基于网络视角的港口跨区域合作策略决策模型
发布时间：2021-03-20 13:46
随着全球集装箱航运市场船舶大型化以及航运网络轴幅化的趋势愈发明显,很多地区开始逐渐形成稳定的港口集群。其中,具有腹地及货源优势的港口渐渐在港口竞争中取得优势地位,成为区域枢纽港,从而在班轮网络运输中获取更高的利润。在竞争中处于劣势的港口为了避免被边缘化,防止沦为支线港,从而迫切的需要采取策略阻止这种局面的发生。传统的港口针对区域内腹地及货源的竞争策略对于提升港口区域竞争力收效甚微。然而,基于班轮网络的视角,港口作为运输网络中的一个节点,其功能或资源的整合对于运输网络的整体往往具有重大影响,一个港口服务能力的扩张或压缩,往往会对跨区域甚至跨洲际的港口地位造成影响。基于此,港口通过寻找跨区域的合作对象共同制定策略,通过对班轮网络施加影响,从而引导班轮网络结构向对其更有利的方向转变。那么,对于一个港口而言,基于网络视角选择恰当的兼并重组对象成为其亟待解决的问题。针对该问题,本文将在综合考虑,港口与港口相互关系、港口与班轮公司相互影响的背景下,基于全局思维探究港口跨区域合作对象选择问题。首先,本文通过分析港口与港口、港口与班轮公司之间的行为,探究港口跨区域合作策略,及其对于班轮公司规划航线网络...
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．２世界重要港口分布情况
?大连海事大学专业学位硕士学位论文???合作模型。该模型是以港口最低支付成本最小为目标，港口合作策略为决策变量的混合??整数规划模型。??（４）第四章为算法设计，本章根据第四章的模型提出了基于遗传算法框架的启发??式算法。在本章详细介绍了遗传算法以及列生成算法理论及应用。??（５）第五章为算例分析。本章以亚欧航线１４个港口为研究对象，使用前文提到的??算法进行实例验证，并作敏感性分析。以此验证跨区域港口合作策略的效用以及算法的??有效性。??（６）第六章为结论与展望。本章对文章研究内容及算例结果进行总结分析，并指??出文章的不足、阐述未来研宄方向。??１．３．?２论文结构??本文结构流程图如图１．１所示。??Ｉ￣￣?绪■论??丨研宂背４及意义?丨?｜?文献回＃５分折?｜??＾?＾１?＾???１理论基础，现???丨港口竞＋理￣｜?｜港口与班轮＾司的互动关系ｎ丨集装箱班４网落ＤＯＴＩ??港口跨区域合作策略决策问题??Ｉ问题描＞?１１变量定义和｜?模型构建??实验设计?１￣算例分析￣｜?结果分析??□?＾??结论与展望??图１．３结构流程图??Ｆｉｇ．?１．３?Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?Ｆｌｏｗｃｈａｒｔ??－９－??
基于网络视角的港口跨区域合作策略决策模型??，１?；??设定箅法参数??随机初始种群??｝计算????选择、交叉、变异操作??否趨Ｔ???终止条口、??是???［???输出方案??Ｉ?．??图３．３遗传算法流程图??Ｆｉｇ．?３．３?Ｆｌｏｗ?Ｃｈａｒｔ?ｏｆ?Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ?Ｇｅｎｅｔｉｃ?Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??３．?３．２列生成算法概述??列生成算法是求解大规模线性规划问题的一个有效方法，尤其对于那些求解规模较??大的模型。其理论基础是由Ｄａｎｚｉｇ等于Ｉ９６０年提出［５３］。本质上而言，？列生成算法就是??单纯形法的一种形式，是用来求解线性规划问题的。现己被广泛地应用于ＮＰ难相关问??题的求解之中，例如车辆路径问题、资源调度问题、材料切割问题等。列生成算法通过??不断的有针对性地生成有价值的变量，从而将大规模线性规划问题转化为较小规模的问??题。再提高计算效率的同时，进行了全局优化，得到全局最优解。航线网络规划问题是??大规模线性规划问题，当港口规模不是特别大时，基于列生成的算法是解决该类问题较??好的方法??列生成本质上是单纯形法的一种形式，但是单纯形法的求解规模往往有限，当问题??的变量过多时，单纯形法无法将所有变量罗列出來进行求解。而单纯形法在求解线性规??划问题时使用基变量进行迭代求解，每次迭代都会有一个非基变量进基，基变量只与约??束的个数有关，因此只有少数的变量会被使用到。基于单纯形法的这种特性，列生成算??－２８－??
【参考文献】：
期刊论文
[1]山东省区域港口与经济发展的互动效应分析[J]. 吴峰,万云飞,杨李华. 山东科学. 2020(01)
[2]考虑腹地关系的内河港口竞争策略分析[J]. 于敏,许茂增. 交通运输系统工程与信息. 2019(05)
[3]基于可靠性的集装箱班轮轴辐式网络设计[J]. 陈江涛,钟铭. 物流技术. 2019(01)
[4]基于伯川德博弈的港口集装箱海铁联运竞合策略[J]. 陈宁,张程,陈翔宇,喻圆,乐婉. 武汉理工大学学报. 2018(08)
[5]一种基于改进遗传算法的神经网络优化算法研究[J]. 刘浩然,赵翠香,李轩,王艳霞,郭长江. 仪器仪表学报. 2016(07)
[6]集装箱班轮轴幅式网络区间模型[J]. 钟铭,管峰,余璇,伍方凌. 大连海事大学学报. 2014(04)
[7]基于列生成算法的集装箱班轮运输网络优化[J]. 吴琼,郑士源,朱太球. 上海海事大学学报. 2014(01)
[8]基于混合航线结构的集装箱航线与空重箱运输综合优化模型[J]. 陈康,郭利泉,杨忠振. 系统工程理论与实践. 2014(01)
[9]遗传算法研究进展[J]. 马永杰,云文霞. 计算机应用研究. 2012(04)
[10]港口群的发展趋势与发展战略研究[J]. 董雷,刘凯. 综合运输. 2010(01)
博士论文
[1]基于列生成的铁钢区批量计划与物流调度[D]. 汪恭书.东北大学 2008
硕士论文
[1]粤港澳湾区港口合作下的集装箱运费补贴策略研究[D]. 张宇.大连海事大学 2019
[2]基于博弈论的内河港口群协同优化模型研究[D]. 徐志刚.重庆交通大学 2018
[3]基于列生成算法的集装箱班轮运输网络设计[D]. 杨冬.大连海事大学 2014
[4]列生成技术在时变中国邮路问题中的应用[D]. 肖宏业.大连理工大学 2010
本文编号：3091103
【文章来源】：大连海事大学辽宁省 211工程院校
【文章页数】：59 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．２世界重要港口分布情况
?大连海事大学专业学位硕士学位论文???合作模型。该模型是以港口最低支付成本最小为目标，港口合作策略为决策变量的混合??整数规划模型。??（４）第四章为算法设计，本章根据第四章的模型提出了基于遗传算法框架的启发??式算法。在本章详细介绍了遗传算法以及列生成算法理论及应用。??（５）第五章为算例分析。本章以亚欧航线１４个港口为研究对象，使用前文提到的??算法进行实例验证，并作敏感性分析。以此验证跨区域港口合作策略的效用以及算法的??有效性。??（６）第六章为结论与展望。本章对文章研究内容及算例结果进行总结分析，并指??出文章的不足、阐述未来研宄方向。??１．３．?２论文结构??本文结构流程图如图１．１所示。??Ｉ￣￣?绪■论??丨研宂背４及意义?丨?｜?文献回＃５分折?｜??＾?＾１?＾???１理论基础，现???丨港口竞＋理￣｜?｜港口与班轮＾司的互动关系ｎ丨集装箱班４网落ＤＯＴＩ??港口跨区域合作策略决策问题??Ｉ问题描＞?１１变量定义和｜?模型构建??实验设计?１￣算例分析￣｜?结果分析??□?＾??结论与展望??图１．３结构流程图??Ｆｉｇ．?１．３?Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?Ｆｌｏｗｃｈａｒｔ??－９－??
基于网络视角的港口跨区域合作策略决策模型??，１?；??设定箅法参数??随机初始种群??｝计算????选择、交叉、变异操作??否趨Ｔ???终止条口、??是???［???输出方案??Ｉ?．??图３．３遗传算法流程图??Ｆｉｇ．?３．３?Ｆｌｏｗ?Ｃｈａｒｔ?ｏｆ?Ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ?Ｇｅｎｅｔｉｃ?Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??３．?３．２列生成算法概述??列生成算法是求解大规模线性规划问题的一个有效方法，尤其对于那些求解规模较??大的模型。其理论基础是由Ｄａｎｚｉｇ等于Ｉ９６０年提出［５３］。本质上而言，？列生成算法就是??单纯形法的一种形式，是用来求解线性规划问题的。现己被广泛地应用于ＮＰ难相关问??题的求解之中，例如车辆路径问题、资源调度问题、材料切割问题等。列生成算法通过??不断的有针对性地生成有价值的变量，从而将大规模线性规划问题转化为较小规模的问??题。再提高计算效率的同时，进行了全局优化，得到全局最优解。航线网络规划问题是??大规模线性规划问题，当港口规模不是特别大时，基于列生成的算法是解决该类问题较??好的方法??列生成本质上是单纯形法的一种形式，但是单纯形法的求解规模往往有限，当问题??的变量过多时，单纯形法无法将所有变量罗列出來进行求解。而单纯形法在求解线性规??划问题时使用基变量进行迭代求解，每次迭代都会有一个非基变量进基，基变量只与约??束的个数有关，因此只有少数的变量会被使用到。基于单纯形法的这种特性，列生成算??－２８－??
【参考文献】：
期刊论文
[1]山东省区域港口与经济发展的互动效应分析[J]. 吴峰,万云飞,杨李华. 山东科学. 2020(01)
[2]考虑腹地关系的内河港口竞争策略分析[J]. 于敏,许茂增. 交通运输系统工程与信息. 2019(05)
[3]基于可靠性的集装箱班轮轴辐式网络设计[J]. 陈江涛,钟铭. 物流技术. 2019(01)
[4]基于伯川德博弈的港口集装箱海铁联运竞合策略[J]. 陈宁,张程,陈翔宇,喻圆,乐婉. 武汉理工大学学报. 2018(08)
[5]一种基于改进遗传算法的神经网络优化算法研究[J]. 刘浩然,赵翠香,李轩,王艳霞,郭长江. 仪器仪表学报. 2016(07)
[6]集装箱班轮轴幅式网络区间模型[J]. 钟铭,管峰,余璇,伍方凌. 大连海事大学学报. 2014(04)
[7]基于列生成算法的集装箱班轮运输网络优化[J]. 吴琼,郑士源,朱太球. 上海海事大学学报. 2014(01)
[8]基于混合航线结构的集装箱航线与空重箱运输综合优化模型[J]. 陈康,郭利泉,杨忠振. 系统工程理论与实践. 2014(01)
[9]遗传算法研究进展[J]. 马永杰,云文霞. 计算机应用研究. 2012(04)
[10]港口群的发展趋势与发展战略研究[J]. 董雷,刘凯. 综合运输. 2010(01)
博士论文
[1]基于列生成的铁钢区批量计划与物流调度[D]. 汪恭书.东北大学 2008
硕士论文
[1]粤港澳湾区港口合作下的集装箱运费补贴策略研究[D]. 张宇.大连海事大学 2019
[2]基于博弈论的内河港口群协同优化模型研究[D]. 徐志刚.重庆交通大学 2018
[3]基于列生成算法的集装箱班轮运输网络设计[D]. 杨冬.大连海事大学 2014
[4]列生成技术在时变中国邮路问题中的应用[D]. 肖宏业.大连理工大学 2010
本文编号：3091103
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