考虑运价波动的集装箱班轮航线配船优化模型及算法

摘要

当前经济低迷与世界贸易增长缓慢等诸多变化因素，直接影响着国际集装箱运输市场。考虑到货运市场的不确定性，采取相应措施调整运营策略，对于集装箱班轮运输企业格外重要，其中，调整航线上各类船舶的优化配置，是企业降低风险、提升竞争力的有效举措之一。
　　目前，全球大多数大型集装箱班轮企业均采用干支线结合的形式进行运力配置、单一航运方式转向多式联运、降低航行速度、参与国际物流网络等方法，进而达到降低企业经营成本、增加利润总额的目的。正是由于全球航运环境短期内的急剧恶化和航运企业的运力过剩，迫使全球集装箱班轮运输市场的竞争转入到一个新的层面。集装箱班轮运输企业想要在如此复杂的竞争局势中存活下去，就必需在当下的营运基础上合理规划运输网络、科学安排货物调度、极大化满足客户对货物运输时效的需求，将多种类型、数目合理的船舶配置到营运的航线上，力求使得企业运营总成本最小化与利润最大化，同时提升整体服务质量，增强企业活力。
　　通过研读大量中外学者对于航线配船优化模型的相关文献，重新构建班轮航线配船模型并做出验证，目的是使船公司在航线配置方面更具竞争优势。本文首次将货物运输的时间价值引入航线配船模型中，在实现船公司增效的前提下，通过分析货主因运输时间的延长而造成的额外损失，减少因降低船速引起的运价波动，从中寻求最佳的配船方案。经过对集装箱班轮运输的运营成本和航线参数分析，构建了一种考虑运价波动的集装箱班轮运输航线配船多目标函数优化模型。在此基础上，应用改进的NSGA-Ⅱ算法求出了模型的Pareto有效解集。最后，以某知名大型集装箱班轮企业的真实案例来验证该模型的可靠性与有效性。本文研究旨在为航运企业在今后航线配船相关领域提供有价值的理论指导。

目录

声明

摘要

1．1 研究背景与意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究综述

1．2．1 航线配船优化研究

1．2．2 货物时间价值相关研究

1．2．3 多目标优化相关研究

1．3 研究内容与思路

第2章 相关理论及专业背景概述

2．1 遗传算法

2．1．1 遗传算法的概念及基本原理

2．1．2 遗传算法的特点

2．1．3 遗传算法的应用

2．2 NSGA-Ⅱ算法

2．2．1 多目标优化问题求解方法

2．2．2 NSGA-Ⅱ算法的实现

2．3 集装箱班轮运输特点及成本构成

2．3．1 集装箱班轮运输的概念及特点

2．3．2 集装箱班轮运输的成本构成

2．4 集装箱班轮航线特点及布局形式

2．4．1 集装箱班轮航线的概念及特点

2．4．2 集装箱班轮航线布局形式

2．5 远洋干线集装箱班轮航线配船分析

2．5．1 航线配船

2．5．2 航线配船的必要性

2．5．3 航线配船的方法

2．5．4 航线配船的相关影响因素分析

2．6 本章小结

第3章 集装箱班轮航线配船模型的构建

3．1 货物运价分析

3．1．1 货物时间价值的概念

3．1．2 影响货物时间价值的相关因素分析

3．2．模型假设

3．3 符号定义

3．4 模型参数

3．4．1 航速、航次时间及配船数之间的关系

3．4．2 航速与营运成本的关系

3．4．3 航速与船舶油耗及CO2排放量的关系

3．5 目标函数

3．6 约束条件

3．7 本章小结

第4章 算法设计

4．1．2 适应度函数

4．1．3 遗传操作

4．1．4 非劣解局部搜索算子

4．2 改进NSGA-Ⅱ算法框架

4．3 本章小结

第5章 实证分析

5．1 相关数据

5．2 Pareto求解

5．3 算法性能分析

5．4 本章小结

第6章 结论与展望

参考文献

致谢