基于实证分析的集装箱港口腹地划分

为探究多重因素影响下集装箱港口的合理腹地范围,基于运输路径优化模型和配流模型对不同类型集装箱港口的腹地范围进行实例分析。研究表明:集装箱港口的地位、集疏运方式是影响腹地范围的重要因素。现代理念下的集装箱港口腹地划分已突破传统地理空间的约束,为多重因素交织竞争作用下的结果。集运输成本、运作效率、服务质量和增值服务于一体的货源集聚综合能力在集装箱港口腹地划分中发挥重要作用。     

基于列生成算法的集装箱班轮运输网络优化

为使集装箱班轮运输公司在相对较为稳定的航运网络上进行适时调整和优化,以适应航运市场的变化获得最大利润,以CKYH联盟为例,将联盟利润最大作为目标函数,将每段航线和港口货物运量、船队运能、运输需求以及承运人船舶数量作为约束,建立混合整数规划模型.通过对联盟在亚洲-地中海的航运网络进行优化,得出需要挂靠的港口、挂靠港口顺序以及每条航线单次货物运量.对于混合整数规划模型,运用列生成算法对模型进行分解,然后运用CPLEX软件进行编程求解,得到航运网络优化的最终结果.该解法提供了一种航运网络优化的新方法.     

前馈控制的PERT在集装箱码头业务流程中的应用

为了加快港口集疏运 ,提高港口的服务质量及生产效率 ,本文采用了计划评审技术 (PERT)这一前馈控制方法 ,建立了集装箱码头业务流程计划评审技术模型 ,通过概率分析可以得到货物在港的逗留时间 ,并将这一模型运用到北仑集装箱码头进口业务流程中 ,分析了该集装箱码头进口业务流程的关键路线 ,对该路线进行了优化并提出了一些建议和设想     

集装箱多式联运协调计划的分级优化

为更好地实现集装箱多式联运的综合效益,针对多式联运协调计划的复杂性,通过分析多式联运计划的层次,建立多式联运计划的分级优化概念模型;针对模型中核心内容的海上班轮运输计划和内陆集疏运计划,建立任务分配的优化模型;设计相应的遗传算法,对优化模型进行求解.仿真试验验证模型和算法的有效性.     

长江经济带内河集装箱港口低碳运行效率研究

为提高长江经济带内河集装箱港口低碳运行效率,考虑港口之间存在的竞争关系,运用非期望产出的数据包络分析(data envelopment analysis, DEA)博弈交叉效率模型测度港口低碳运行效率,构建空间杜宾模型分析港口低碳运行效率的影响因素以及进行直接效应和溢出效应分解。结果表明：2010—2020年长江经济带内河集装箱港口低碳运行效率总体水平不高且区域发展不平衡,存在着显著的空间相关性。港口城市从业人数、集装箱吞吐量、CO₂排放量对港口低碳运行效率产生显著的正向影响,而外贸水平和产业结构对港口低碳运行效率产生抑制作用。经济水平、城市人口、集疏运条件存在正向空间溢出效应,而产业结构和集装箱吞吐量对邻近地区港口低碳运行效率产生抑制作用。因此,围绕长江经济带产业结构优化进行针对性政策调整,推动外向型产业发展是提高长江经济带港口低碳运行整体效率的当务之急。     

外部成本下成都—洋山港区集装箱集疏运体系的均衡研究

为在现有铁路、高速公路、长江水道及内河航道等基础设施存量的基础上实现集疏运体系的优化,针对成都—洋山港区的集装箱运输现状,构建集疏运体系内铁海联运、公路运输和水水中转的Logit博弈模型.通过对相应参数值进行纳什均衡分析后得出：不考虑外部成本时,各种集疏运方式的均衡运输费用、集装箱箱量及所占比率与实际运营数据基本吻合;而在依次考虑交通事故、噪声污染、有害气体排放等外部成本时,均衡运输费用皆随之增加,而集装箱箱量和比率则随之变化,其中铁海联运的箱量和比率迅速增加.因此,外部成本应合理内部化,以通过市场机制实现集疏运的方式调整和体系优化.     

基于MCMC方法优化的港口交通系统风险仿真

为获得较为准确的港口交通系统风险分布,提高港口风险管理能力,在港口交通风险定量化评估的基础上,得出交通事故率和事故后果的贝叶斯概率统计,构建基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法的港口交通系统风险仿真模型.利用WinBUGS软件,通过MCMC方法对该模型进行参数推断和优化;并在此基础上对港口交通系统风险进行仿真实验,得出风险度分布曲线.实例表明,优化后的仿真模型能更好地反映港口交通系统风险的趋势,为港口安全管理决策提供支持.     

需求不确定情况下区域港口的投资决策

针对需求不确定情况下多港口地区的多期港口投资决策问题,从政府规划角度考虑港口利润、港口经济溢出效益和消费者剩余等因素,从港口发展角度考虑港口资源的有效利用,以社会福利和区域港口资源利用率最大为目标,构建多目标优化模型。利用多目标粒子群优化算法对所建模型进行求解。以某沿海地区港口投资决策为例进行分析,得到区域港口的多期投资方案。结果显示,利用所建模型能够有效得出综合考虑多方利益的港口投资方案,为需求不确定情况下的区域港口投资决策提供参考。     

基于码头集卡共享的运输任务分配优化模型

为提高港口集疏运效率,减少集卡空驶,提出一种基于集卡共享的任务分配方法。以最大化承运人的总利润为目标,引入补偿机制激励承运人合作,考虑进出口任务的截止时间、承运人车队大小,建立基于码头集卡共享的任务分配模型。通过优化进出口任务分配,减少集卡空驶,并设计启发式算法求解模型。分析不同情景下承运人的利润变化,并通过算例分析验证算法的有效性。结果表明:基于集卡共享的任务分配模型能够有效地对任务分配过程进行优化和控制,进而提高集卡作业效率。     

基于雁阵模式理论的环渤海港口规模研究

为合理利用港口资源,减少各港口彼此间的资源竞争,基于雁阵模式理论对环渤海港口的规模进行研究.首先通过拓展雁阵模式的内涵和预测范围,对环渤海各港口的规模进行雁阵排名;然后将环渤海各港口划分为3个梯度,基于政策分析和劳动力成本优势,对环渤海港口的升级和优化顺序进行分析;最后针对不同梯度的港口提出不同的发展策略.该方法可为我国港口的合理规划提供理论基础,为港口管理者制定合理的发展策略提供科学依据.     

多Agent的集装箱供应链能耗优化数学模型

为更好地实现集装箱运输任务协同和系统优化,针对集装箱运输覆盖地域广、参与主体多、活动协调难的问题,通过对集装箱运输系统的深入分析,将多Agent技术引入集装箱运输,构建起基于多Agent的集装箱供应链模型,并就模型中Agent体功能活动和结构特性进行分析.在此基础上,针对日益严重的集装箱运输能耗问题,建立集装箱运输能耗优化数学模型,并仿真分析集装箱供应链Agent体能力变动而引发的路径选择、运量分配以及能耗变动.结果表明,集装箱运输过程Agent体能力变化时,通过上述模型能够实现各Agent的有效协同,寻求能耗最优的运输方案.     

集装箱班轮服务网络优化和货运路径设计

为提高班轮公司的资源优化能力,解决航线选择、重箱运输路径、空箱调运路径、多类型船舶配置以及船速设定等问题,根据实际班轮运输组织方式的特征,构建多港挂靠和轴辐式混合网络,建立以运营总成本最小为目标的非线性混合整数规划模型。采用大M法把这个非线性模型转换成线性模型后通过CPLEX进行求解,并用中远集运在亚洲—大洋洲—欧洲区域的部分航线验证模型的有效性。通过灵敏度分析发现:港口装卸效率的提升对减少班轮公司运营成本效果显著;船舶的燃油成本与运营成本之间存在着相关性,故油价的持续上涨迫使班轮公司选择降速、配置更多的船舶来降低整体成本。     

基于ArcGIS的多温区冷藏车辆路径优化

为降低冷链物流成本,研究多温共配模式下生鲜农产品冷链配送问题。采用多温区冷藏车,构建考虑运输成本、货损成本、制冷成本的路径优化模型,利用遗传算法对算例进行求解,借助ArcGIS规划最短路径。算例结果显示,与传统配送模式相比,多温共配模式可减少2辆冷藏车的调度,总成本降低34. 1%,实际运输距离缩短54. 1%。多温共配模式可有效解决生鲜农产品配送小批量、多品种、高成本的问题。     

运量变化下的干散货海河集散优化

为降低海河集散运输的总运输成本,根据对三程运输、江海直达运输和减载运输特点的评价,研究干散货海河集散的优化问题.在成本最低基础上,考虑运量变化对干散货海河集散的影响.从大型制造企业和船运公司的角度构建一个运量变化的干散货海河集散模型.以铁矿石内河运输为例,将鲁棒优化模型与普通模型进行对比.结果表明,虽然鲁棒优化模型使得成本小幅度提高,但可以有效地控制运量变化对运输网络的影响,使得优化后的模型能够处理有一定变化幅度的运量.     

贵州城市体系空间结构与分形特征研究

在定性描述贵州城市体系空间结构特征的基础上,运用分形理论对贵州城市体系空间结构进行了定量研究.结果表明贵州各城市在空间分布上有分形特点,基本呈分散分布.城市之间运输网络通达能力较低,结构还不完善且规模小,与现代城市经济发展的要求差距较大,并指出了贵州交通运输网发展滞后的原因和优化空间结构的思路.     

乌鲁木齐市A级旅游景区系统空间结构分形研究

旅游景区系统的空间结构不仅影响区域设施空间布局,同时也影响区域空间结构的优化和调整。基于分形理论,对乌鲁木齐市A级旅游景区系统空间结构进行研究,以唯一的5A级旅游景区天山大峡谷为中心,测算聚集维数以及基于乌鸦距离和乳牛距离的空间关联维数。结果表明：乌鲁木齐市A级旅游景区系统的空间结构存在明显的双分形特征,总体上呈现聚集分布,分布密度由中心向四周衰减较快,在演变过程中可能出现多中心并存的格局;系统空间结构具有自组织优化趋势,各景区之间关联程度较高,但总体交通通达性一般,交通网络体系还不够完善。据此提出多中心协同发展模式、大力打造主题式景区、开发精品自驾游路线等建议,形成旅游空间网络体系。     

基于小波分解的集卡港内周转时间预测

为准确预测集卡的港内周转时间,进而提升整个物流系统的作业效率,通过对集装箱码头闸口数据进行深入分析,得到3种不同任务类型的集卡港内周转时间序列,并在此基础上提出一种基于小波分解和自回归移动平均(autoregressive moving average, ARMA)模型的集卡港内周转时间预测方法。该方法首先利用小波分解技术对集卡港内周转时间序列的多维变化特征进行逐层分离,再利用ARMA模型对分离后的多个时间序列分别进行拟合,然后对拟合结果进行合并,以此近似模拟原序列的时变规律,继而实现集卡港内周转时间的短期预测。为验证该方法的有效性,将数据样本划分为训练集（75%）和测试集（25%）,训练集用于拟合多维ARMA模型,测试集用于检验ARMA模型的预测结果误差。研究结果表明,对于3种任务类型,该模型均可以精确预测集卡的港内周转时间,为物流企业调整集卡运输计划提供相应的技术支持。     

基于NSGAⅡ的带时间窗生鲜品配送路径优化

考虑到生鲜品的易腐性、高时效性和对运输环境要求高的特点,为减少生鲜品配送企业的配送成本,提高客户满意度,在车辆载重、时间窗、生鲜品保质期等约束条件下,提出将配送总成本最小化和生鲜品新鲜度最大化的多目标车辆路径优化模型。利用改进的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmⅡ,NSGAⅡ)对模型进行求解。求出满足配送总成本最小和生鲜品新鲜度最大的相对较优解,证明模型的有效性。该模型在大规模配送和客户地理位置分布较为分散的情况下,对生鲜品新鲜度的优化较为明显。