共享腹地港口群集疏运系统智能体仿真研究

发布时间：2017-09-09 19:24

  本文关键词：共享腹地港口群集疏运系统智能体仿真研究

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【摘要】：本文提出了一个针对共享腹地港口群集疏运系统的物流仿真模型，由三部分组成：第一，通过对比集疏运系统相关问题的传统解法优缺，阐释从智能体仿真建模切入之依据；第二，基于国际物流实践与供应链流程，研究集疏运系统的结构特征、局限条件与智能体行为模式，进而构建集成仿真平台；第三，以广东省东莞市的出口集装箱物流即“集运配流”为实验，检验所造模型，并指出其具体应用框架与实践意义。 为证明基于Agent仿真研究共享腹地港口群集疏运系统之必要性，首先探讨了共享腹地港口群的研究概况，发现学界极少从微观的集疏运视角进行深入探讨；进而回顾了集疏运系统的有关文献，指出当前问题主要为系统构成理解狭隘、定量研究稀缺、方法缺乏充分依据，等等。为此，分别从数学建模与系统仿真切入，，借鉴了物流、供应链、交通运输等相关领域分析，系统归纳出解析模型的各种方法缺陷，及仿真建模在内容上的缺失，并指出集疏运系统为典型的CAS复杂系统结构。 鉴于从复杂自适应性视角对集疏运系统建模属当前的研究空白，接着围绕二次调研数据和系统论、国际物流理论，对港口群腹地集疏运的系统结构进行了详细分析。参考进出口供应链流程，归纳出自工厂订单接收到码头装船离港的8个集运出口环节；基于多主体决策视角，提出了共享腹地港口群集运系统之CAS总体框架，以及港口、国际海运、公路、水路、铁路集疏运、进出口监管、货主的7子系统组成结构；进而从主体智能行为与局限条件切入，指出了各子系统的核心Agent、决策内容、影响关系，与时间、费用等方面的重要约束，包括：选港订舱、集运方式、做柜时间、集运路线4大决策；工厂、港口、船公司间的直接/间接服务关联；通关决策流程；驳船/拖卡/海铁联运3类集运成本的估算公式；乃至拖车固定成本、铁运“一口价”、海运THC、THCS、O/F、Local Charges和查柜成本、班轮船期、驳船航线、专列班次等实践经验值，为仿真建模与数据实验提供基础。 MAS建模阶段，围绕共享腹地港口群集疏运系统的CAS结构，提出了以多智能体仿真为核心，由ASM智能体生成、BA智能行为算法、SRM仿真系统运行、IM/OM输入、输出与SSCM仿真控制管理6子模块组成的ISPHT开放集成平台/模型框架，继而描述了集运系统仿真建模中“核心类”与“约束类”智能体的主从关联，Multi-agent模型与集成平台的关系，及ISPHT各模块的重点设计内容。在此基础上，针对港口群腹地集运智能体系统中的选港订舱和集运方式、时间、路线选择共4项决策，分别构建了具体算法，包括：受交货方式、港口船期与“做柜剩余时间”、集运出口“综合成本”、“顺利程度”与主体行为“惯性”等因素约束的选港决策模型selectPort()，藉机器学习理论开发的智能选港Q算法qLearningPort()；参考集疏运系统成本结构、估算公式的公路集运roadTransPricing()、水运waterTransPricing()、铁路集运railTransPricing()报价模块，和集运方式决策模型selectTransMode()；借鉴集运出口流程的甘特图分析的做柜时间决策模型selectVanningTime()；以及由集运公路网分层设计算法、Floyd算法改造的静态集运线路决策模型selectStaticTransPath()，与以Dijkstra算法为核心的实时路由更新模型rtTransRouteUpd()。各模型与算法大部分基于“线性”函数与规则构建，有效弥补了解析模型建模难、物流局限考虑不全、求解复杂度高等缺陷，体现了从微观Agent智能体仿真视角研究集疏运系统的创新意义。 为检验模型，实验阶段，通过程序代码实现了ISPHT平台的公路集运模块，在此基础上，以东莞市腹地港口群为对象，展开计算实验。实验结果表明，所构造模型可方便观测各主干道路与具体路段的实时、累计集装箱流量分配值，并与现实情况相吻合，证实了本文所设计的共享腹地港口群集疏运系统MAS仿真模型的合理性，以及基于智能体仿真方法分析、优化集疏运系统的可行性与实践价值。
【关键词】：共享腹地港口群 集疏运系统 智能体仿真 复杂自适应系统 计算实验
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TP391.9;F552
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-14
• 图清单14-17
• 表清单17-19
• 第一章 绪论19-31
• 1.1 选题背景19-28
• 1.2 研究目的28
• 1.3 研究流程28-31
• 第二章 文献研究31-70
• 2.1 概念界定31-33
• 2.2 港口腹地与集疏运研究33-41
• 2.2.1 港口群腹地33-34
• 2.2.2 集疏运研究概述34-41
• 2.3 集疏运解析建模评述41-61
• 2.3.1 经济学模型43-46
• 2.3.2 用户均衡模型46-52
• 2.3.3 系统最优模型52-55
• 2.3.4 非集计模型55-58
• 2.3.5 解析模型之优劣对比58-61
• 2.4 集疏运系统仿真评述61-68
• 2.4.1 智能体仿真61-66
• 2.4.2 系统仿真模型对比66-68
• 2.5 本章小结68-70
• 第三章 共享腹地港口群集疏运系统建模70-148
• 3.1 系统建模思路70-72
• 3.1.1 理论依据70-71
• 3.1.2 实地访谈71-72
• 3.2 集疏运流程分析72-82
• 3.2.1 流程分解72-80
• 3.2.2 决策主体与子系统划分80-82
• 3.3 港口子系统82-89
• 3.4 国际海运子系统89-104
• 3.4.1 时间约束项90-97
• 3.4.2 费用约束项97-104
• 3.5 公路集疏运子系统104-112
• 3.5.1 交通集团与路网局限105-107
• 3.5.2 拖车行107-112
• 3.6 水路集疏运子系统112-122
• 3.7 铁路集疏运子系统122-128
• 3.8 进出口监管子系统128-142
• 3.9 货主子系统142-147
• 3.10 本章小结147-148
• 第四章 共享腹地港口群集疏运系统的智能体仿真模型148-188
• 4.1 集成仿真平台设计148-153
• 4.2 选港订舱行为153-165
• 4.2.1 行为描述153-156
• 4.2.2 模型框架156-157
• 4.2.3 选港算法157-165
• 4.3 集运方式决策165-173
• 4.3.1 决策依据与流程165-167
• 4.3.2 集运成本结构167-169
• 4.3.3 集运报价模块169-173
• 4.4 集运时间决策173-176
• 4.5 集运线路决策176-187
• 4.5.1 标准线路177-183
• 4.5.2 实时线路183-187
• 4.6 本章小结187-188
• 第五章 模型实现与仿真实验188-234
• 5.1 仿真实验设计188-190
• 5.2 实验对象与数据采集190-200
• 5.2.1 算例与基本假设190-192
• 5.2.2 数据来源及处理192-200
• 5.3 实验一：实时配流与模型检验200-214
• 5.3.1 集运箱流分配概况200-207
• 5.3.2 干道样本组配流比对分析207-210
• 5.3.3 拥堵路段检验210-211
• 5.3.4 集运线路决策行为检验211-214
• 5.4 实验二：交管 AGENT 对箱流分配的影响214-226
• 5.4.1 新增干道214-220
• 5.4.2 调整路费220-224
• 5.4.3 禁行限行224-226
• 5.5 实验三：终端选择对共享腹地集疏运系统的影响226-233
• 5.5.1 选港比重变化226-228
• 5.5.2 新增集运终端228-230
• 5.5.3 腹地生成量变化230-233
• 5.6 本章小结233-234
• 结论234-239
• 一、论文结论234
• 二、创新成果234-237
• 三、研究局限与未来展望237-239
• 参考文献239-249
• 附录249-276
• 附录1：访谈提纲249-252
• 附录2：部分核心代码252-271
• 附录3：仿真实验路网271-275
• 附录4：实验参考数据275-276
• 攻读博士学位期间取得的研究成果276-277
• 致谢277-279
• 附件279

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

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本文编号：822314