桥吊工作时配备10辆集卡，5辆轮式龙门吊；3辆桥吊工作时配备15辆集卡，7辆龙门吊；如此分配使相对成本与效率达到最大化。
本文的亮点在于：利用港口的雷达图和航拍图，绘制了港口的分布平面图，分析更贴近实际；以集卡线路规划为突破口，并以此为条件，建立了以集装箱类型为依据的集卡一站式服务（岸桥到堆场的线路标准化）；对数据的分类处理，使计算简洁；协同了集卡、桥吊、龙门吊，采用两个阶段的禁忌搜索算法，将集装箱的装与卸混合在一起计算，比原来对集卡、桥吊，集卡、龙门吊等部分优化更加贴近实际，大大提升了港口的运行效率，并且降低的了成本。
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。
， ： 作者简介 ： 陈 康（ 男， 辽宁大连人 ， 博士生 ， 从事交通运输规划与管理研究 。Ｅ－ｍ １ ９ ８ ２ ａ ｉ ｌ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｎ ｚ ｈ ｅ ｎ＠２ ６ ３． ｎ ｅ ｔ ． －） ｙ ｇ ｇ
等： 港口和航线互动的集装箱航线优化模型 陈 康 ，
１ ０ ５
除归功于中转运输 外 ， 很大程度上是来自马来西亚 这部分需求原本选择的是新加坡 腹地的货运需求 ， 港 。 显然 ， 航线网络变化影响了港口的运输需求 ， 说 优 明货运需求与航线 网 络 间 具 有 复 杂 的 互 动 关 系 ， 化航线网络时 ， 不考 虑 这 种 关 系 会 导 致 优 化 结 果 与 港口需求不匹配 ， 给班轮公司带来损失 。 目前仅有少数文献在研究班轮航线网络设计时 考虑了这种关系 。 例如 ： Ｍ ａ ｒ ｖ ｉ ｎ 等在研究海上 邮 轮 航线设计时 ， 认为旅客 （ 托运人 ） 在选择出游航线时 ， 主要参考航行时间 、 费用 、 靠泊港口以及靠泊顺序等 因素 ， 指出 不 同 航 线 方 案 吸 引 到 的 游 客 数 量 （ 运输 量） 不同 。 基 于 此 观 点 ， 应用回归分析构造需求函 数， 并进一步构建动态规划模型 ， 将游轮航线方案优 化 。Ｓ 探讨基于班轮公 ｈ ａ ｈ ｉ ｎ 等也采用类 似 思 路 ， １ ０］ 。 司竞争 背 景 的 轴 辐 式 班 轮 航 线 网 络 设 计 问 题 ［
陈 康， 杨 忠振
（ ） 大连海事大学 交通运输管理学院 ，辽宁 大连 １ １ ６ ０ ２ ６
摘 要： 传统的集装箱班轮网络优化中 ， 通常假设航线网络对于港口集装箱货运 需 求 无 影 响 ， 但是大量的案例表明 该假设并不成立 。 实际上航线网络与港口集装箱货运需求之间具有相互影响 的 动 态 反 馈 关 系 。 针 对 这 一 问 题 ， 提 基 于 上 述 动 态 反 馈 关 系， 优化干线航线的靠泊 出了新的集装箱班轮网络优化模型 。 模型以航线最大 收 益 为 目 标 ， 港口 、 靠泊顺序以及为干线港选择支线喂给港 ， 并为 求 解 该 模 型 开 发 了 基 于 遗 传 算 法 的 启 发 式 算 法 。 实 验 计 算 表 明， 模型和算法可有效地提高集装箱班轮航线的运营效率 。 关键词 ： 水路运输 ； 班轮运输 ； 运输网络 ； 港口运输需求 ； 遗传算法
收稿日期 ： ２ ０ １ ２ ０ ７ ３ ０ － － ） 基金项目 ： 博士点基金 （ ２ ０ １ １ ２ １ ２ ５ １ １Fra bibliotek０ ０ ０ ３
［ ４］
然而这种 假 设 却 遭 到 现 实 的 挑 战 。２ ０ ０ ０ ０ ８马 － 士基调整了途径东 南 亚 的 航 线 ， 将丹戎帕拉斯港作 为马士基在东南亚区域的主要中转港 。 使得丹戎帕 拉斯港的集装箱 吞 吐 量 由 ２ ０ ０ ０年的４ １． ８万 Ｔ Ｅ Ｕ 增长为 ２ ０ １ ０ 年的 ２ ０ ５万 Ｔ Ｅ Ｕ。 这些吞吐量的增加
集装箱班轮航线网络直接影响航线运输效率和 运输成本 。 合理地设置航线网络可提高航线收益和 运输效率 ， 因此集装 箱 班 轮 航 线 网 络 设 计 始 终 是 集 装箱海运领域研究的热点
［ ］ １ ３ －
但允许 Ｒ ｉ ｃ ｈ ａ等 假 设 各 港 口 间 的 运 输 需 求 为 常 数 ， 航线运营者为获取 更 大 利 润 放 弃 部 分 需 求 ， 然后利 用Ｈ 探讨船队规 ａ ｎ ｅ等提出 的 时 间 网 络 拓 展 思 想 ，
＋ 中图分类号 ： Ｕ ６ ９ ５． ２ ２ 文献标志码 ： Ａ
Ｃ ｏ ｎ ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｒ Ｒ ｏ ｕ ｔ ｅ Ｏ ｔ ｉ ｍ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｎ ｃ ｌ ｕ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐ ｇ ｏ ｆ Ｒ ｏ ｕ ｔ ｅ Ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ｔ ｏ Ｐ ｏ ｒ ｔ ｓ Ｒ ｅ ａ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ
］ ５ ６ － 。类似的研究还 划与靠泊顺 序 的 综 合 优 化 问 题 ［ ７］ ８］ 。 有寿涌毅等 ［ 和谢新连 ［
。
在探 讨 班 轮 航 线 的 网 络 优 化 问 题 时 ， 港口运输 需求与航线网络之间的互动关系是不可回避的 。 但 是， 目前多数研究均假设港口需求决定航线网络 ， 而 不考虑航线网络对港口需求的影响 。 例如 ： Ｓ ｈ ｉ ｎ ｔ ａ ｎ ｉ 等假设港口运输需求不变 ， 提出班轮航线优化模型 ， 尝试同时 优 化 靠 泊 港 口 选 择 、 靠泊顺序等问题
Ｃ ｈ ｅ ｎ Ｋ ａ ｎ Ｙ ａ ｎ Ｚ ｈ ｏ ｎ ｚ ｈ ｅ ｎ ｇ， ｇ ｇ （ ， ， ） Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｏ ｒ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｍ ａ ｎ ａ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｅ Ｄ ａ ｌ ｉ ａ ｎ Ｍ ａ ｒ ｉ ｔ ｉ ｍ ｅ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｄ ａ ｌ ｉ ａ ｎ １ １ ６ ０ ２ ６， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ｐ ｇ ｇ ｙ
５卷 第４期 第３ ０ １ ２年１ ２月 ２
中 国 航 海
ＮＡＶ Ｉ ＧＡ Ｔ Ｉ ＯＮ Ｏ Ｆ ＣＨ Ｉ ＮＡ
Ｖ ｏ ｌ ． ３ ５Ｎ ｏ ． ４ Ｄ ｅ ｃ ． ２ ０ １ ２
（ ） 文章编号 ： １ ０ ０ ０－４ ６ ５ ３ ２ ０ １ ２ ０ ４－０ １ ０ ４－０ ６
港口和航线互动的集装箱航线优化模型
但是 ， 这些方法过于简单和理想化 ， 未对货运需求与 航线网络间相互影响的机制进行深入的分析 。 新的 集 装 箱 班 轮 航 线 网 络 优 化 模 型 ， 基于航线 网络与港口运输需 求 间 的 相 互 影 响 机 理 ， 以航线最 优化干线靠泊港口 、 干线靠泊顺序以 大收益为目标 ， 及该航线所涉及的支线港口的选择 。
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［ ９］
这种航线网络对港口货运需求的影响机理增加 航线结构优化依赖 了班轮航线的结 构 优 化 。 因 为 ， 于港口货运需求 ， 而港口货运需求又受航线优化结 两者 形 成 了 动 态 反 馈 关 系 。 这 种 反 馈 最 果的影响 ， 终使班轮 航 线 系 统 达 到 一 种 “ 各方利益平衡” 的状 各港口具有相同服务水平 ， 腹地需 态 。 在此状态下 ， 求无法通过改变装 船 港 获 得 更 好 的 服 务 ， 班轮公司 也无法通过调整航线结构获得更高的利润 。 此平衡 状态下 ， 所期待获得的结果是班轮结构优化方案 。 １． ２ 模型假设 ）腹地需求 根 据 服 务 水 平 最 大 原 则 自 主 选 择 １ 装船港 。 ）班轮公司据港口货运需求调整航线网络 。 ２ ）所有集 装 箱 都 是 Ｔ 不考虑集装箱大小 ３ Ｅ Ｕ， 差异 。 ）支线运输由支线班轮公司负责 ， 运费由按市 ４ 场运价支付 。 ）船舶在港作业时间为 １ ５ ２ｈ。 １． ３ 改进的集装箱班轮网络优化模型 ， ， 双层规划模 型 （ 其上层模 ｂ ｉ ｌ ｅ ｖ ｅ ｌ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ＢＭ ） － 型根据航线收益筛 选 航 线 网 络 方 案 ， 下层模型计算 航线收益 。 上层模型为 ： ： ｍ ａ ｘ Ｚ＝ （ ） １ （ ） ２