多目标成本下的集装箱船快速配载

为实现集装箱船的快速配载,在保证集装箱船结构强度和稳定性前提下,引入甲板下集装箱区配载问题(CSPB-DL),建立整数规划模型,设计相应的启发式算法,对实际集装箱(具有3个重量等级和4个目的港)进行配载,得到配载图.利用GAMS软件检验该配载方案的优化程度.结果表明,该配载方法在平均14 s内可使94％的集装箱成功实现配载,并使90％以上的集装箱实现最优配载,配载成本趋向最小.     

运力过剩环境下船舶减速减排策略研究

减速航行是当前集装箱运力供过于求环境下,航运企业控制闲置成本和减少碳排放的重要途径.以单一航线上航速和船舶数量为决策变量,综合考虑航速与航次时间、航线配船数、运营成本及碳排放等非线性关系,构建班轮集装箱船队成本变化最小为目标的混合整数规划模型,算例结果表明随航速下降,船舶总成本先降后升,碳排放成本则持续减少.在此基础上,引入边际利润概念分析海运船舶在不同减排政策下的航速选择策略,并针对油价和货物价值的变化进行敏感性分析.最后,从海运供应链角度讨论了减速航行对船公司以及货主影响,对集装箱船舶运输经济性及航速选择具有借鉴意义.     

集装箱船全航线预配优化模型与算法研究

集装箱船全航线配载问题属于NP-hard问题.为降低问题求解难度,提出了解决全航线配载问题的分解算法,即将配载问题分解为Bay位选择和Bay位中集装箱排序两个子问题.将Bay位选择看成是"装箱问题",以不同属性集装箱作为待装"物品",以船舶上的Bay位为箱子,以最优装箱(即使用箱子的数量最少)及集装箱在每个港口的倒箱数量最少为目标进行总布置配载;Bay位中集装箱排序是将Bay位选择阶段分配到不同Bay位的集装箱按某些规则进行排序,确定其在Bay位中的具体箱位.主要研究了Bay位选择阶段的模型及算法.实例模拟结果表明该方法可行,为集装箱船全航线配载优化提供了一个实用的模型.     

基于指派问题的Bay位排箱优化模型与算法

提出了解决集装箱船全航线配载问题的分解算法,将配载问题分解为Bay位选择和Bay位中集装箱箱位指定两个子问题.主要研究了Bay位中装载同一目的港集装箱时,不同重量集装箱在Bay位中的排箱方法.以重心高度最低、横倾力矩最小为目标建立优化模型,将Bay位中不同重量集装箱排箱问题看成是箱位指派问题,采用禁忌搜索算法求解.实际...     

软时间窗与随机航行时间的不定期船舶航线规划

为优化航线设计,降低船舶企业运营成本,在研究VRP(Vehicle Routing Problem)的基础上,将其方法扩展应用到不定期船舶调度问题,船舶运输需要在路径优化时同时考虑不确定航行时间及需求时间窗,用线性近似的方法来消除不确定航行时间的影响,通过惩罚函数的引入表示需求时间窗,建立充分考虑时间因素的数学模型,以总成本最小为目标.运用扫描法和禁忌搜索算法,将问题分为二个阶段,第一阶段,通过扫描法将VRP转化为TSP(Traveling Salesman Problem),然后用禁忌搜索算法解决TSP,通过算例证明了提出算法的有效性,为实际不定期船舶的航线规划提供了参考.     

基于蚁群算法的港口集装箱运输网络径流优化

针对区域性港口集装箱海上运输网络系统的最小费用流问题,引入新兴的智能仿生蚁群优化算法,用蚁群在搜索食物源的过程中所体现出来的寻优能力来解决集装箱海上运输网络系统的非线性NP-C问题;构建蚁群优化模型对某外贸经济区域内的集装箱运输网络系统进行优化计算,结果表明,所提出的优化模型可以使网络费用流在较短时间内收敛到最优状态,为下一步合理进行集装箱运输网络的航线配置提供了一个参考依据.     

集装箱船全航线Bay位排箱优化模型

针对集装箱配载问题的复杂性,提出了集装箱船在一个航次中挂靠多个港口的混装Bay位的排箱模型.该模型以例箱量最少为目标,忽略集装箱的尺寸及箱内货物类型等因素,仅考虑倒箱对配载的影响.以Bay位某列是否存在倒箱为设计变量,以全航线倒箱数量最少为目标建立优化模型,并利用隐式图启发式搜索技术对各个港口的集装箱进行安排.计算机模拟结果表明,所提出模型能快速产生倒箱数最少的全航线Bay位排箱方案.     

集装箱班轮运输配载优化问题

为降低运输成本,提高集装箱班轮的运营效率,在集装箱班轮多港口配载优化问题研究中,建立以船舶稳定性为约束,整条航线倒箱量总和最小为目标的0-1整数优化数学模型,并利用改进的基于P-1位基因组染色体编码设计的自适应遗传算法求解.实例仿真验证了该配载方式的可行性和有效性.实验结果表明,与随机配载方式及基于启发式规则配载方式相比,该配载方式的基于船舶稳定性的配载计划在船舶运营安全性(GM)及经济性(倒箱)方面皆有显著提升.     

北极LNG运输航线的交通分配问题研究

随着陆上油气储量的日渐衰减和北冰洋海冰的不断消融,越来越多的国家着手对北极地区的资源进行开发.以北极地区的LNG运输为研究对象,考虑过度分配造成的海运运输航线的拥堵,利用BRP函数产生拥堵成本,以运输成本,拥堵成本及风险成本之和最小为目标,建立LNG运输航线的交通分配模型.从全部需求量同时分配的角度,以中国政府为决策主体,由苏伊士运河航线、好望角航线以及北极东北航线构成的海运网络,利用Frank-Wolfe算法进行求解,并用CPLEX软件验证其有效性.结果表明：未来将分担北极资源运出运量36%左右.在油价的下调和苏伊士运河高额通行费用的影响下,好望角航线的优势也开始显现,将分担全部运量的28%左右.     

基于遗传算法的带时间窗邮政车辆路径问题研究

针对带时间窗约束的邮政车辆路径问题,建立了带时间窗约束的最小车辆运输费用模型,考虑了车辆装载容量、时间窗、往返货物归集等约束条件,针对四川邮政11个市局的实际邮路安排问题,利用遗传算法对模型进行了求解计算和优化对比分析。优化结果表明,在目前邮路安排的基础上可以节约派车数、降低总费用、缩短实际邮运里程。     

基于拖车路径优化的集装箱船配载模型研究

在分析影响集装箱的装载效率时,考虑场内拖车在码头堆场和岸边装卸桥之间的移动距离,将配载问题看成是以码头堆场B ay位上的集装箱为供给、船舶B ay上的空箱位为需求的运输问题,以场内拖车将码头堆场集装箱送到岸边装卸桥所运行的距离最短为目标,建立配载模型并应用Hop fie ld神经网络模型进行计算机模拟.模拟结果说明,所提出的优化模型可以减少场内拖车运行的距离,提高集装箱装载效率,为合理进行集装箱船配载提供了一个参考模型.     

集装箱船舶配载方案评价的Hopfield神经网络模型

将人工神经网络技术应用于集装箱船舶配载方案评价,建立了集装箱船舶配载方案评价的Hopfield神经网络模型．该模型首先建立配载方案评价指标与标准类别体系（即配载方案的级别,如优,良,＊＊＊,以标准类别为记忆模式,将待评价方案作为联想回忆的噪声模式,当网络达到平衡点时其lyapunov函数达到极小值,对应待评价方案的类别等级．此方法为集装箱船舶配载方案优选提供了一种实用的模型．     

成本和时间约束下的集装箱运输的碳排放研究

随着中国集装箱吞吐量的不断增长,集装箱运输过程中产生的碳排放问题日益加剧。在对集装箱多种运输方式优化组合,建立加入多集装箱载货状态的成本,时间和碳排放的多目标规划模型,运用逐步法对模型进行求解。针对集装箱运输过程中差异需求,通过对成本和时间设置不同的约束,使得集装箱在运输过程中选择不同运输方式组合,从而达到碳排放量最少的目标。为实现集装箱运输企业不同需求下实施的碳排放控制策略提供科学依据。     

一种动态实时多约束ATM路由

从网络资源合理分配入手,充分考虑网络自愈合、拥塞控制以及资源利用率等因素,提出了若干网络资源分配优化的约束条件方程．通过构造一个包含这些约束条件方程的总能量函数,利用神经网络技术确保在满足上述各种约束条件前提下,实现了一种基于全网资源利用率最优、网络自愈合的动态实时多约束路由算法．与采用单一约束条件路由算法相比,该算法具有网络利用率高、自愈合能力强等优点     

基于成本价值的深圳港集装箱水上“巴士”经济性分析

针对深圳港集装箱水上“巴士”的发展问题,首先分别测算华南地区集装箱出口各路径的运输成本、时间、服务水平及三项成本价值量,并以此为依据分析深圳港水上“巴士”航线的经济性;进而分析集装箱运输需求量及运价的变化对水上“巴士”航线经济性的影响,确定各路径经济性的平衡点;最后提出完善深圳港水上“巴士”的对策建议.研究结果对货主选择路径、航运公司运营及港口可持续发展具有现实参考价值.     

航运联盟新阶段集装箱运输网络优化

为更好地配置航运资源,以互联网环境为背景,针对传统航运受班期、航次和船舶数量约束的缺陷,采用数据挖掘与分析的方法,将枢纽港与支线港口作为首要影响因子,构造了航运联盟新阶段的集装箱运输网络优化模型.在此基础上进一步综合分析了数据整合的重要性.模型分为两部分,以成本最小为目标,首先确定枢纽港,再根据各港口需求分配船舶.联盟使得船舶的运力更大,满载率更高.既可以有效配置资源,又可以显著降低成本,充分体现了规模经济的作用.     

一种基于改进HMIPv6的移动网络路由优化方案

以支持NBS协议(NEMO basic support protocol)的移动网络为研究对象,针对移动性管理和路由优化问题,提出基于改进HMIPv6的移动网络路由优化方案.将HMIPv6与NBS整合并构建层次化网络架构,利用HMIPv6的区域化管理机制降低移动网络内的移动节点注册开销.对HMIPv6进行改进,设计全新移动网络路由优化方案,消除移动网络内部节点通信过程中所存在的冗余路由.分析结果表明,同NBS对比,本方案在额外数据包开销和移动管理开销方面具有显著优势.     

带时窗回程取货的车辆路径问题的算法

车辆路径问题如果考虑回程取货过程就可以在送货的过程中先后完成取货任务,比传统不考虑回程过程的问题更有实用性,基于此对传统问题进行了改进,不限制车辆的取送货顺序,而是设计了相应参数,避免了货物的重新排列·在确定目标时,综合考虑车辆运行成本、人员等待成本及服务成本等因素,实现目标解的真正可行·最后,根据此问题的特点,设计了先通过分枝定界法及遗传算法确定可行路线,再运用整数规划方法求解的算法,并以实例说明了算法的有效性·     

集装箱支线运输航次调度优化

为优化集装箱支线船舶运输调度,在分析其特点的基础上,提出航次串的概念,并利用其对集装箱支线运输船舶调度问题进行建模,开发了集采用深度优先搜索算法得到航次串组合及采用混合整数规划(MIP)模型求解航次串与船舶最优匹配于一体的两阶段混合算法.实证研究证明了模型及算法的有效性.     

基于时间依赖网络的危险品运输路径选择研究

为合理选择危险品运输路径,降低危险品运输事故的发生概率,以危险品运输路径选择问题为研究对象,对运输网络的时变特性进行分析,提出了动态路阻运输路径的思想。考虑到危险品运输不一定满足时间依赖网络FIFO特性,因此本文建立了包括时间阻抗、费用阻抗和风险阻抗在内的综合阻抗最小的危险品运输路线模型,采用综合阻抗最小化与时间依赖非FIFO网络最短路径综合算法对模型优化求解。给出的算例表明,不同时间段内的最优路径会发生变化,验证了该模型方法的可行性。