基于互租战略的班轮联盟空箱调运

针对联盟条件下的集装箱空箱调运问题,以决策期内空箱支出总成本最小化为目标,综合考虑空箱运输、装卸、租赁、堆存等成本因素,建立基于空箱互租战略的班轮航线各航段的动态空箱调运优化模型,并设计与时间相关联的一种动态算法.算例验证结果表明,在班轮联盟条件下,空箱互租战略可以有效实现集装箱班轮运输空箱调运的优化.此外,互租策略下各班轮公司租箱及空箱调运数量均少于单独调运策略下的数量,从而可使班轮公司在不同港口、不同航次时刻实现空箱动态调箱和租箱优化策略.     

基于租买的海运冷藏空箱调运优化模型研究

为了使海运冷藏集装箱空箱调运的净收益最大化,在提供免费用箱的情况下,考虑订单收益、运输费用、在途库存费用、违约赔偿费用、租箱费用及买箱费用等因素,建立基于租买的海运冷藏空箱调运优化模型。由于冷藏箱造价高,利用普通空箱调运模型求解易造成只租不买使买箱决策失去意义。为避免此情况,引入自有箱系数、实际自有箱量等参数来控制租、买箱量,设置租买决策优先级,保证合理买箱与资源利用。运用整数规划求解,经算例计算结果显示,应优先考虑买箱,在购箱4次达到最低自有箱量后才开始租箱,此临界点出现在第2天购箱40 TEU后。周期中租买决策同时存在保证了买箱决策的存在意义,说明设置自有箱系数和最低自有箱量是合理的,模型是有效的,可应用于日常空箱调运业务中提高收益和得到空箱调运方案。     

集装箱空箱调运优化模型

为了提高船公司的集装箱空箱调运管理水平和调运效率,应用了整数规划的方法研究海运集装箱空箱调运问题.考虑租箱成本、运输费用、存箱成本、购箱成本以及调运的方向约束条件、各节点的可达性、空箱最大调运能力的限制等因素,建立了基于集装箱制造商合作的集装箱空箱调运优化模型,并对该模型进行了求解.算例表明该模型是有效的     

空箱调运下的海运集装箱舱位互租与分配模型

为了增加集装箱班轮公司的利润,基于各个港口市场需求随机性的特点,考虑了多航线、空箱调运等因素,构建了考虑空箱调运的海运集装箱舱位互租与分配模型。采用了机会约束方法求解模型,并用Lingo设计算法求解案例,得到了一些有益的结果。经分析表明:用该模型可以为集装箱班轮公司带来额外的收益,而且能够有效平衡航线各港口的集装箱数量,以免单独调运空箱产生大量的成本。     

长江外贸集装箱运量预测和码头装卸工艺优选

本文利用新陈代谢ＧＭ（１，１）模型、二次指数滑动平均法、计量经济学模型３种预测模型对上海港进行了外贸集装箱吞吐量的预测，并结合考虑长江各主要港口在共同航线上的运量分配及航线运量占该港吞吐量的比重，对各港口进行了外贸集装箱吞吐量和主要航线运量预测。然后，运用多目标决策理论中的线性分配法与层次分析法，分析了不同运量水平下港口装卸工艺系统的优选问题，并利用外贸集装箱的预测结果，得到了这些港口装卸工艺的优     

2014 年全球Top20 集装箱港口预测

海上运输承担着全球80% 以上的货物贸易运输,而集装箱化是大势所趋.因此,集装箱运输业的景气程度是世界经济与贸易发展的晴雨表,集装箱运输业的吞吐量增长情况直接体现着世界贸易的繁荣与发展.集装箱吞吐量预测可以支持政策制定者把握世界经济走势,跟踪经济波动的传导.同时,可以帮助管理部门和企业了解港口发展周期,把握港口发展趋势,科学制定港口发展战略,合理分配港口建设资源,促进当地经济社会发展.本研究基于TEI@I 方法论,对2014 年全球Top20 港口集装箱吞吐量进行了预测,进一步得到相关结论,并分析了2014 年全球各区域港口集装箱吞吐量的增长特点.     

季节性变动影响下的上海港集装箱吞吐量预测

港口吞吐量精准预测对于每一个港口的成功经营和有效决策都十分重要.季节性波动经常会影响港口吞吐量,为了更为准确地预测上海港口集装箱吞吐量,本文选取2007年至2012年上海港母港集装箱吞吐量的月度数据,并对于港口集装箱吞吐量的月度数据中出现的季节性波动进行了处理,采用季节时间序列模型对其进行预测.为了说明方法的有效性,以同样的数据,使用整自回归移动平均模型对上海港集装箱吞吐量进行预测.两种方法预测结果进行对比发现,利用季节时间序列模型对港口集装箱吞吐量季节性进行处理,能够提高港口集装箱吞吐量的预测精度.     

船公司合作下港口空箱调运研究

考虑同一港口内不同船公司之间的合作行为,在港口空箱需求和供给均为模糊随机条件下,空箱租赁不受限,建立船公司合作条件下以港口集装箱物流总成本最小化为目标的多阶段港口空箱保有量优化模型, 最后通过具体算例验证模型的有效性,并对船公司合作与不合作条件下的港口集装箱物流总成本和港口集装箱保有量进行比较分析,分析空箱租赁成本、储存成本、空箱需求波动、需求的模糊程度等参数对船公司的港口集装箱物流总成本和保有量进行分析。     

基于集装箱资源共享的班轮公司空箱调运优化模型

为提高集装箱的利用率,建立了基于集装箱资源共享的班轮公司海运空箱调运的整数规划模型,指导班轮公司之间以共享集装箱资源为基础,并综合考虑影响空箱调运费用的各主要因素后完成调运优化.该模型的优化目标为:所有参与合作调运的班轮公司在保证重箱运输的前提下,将空箱无偿地互相使用,再配合合理租箱,最终达到使所有空箱需求均得到满足的综合获取总成本最小.其后算例给出两家班轮公司在一定航线上海运空箱调运的优化方案,验证了模型的有效性,通过对比进行集装箱资源共享前后调运方案的不同,分析说明运用此模型可以克服班轮公司集装箱资源限制造成的不利,并且更加合理有效地增进调运优化的效果.     

班轮航线设计与空箱调运研究:箱种代用

在考虑多类型集装箱的情况下,本文建立了一个班轮航线设计与空箱调运问题的混合整数线性规划模型,通过假设多类型空集装箱之间可以箱种代用,从而大大减少了空箱的调运量,最后应用CPLEX软件进行了求解。实例研究结果表明,通过箱种代用的手段,可以有效地降低班轮公司的运输成本。     

中国港口

正1980年世界港口集装箱吞吐量前100名中,没有一座中国内地港口。2000年,中国香港港口排名首位;201 7年,排名前10的集装箱港,中国占7个,全国集装箱吞吐量达到2.38亿TEU。洋山港世界第一大外海港口,上海国际航运中心的核心港区,为上海港奠定世界第一大集装箱的重要地位发挥关键性作用。     

出口箱随机入港下的箱区选择与箱位分配协调调度

针对出口箱随机入港下的分散堆放与随机选位对集装箱卡车行驶和场桥取箱作业的影响,提出了出口箱的箱区选择与箱位分配协调调度问题,并以箱区位置、箱量分配、箱位分配为决策变量,以集装箱卡车接运单位TEU平均作业时间最少、场桥作业成本最低为目标,构建了出口箱箱区选择与箱位分配两阶段非线性整数规划模型.设计了基于遗传算法的双层启发式算法,上层用于箱区搜索,确定出口箱堆放箱区及箱量分配;下层用于箱位搜寻,并依据场桥取箱顺序规则,确定具体堆放箱位或重选堆放箱区.通过算例分析结果表明:与集中入港下集中堆放相比,对出口箱随机入港下分散堆放的箱区选择与箱位分配进行协调调度同步优化,可以减少单位TEU平均装卸时间5.46%,并显著降低堆场作业成本,模型与算法可行有效.     

基于混堆模式的集装箱堆场空间分配研究

在分析国内外港口集装箱堆存策略研究现状的基础上,提出了必须将集装箱箱区贝位作业平衡率及集卡在泊位与箱区贝位运输距离这两个矛盾目标置于同一个目标函数,并构建了相应的非线性整数规划模型.然后通过Lingo语言,应用文献算例中的数据对模型进行求解分析,得出在港口集装箱堆存时同时考虑箱区贝位作业平衡率和集卡运输距离能够获得系统整体最优.     

集装箱吞吐量及主要影响因素的计量经济分析

利用近年来的相关数据对港口集装箱吞吐量、港口所在城市的国民生产总值以及地方进出口商品总值进行了计量经济分析,通过二元线性回归模型对港口未来集装箱吞吐量进行预测,并对模型进行了相关检验,为港口岸线资源的合理开发与利用提供决策依据,为港口未来发展以及定位提供参考.     

集装箱吞吐量的灰色预测

通过建立集装箱吞吐量预测的GM(1．1)模型,并经过其在某港口的集装箱运量预测的运用检验,证明该模型精度较高,能够对港口货物吞吐量作出准确的预测。     

相同腹地港口吞吐量预测方法

以港口群的角度思考港口的发展与规划是当前港口规划的重要思路.作为港口规划重要依据的港口吞吐量预测也要从港口群的角度去计算.给出了从港口群角度分析预测群内各港口吞吐量的方法,即先采用常规的预测方法预测港口群的总吞吐量,再用层次分析法将这一总量分解到各港口.以长江三角洲集装箱港口群为例,预测了嘉兴港2010年以前的集装箱吞吐量.     

基于班轮公司合作的海运空箱调运优化模型

为了降低空箱调运成本,建立基于班轮公司合作的海运箱空箱调运优化模型.以班轮公司之间的共享调运资源为基础,综合考虑租箱成本、运输费用、调运方向约束、各节点间的可达性以及最大空箱调运能力的限制等因素,在保证重箱正常运输的前提下,通过调运资源共享并配合合理租箱,以达到所有参与合作调运的班轮公司空箱需求得到满足的综合获取总成本最小.同时,通过算例,给出了班轮公司海运空箱合作调运的优化方案,从而验证了该模型的有效性.     

随机条件下基于存贮论的海运空箱调运仿真研究

基于存贮理论的思想,提出在港口设置阈值(D,U),即当港口空箱数量小于D时,调运空箱到港口直至达到D值;当港口空箱数量大于U时,把港口多余空箱装船运走。并以一条航线空箱总成本为目标函数,分别建立设置与未设置(D,U)值的成本计算模型,比较两种策略下模型的差异,并通过仿真的方法,计算出航程的总成本并进行比较,得出设置(D,U)值的优势并对设置值进行灵敏度分析。运算结果表明,设置(D,U)值的策略能够明显降低航线成本。     

集装箱港口碳排放量及碳达峰时间测算方法

为使港口企业制定合理的碳达峰方案,首先,界定集装箱港口的测算范围,以船舶与集装箱为计量单位,建立基于能源消耗的集装箱港口作业碳排放量测算模型,采用考虑异常值的支持向量回归模型预测集装箱吞吐量;再通过测算模型得到碳排放量时间序列,并设计基于Mann-Kendall趋势检验法的碳达峰时间判断标准,进而确定碳达峰时间;最后,以某集装箱港口为例,测算2000-2020年以及未来10年的碳排放量,得出该港的碳达峰时间,并提出有效降低港区碳排放量的建议.该方法可为港口制定碳达峰方案提供参考.     

基于灰色马尔科夫模型的深圳港集装箱吞吐量预测

为了更准确的预测港口集装箱吞吐量,以深圳港2003-2017年集装箱吞吐量数据为基础,通过数学方法将灰色预测模型和马尔科夫预测模型两种数学模型结合起来,建立灰色马尔科夫模型,然后利用灰色预测模型与灰色马尔科夫模型分别进行深圳港集装箱吞吐量的预测计算。结果表明:灰色马尔科夫预测模型能大幅降低波动性较大的时间序列的预测误差,尤其适用于中长期的预测;同时,传统的灰色预测GM(1,1)模型的预测精度也得到明显提高。根据建立的预测模型,计算出了深圳港2018-2020年的集装箱吞吐量预测值。