集装箱支线运输班轮航线规划与配船问题研究
发布时间：2020-10-10 09:59
上世纪九十年代开始,世界经济的蓬勃发展带来了国际贸易量不断增加,这使得集装箱班轮运输业务迅猛发展,给航运界带来了勃勃生机。据资料显示国际货物的80%左右是通过海运方式来完成的。经济形势大好时,各大航运公司为扩大企业规模、增加企业盈利,不断订造新船或租赁船舶、增设航线、吸纳货源,这使得船舶数量大幅度上升。而2008年下半年爆发的全球经济危机使得国际贸易受到重创,导致航运业低迷,很多船公司吸纳不到足够的货物,这就会发生运力过剩的情况,而且加上航运业的退出机制比较缓慢,这就可能会给船公司带来不小的风险。而航线规划与配船关系到船队运输经济效益、船队整体结构优化,进而影响企业竞争能力,因此合理的进行航线规划与配船对于船公司显得尤为重要。各大型船公司无不面对现实而涉足于这项研究。船公司要全面地、深入地对船舶组织的合理性作系统的分析研究,使船舶最大限度地发挥其效用。 在陆上车辆调度问题(Vehicle Routing Problem)理论的基础上,本文建立了集装箱支线班轮运输问题(Feeder Liner Container Shipping Problem)航线规划与航线配船的非线性规划模型。现有的航线规划或配船模型都是相互独立的线性规划问题或整数规划问题,只能局限于某个单一问题求最优解,无法使整个系统达到最优。与VRP问题及其变型相比,集装箱支线班轮船舶调度问题有很大不同。它需要设计一个周期服务的模式来满足服务频率的要求和计划周期内的运输需求,而且需同时考虑航线设计和不同船型的航线配备。集装箱支线运输挂靠港口众多,航线分布密集,船型多样,对于此NP完全问题,本文设计了组合遗传算法,并对实例进行了求解,计算结果证明了模型及算法对于节约船舶资本成本和经营成本具有一定的有效性和可行性。
【学位单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2011
【中图分类】：F551
【部分图文】：
随着远洋运输的迅猛发展，支线运输，即近洋运输也有很强的增长态势。在集装箱支线班轮系统中，很多载箱量较小的船舶把集装箱从枢纽港运到喂给港，同时把需要运出的集装箱从喂给港运到枢纽港。从图4.1可见，通常多条支线服务于一条集装箱干线，且支线船的数量常常是干线船数量的几倍。所以，支线运输有更大的优化空间，更值得关注。落砂/"一又.、.奋，、尝\、，叫互沂浦迄户-一，卜干线一扮支线图4.1干支线关系图Figure4.1.Therelationbetweenfeederlinesandmain1ines关于船舶航线优化和调度的研究远远落后于陆地和航空运输的研究 (Christiansenetal，2004)。车辆调度问题
本文设计了组合遗传算法(CGA)求解模型。在此算法中，将问题分成相关的阶段:航线规划决策和航线配船决策。每个阶段分别用经典遗传算法来求解。具体流程见图4.2。航航线规划编码码 码码码码码码码码 设 设计 计 计航线配船编码码 设设设设设设设设 设 设计 计 航航线初始化 化 化化化化化化化化化化化化 航航航航航航航航 航 航 航航线配船初始化 化 GGGA算子运算 :::::::::::::::::::::::交交叉、变异、、 、、、、、、、 、、、、、、、、、、、、 选 选择 择择择择择择择择择择择择GA算子运 运 适 适适适应度函数评估 估估算:交叉、 、、、、、、、、、、、、、、、变 变变变变变变变变变变变变变异、选择择择计算每条航线商所需船 船舶 舶 舶 舶舶 舶数量 量适适适适适适适 适适应度函数评估 估 图4.2组合遗传算法流程图 Figure4.2FlowehartofeombinedGA4.3.2航线规划决策的遗传算法求解在航线决策阶段，以所有备选航线的距离和的最小为目标，不考虑船舶和访问频率的约束，即:Minimize:F一艺心X;(4.8)所求解的问题转化成一个简单的旅行商问题，用经典遗传算法能获得较好的解。在遗传算子的设计上
4.4.算例分析用本文设计的组合遗传算法求解中国华南地区和珠江三角洲的集装箱支线班轮船舶运输问题。枢纽港为香港，周围选取28个喂给港，如图4.3所示。每个港口的最低服务频率和在港时间是己知的。每个喂给港计划周期内的装货量和卸货量事先通过历史数据预测出来。计划周期为1年。假定某船公司共有9种船型，船舶的载箱量范围为21OTEU一62OTEU，船速范围为巧节~18节，船舶营运时间大约为340天。
本文编号：2835041
【学位单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2011
【中图分类】：F551
【部分图文】：
随着远洋运输的迅猛发展，支线运输，即近洋运输也有很强的增长态势。在集装箱支线班轮系统中，很多载箱量较小的船舶把集装箱从枢纽港运到喂给港，同时把需要运出的集装箱从喂给港运到枢纽港。从图4.1可见，通常多条支线服务于一条集装箱干线，且支线船的数量常常是干线船数量的几倍。所以，支线运输有更大的优化空间，更值得关注。落砂/"一又.、.奋，、尝\、，叫互沂浦迄户-一，卜干线一扮支线图4.1干支线关系图Figure4.1.Therelationbetweenfeederlinesandmain1ines关于船舶航线优化和调度的研究远远落后于陆地和航空运输的研究 (Christiansenetal，2004)。车辆调度问题
本文设计了组合遗传算法(CGA)求解模型。在此算法中，将问题分成相关的阶段:航线规划决策和航线配船决策。每个阶段分别用经典遗传算法来求解。具体流程见图4.2。航航线规划编码码 码码码码码码码码 设 设计 计 计航线配船编码码 设设设设设设设设 设 设计 计 航航线初始化 化 化化化化化化化化化化化化 航航航航航航航航 航 航 航航线配船初始化 化 GGGA算子运算 :::::::::::::::::::::::交交叉、变异、、 、、、、、、、 、、、、、、、、、、、、 选 选择 择择择择择择择择择择择择GA算子运 运 适 适适适应度函数评估 估估算:交叉、 、、、、、、、、、、、、、、、变 变变变变变变变变变变变变变异、选择择择计算每条航线商所需船 船舶 舶 舶 舶舶 舶数量 量适适适适适适适 适适应度函数评估 估 图4.2组合遗传算法流程图 Figure4.2FlowehartofeombinedGA4.3.2航线规划决策的遗传算法求解在航线决策阶段，以所有备选航线的距离和的最小为目标，不考虑船舶和访问频率的约束，即:Minimize:F一艺心X;(4.8)所求解的问题转化成一个简单的旅行商问题，用经典遗传算法能获得较好的解。在遗传算子的设计上
4.4.算例分析用本文设计的组合遗传算法求解中国华南地区和珠江三角洲的集装箱支线班轮船舶运输问题。枢纽港为香港，周围选取28个喂给港，如图4.3所示。每个港口的最低服务频率和在港时间是己知的。每个喂给港计划周期内的装货量和卸货量事先通过历史数据预测出来。计划周期为1年。假定某船公司共有9种船型，船舶的载箱量范围为21OTEU一62OTEU，船速范围为巧节~18节，船舶营运时间大约为340天。
本文编号：2835041
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