考虑港口忙闲时间窗约束的多式联运路径优化

作者:郑红星;邵思杨;吴云强 刊名:高技术通讯 上传者:庄中秋

【摘要】随着海运贸易量的持续增长;以港口为核心枢纽的多式联运引起了多方关注;为追求多式联运整体效益;立足承运商角度;研究集港模式下集装箱多式联运的路径优化问题;基于港口忙闲时间段考虑忙闲时间窗约束;兼顾中转节点的周期性时间窗以及各运输方式的班期限制;构建以总运输成本最小为目标的路径优化模型;并设计改进遗传算法(IGA)对模型求解;结果表明;与不考虑港口忙闲时间段相比;考虑该因素可令集港货物有效错开港口业务繁忙期;进而避免过高的预集港费和晚集港费;同时;忙碌时间窗越接近截港时刻;空闲时间窗之间的间隔越长;对承运商的影响越大;因此考虑港口忙闲时间窗的运输方案更为合理;

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0 引 言 多式联运凭借其运输灵活、可靠与环保的优势,成为了交通运输行业新的发展趋势。与此同时,大量外贸商品的出口流通形成了以港口为中心的集装箱多式联运运输方式,以港口为终点的多式联运集港运输模式引起了广泛关注。 近年来,国内外学者对集装箱多式联运路径优化进行的研究主要集中在时间窗约束和中转衔接两方面。 带时间窗的多式联运路径优化可细分为单一时间窗、模糊时间窗、混合时间窗。单一时间窗方面,吴晓莉等人[1]以汽车销售为背景,建立了以总运输成本最小为目标的由单起点到多终点的优化模型,并通过蚁群算法求解。模糊时间窗方面,熊桂武[2]和梁晓慷[3]考虑到客户对运输时效性的要求,建立了以客户模糊满意度最大且运输成本最小为目标的多式联运路径优化模型;于雪峤等人[4]考虑运输时间客户满意度的同时,加入中转节点作业时间窗约束,建立了以总费用最小为目标的多式联运路径优化模型。混合时间窗方面,吕学伟等人[5]考虑到运输方式的硬时间窗和收货时间的软时间窗,构建了以总运输成本最小为目标的混合时间窗模型;张小龙等人[6]则将中转节点设置为软时间窗,将目的地节点设置为硬时间窗,建立了考虑运输成本、时间成本以及环境成本的多目标多式联运路径优化模型。纵观考虑时间窗的多式联运路径优化文献,大多数以运输总成本最小、客户满意度最大或者收益最大为优化目标,以转运次数、各节点货物流量平衡等为核心约束,兼顾货物抵达各节点的时间约束,构建数学模型,并设计相应的算法求解,最终给出最优的多式联运路径。 考虑中转衔接的文献可以细分为节点耗时和班期限制两方面。涉及节点耗时的文献中,王清斌等人[7]认为转换时间和成本的变化会对运输方案选择产生影响,将转换时间设置为服从正态分布规律的非确定值,令转换成本随转换时间变化,以总成本最小为目标,建立了带有时间约束的混合整数规划模型。刘杰等人[8]考虑到运输方式转换的实际性给出了运输方式中转备选集,并根据不同出发时间会对运输费用造成影响,建立了基于备选集的多式联运动态路径优化模型。辛春林等人[9]考虑到危险品运输过程中,运输费用和人口风险具有较强的时变性,将中转作业细分为中转运输、卸货装货和等待出发3项子作业,构建了以费用和风险的加权值最小为目标的多式联运最短路径选择模型。刘松[10]将中转节点耗时转换为路段权重,将考虑中转的多式联运问题转化为网络最短路径问题,并构建了以总时间最短为目标的多式联运路径优化模型。杨雄等人[11]提出了基于路径多样性的网络节点影响力探测和评估方法,能够更细粒度地对节点影响力进行有效的排序。考虑到班期限制的文献中,彭勇等人[12,13]提出了含班期限制的多式联运路径决策模型,验证了班期限制对多式联运路径决策有较大影响。在此基础上,又进一步建立了以总运输费用、总运输时间、总运输风险为优化目标的模型,求解得出考虑班期限制的多式联运路径优化模型更加合理这一结论。纵览考虑中转衔接的文献,大多数都将中转节点或者中转作业拆分开,以总成本最小、总运输时间最短或总运输风险最小为优化目标,重点兼顾中转等待成本,以场站换装能力限制、班期限制、各节点时间限制为核心约束,构建多式联运路径优化模型并求解。 综上所述,现有的文献从不同的视角对集装箱多式联运路径优化问题进行了研究,然而这些研究大多数都只考虑到运输过程中的总成本最小化或利益最大化,涉及终点节点处理货物工作效率的文献较少。港口是货物及旅客的转运枢纽,其作业复杂多样,且与公路、铁路、海关等诸多口岸单位密切相关[14]。在以港口为终点的多式联运作业中,港口的工作效率往往会对运输成本造成较大影响,若承运商没

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