级联失效下海港-陆港集装箱运输网络鲁棒性分析

当海港受到攻击而失效时,由于港口间的连通关系,会在海港-陆港集装箱运输网络中产生级联失效效应,进而扩散到整个网络中。为此,本文研究海港-陆港集装箱运输网络级联失效下的鲁棒性,设计海港节点与陆港节点的不同状态指标,根据节点失效传播能力与节点间引力模型建立失效节点负载转移方程,构建海港-陆港集装箱运输网络级联失效模型和鲁棒性评估指标,探讨邻居节点失效传播能力阈值、节点冗余量、跳港比例、海港合作陆港数量变化,以及不同节点攻击方式对网络鲁棒性的影响,同时,探究在海港失效后,其竞争港口的业务量变化。结果表明,在增强鲁棒性能方面,节点失效传播能力阈值与跳港比例存在最优取值区间;在一定范围内提高节点的容差参数有助于降低网络级联失效的影响;同时,海港所合作的陆港重叠范围不应过高;竞争港口会瓜分一部分失效海港的业务份额,其业务份额与两港口之间的距离和竞争港口的作业能力相关。

考虑选择概率的内陆集装箱运输网络优化设计

针对西北内陆地区集装箱运输网络的优化与设计问题,在考虑外部客观经济因素的基础上,利用Huff引力模型及Topsis评价模型,将点对之间符合实际运输情况的因素量化为选择概率。建立基于选择概率,以物流成本、环境成本为目标的多目标优化模型,运用NSGAⅡ算法求解。结果表明,引入选择概率不仅使得该地区集装箱运输网络更集约化,而且只需较小的物流成本增长即可获得较大的环境效益。该方法为内陆集装箱运输网络的发展与规划提供理论参考。

蚁群算法在渤海内支线集装箱运输网络优化中的应用

为了解决集装箱海上运输网络系统的NP问题,采用智能仿生蚁群优化算法进行网络优化计算,寻找运输网络中的最短路径。以环渤海内支线集装箱运输网络系统为研究对象,通过构建蚁群优化模型,实验分析和计算,证明运用蚁群智能优化算法可以得到最优的航行路线,算法为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。

需求不确定下考虑碳排放政策的港口-腹地集装箱运输网络减排策略研究

针对同时具备内陆水港中转和无水港中转的港口-腹地集装箱运输系统,构建了包含3种运输方式的多式联运网络结构;然后,对于面临碳排放政策影响和需求不确定性的港口-腹地集装箱运输网络规划问题,建立了当运输需求具有随机性时分别引入碳税政策和碳排放交易机制两种不同政策工具下的优化模型。最后,以长江经济带为实例,分析了在两种排放政策下的绿色运输策略,研究结论表明:两种碳排放政策的实施都促进了经无水港转运的货流量增加,集装箱公铁联运模式得到了发展;在一些特定的税率水平或碳排放配额比例下,运输网络碳排放能实现较大幅度减少,这可为碳排放政策在内陆运输规划领域的应用提供一定的决策参考;相较确定性需求情况,需求的随机性建模对运输网络的绿色发展决策提出了更高的要求。

地下物流系统对集装箱运输网络的影响分析

针对集装箱码头拥堵和环境污染问题,考虑在现有集装箱运输网络的基础上引入地下物流系统。以最小化系统阻抗和二氧化碳排放量为目标,建立针对地下物流系统的多目标规划模型,利用鲁棒分析进行优化,并设计蚁群算法求解。以上海市外高桥港区为例,分析地下物流系统对集装箱运输网络的影响。算例结果表明,地下集装箱运输网络的系统阻抗平均减少40%,二氧化碳排放量平均减少44%,地下物流系统能大幅度缓解交通拥堵,减少环境污染。灵敏度分析结果表明,地下物流系统能有效应对外界因素的变化,提高集装箱运输效率。

内陆集装箱运输网络优化影响因素分析

随着国家经济的稳步发展,集装箱运输系统作为支撑区域经济发展的物流系统越来越受到人们重视,而内陆集装箱运输网络作为集装箱运输系统不可或缺的一部分,对其进行优化就显得很有必要。内陆集装箱运输网络主要有集装箱港口、集装箱运输通道和集装箱中转站这三个部分组成,本文将从这三个部分对内陆集装箱运输网络优化的影响因素进行分析,为提升内陆集装箱运输网络的运作效率提供一定参考。

海洋主航道对全球集装箱运输网络的影响分析

马六甲海峡、苏伊士运河、巴拿马运河三大主航道在全球集装箱海洋运输中发挥着核心作用。本文基于全球集装箱运输船舶AIS轨迹数据构建了无向加权网络,采用网络平均度、聚类系数、平均最短路径长度等指标,从地理空间的视角,度量了全球集装箱海洋运输对三大航道的依赖性。结果表明:①海上主航道受阻对不同区域的影响程度存在显著性差异,对国家中转功能及可达性的影响以航道为中心向外呈距离衰减效应;②集装箱海运网络对航道的依赖性由高到低依次为马六甲海峡、苏伊士运河、巴拿马运河;③从区域角度看,东南亚、中东及地中海等区域国家对航道的依赖性远高于其他国家;④三大航道受阻导致集装箱海运网络结构特征发生变化,对海运大国中转功能及可达性产生中等级别影响,绝大部分海运国家的变幅在中等及以下级别。研究成果对全球集装箱运输网络重点航线保护及航线优化具有参考价值。

基于二维染色体编码的集装箱海运网络免疫算法优化模型

集装箱船舶大型化趋势的日益显著,为船公司和港口运营商带来巨大规模经济效益。要实现这种规模经济,必须合理选择集装箱船舶运营航线及船型尺度,优化整个运输网络。针对区域性集装箱港口群的网络径流优化问题,引入基于二维染色体编码的免疫算法。二维染色体编码能够准确描述集装箱海运网络的结构特点,简化网络建模过程,从而保证基于二维染色体编码的免疫算法对集装箱海运网络优化问题具有良好的适应性。算法通过模拟免疫系统的功能构建优化模型,避免经典算法组合寻优过程中难以克服的组合爆炸问题,从而快速、有效地使运输网络总成本收敛到最小,为集装箱港口的运营管理,特别是航线和船型选择提供充实的理论依据。试验结果同时表明,大型集装箱船舶比小型船舶更具有成本优势,规模经济效益促使集装箱船型尺度进一步增大。

不确定需求下内陆集装箱货流分配及网络优化

为提高内陆集装箱运输网络的货流分配效率,确定提升区域运输网络运作水平的规划建议,以我国东北地区内陆集装箱运输网络为研究对象,在不确定货运需求背景下,建立基于情景遗憾值的货流分配鲁棒优化模型。在货流分配优化方案的基础上,综合运用社区发现算法对备选枢纽节点的集聚性进行分析,并释放关键路径的容量约束进行敏感性分析。研究结果表明了方法的有效性和适用性,可以为内陆集装箱运输网络的规划建设提供科学的决策依据。