考虑风浪影响下的船舶节能航线优化

随着世界能源危机的加剧,节能减排已成为当今时代的重要课题。原油贸易对国民经济的发展至关重要,航运是原油的主要运输方式。其中,VLCC船(Very Large Crude Carrier)应用广泛,但VLCC船体型庞大,容易受到以风浪为首的气象条件影响。本文考虑气象环境、安全转角、时间约束和避障等因素限制,以总油耗最小为目标,构建两种VLCC节能航线优化模型,并设计基于人工势场原理的改进蚁群算法进行求解。通过算例实验发现,本文提出的方法能有效降低油耗。此外,通过对比不同预计到达时间约束下的油耗发现,放宽船舶预计到达时间可以有效降低油耗,但当船舶预计到达时间放宽到一定程度时,油耗降低程度较小。因此,在实际的营运过程中,船公司需要基于实际场景,并权衡船舶油耗和预计到达时间制定方案,以实现节能减排的目标。

基于集合划分的航速可变不定期船舶调度模型

基于不定期船多货物、多船舶、多挂靠港口和多航线的运营组织特征,综合考虑船速对航次时间、航次成本的非线性影响,提出了不定期船舶调度的非线性网络规划模型,用于解决航速可变的船舶选线与调度规划问题.针对模型的结构特点,设计了基于集合划分方法的两阶段求解算法.通过案例计算验证了模型和算法的效果.计算结果表明:考虑船速可变,制定的船舶调度方案能使营运收益提高10%～25%.新建立的模型能够对船舶运行计划、货载选择、包运货物运输组织方式和船速等进行统筹规划,制定详细的船舶运行时刻表,为不定期船舶调度实务提供决策支持.

不定期船经营智能决策支持系统

在分析不定期船经营特点的基础上,将人工智能(AI)和决策支持系统(DSS)结合,提出不定期船经营智能决策支持系统的实现目标、系统基本结构和功能,给出了核心优化模型的表达和系统的知识库与方法库的实现机理。

内支线配船与船舶调度优化

为平衡航运企业内支线营运成本和客户服务水平,研究内支线不定期船舶的配置和调度问题。考虑枢纽港船舶的限制时间和支线船舶容量等现实约束,兼顾各支线港在计划期内不同时段的货运需求,构建了以内支线营运成本和甩货成本之和最小为目标的内支线配船与调度优化模型。结合问题的特征,设计了和声退火混合算法,对模型进行求解。通过案例分析不仅验证了模型和算法的有效性,还给出了枢纽港船舶的限制时间和单位甩货成本的灵敏度分析。

船舶航速优化算法研究

有效的航速优化算法能够使船舶处于最佳航行状态,从而减少燃油开支,节约运营成本。本文以船舶航速作为研究对象,给出一种基于遗传算法的不定期船舶运输经济航速优化方法,实现了航线不变情况下,不定期船舶运输的航速优化问题。

不定期船运输市场优化决策支持系统构建研究

随着世界不定期船运输市场的持续发展和竞争的进一步加剧,在物流供应链管理全球化背景下,海运业的定位应是全面物流服务的提供商或者至少是全面物流提供商的一部分。给出了不定期船运输市场优化决策支持系统的理论框架,该框架由国际航运市场分析模块、不定期船航线优化决策模块和绩效评估模块构成,并探讨了新系统的技术开发路线,为系统的成功开发奠定理论基础。

模糊时间窗下多船型不定期船调度与航速联合优化

为了提高货主满意度的同时船公司能获得更好的经济效益,对不定期船调度与航速联合优化问题进行了研究,利用模糊时间窗刻画货主满意度,考虑自有船舶与租用船舶配置情况、航速等因素对船舶调度计划的影响,以航行成本、港口成本、时间成本、租船成本之和最小为目标,建立模糊时间窗下多船型不定期船调度与航速优化模型.提出一种变邻域遗传模拟退火算法进行求解:先将船型与货物匹配,再根据时间约束生成路径,最后采用邻域搜索策略提高求解质量.算例验证表明:船舶调度与航速联合优化可降低航行成本;注重货主的时间要求可提高其满意度.研究成果拓展了船舶调度及航速优化的相关理论,可为船公司优化不定期船调度及航速提供理论指导.

考虑速遣费和滞期费的不定期船航速优化研究

航运合约中的速遣费和滞期费对不定期船港口选择有重要影响.针对不定期船舶航速优化和港口选择问题,建立货主存在违约概率情况下不定期船港口选择停靠和航速优化模型,并考虑滞期费和速遣费对船公司利润的影响,使用改进型粒子群算法——两阶段粒子群算法进行求解模型.通过算例分析,将改进型粒子群算法与传统粒子群算法对比,发现改进型粒子群算法无论在收敛速度还是计算结果方面都优于传统粒子群算法.最后通过灵敏度分析发现,船公司利润在一定范围内会随着违约率、滞期费和港口装卸效率的上升而上升.

区域航运网络上的不定期船舶调度优化

为降低在区域航运网络上提供不定期货运服务的航运企业运营成本,本文研究了不定期船舶的调度优化。以区域内不同港口间货运需求已知为前提,重点考虑泊位时间窗和每个港口可装可卸的实际情况,兼顾港口的货物服务时间窗和船舶容量等现实约束,以计划期内所有调度船舶的总运营成本最小为目标,构建了一个整数规划模型,设计了嵌入禁忌搜索规则的遗传算法对模型进行求解,给出了所有船舶的挂靠港次序和运输的货物。通过数值实验,将改进遗传算法与CPLEX和传统遗传算法对比,验证了模型和算法的有效性。结果表明,考虑泊位时间窗和港口可装可卸能够降低运营成本。

不定期船连续航次燃油补给与航速优化集成调度模型

针对当下国际船用燃油价格高企,不同港口燃油价格严重分化对不定期船航次燃油补给港选择,燃油补给量确定,航次船速优化的影响,不同燃油价格对加油量与载货量的悖反效应,不同航速受燃油价格影响对耗时成本与耗油费用的平衡效用,当前航次决策对后续航次的影响,以及这些影响关系的复杂性,提出不定期船连续航次燃油补给与航速优化集成调度问题.以连续多航次利润最大为目标,运用多重嵌套期望平均值处理技术与混合整数非线性规划建模方法,构建该问题的集成调度模型.最后,通过实际案例应用与对比分析,验证本文模型的实用性和优越性.

不定期船调度决策支持系统

在分析不定期船调度工作的基础上，利用ＡＩ和ＤＳＳ的基本理论和技术，对不定期船调度决策支持系统进行了研究，详细阐述了系统的数据库、知识库和模型库等系统设计与实现的问题。ＤＳＳ中采用了图形化模式操作方式，有利于用户接受和操作。

一种基于禁忌搜索算法的散货船船货双边匹配模型

对复杂场景下的散货船船货双边匹配方法进行分析,结合企业生产经营系统积累的数据验证该方法在解决船货双边匹配问题方面的有效性。考虑时间和利润最优目标,利用开源框架Open TS(Open Tabu Search)设计基于禁忌搜索(Tabu Search,TS)算法的船货双边匹配模型,通过仿真算例验证该模型的有效性。检验结果表明,该模型对提高远洋货物运输的经济效益具有重要作用,可供船货双边匹配研究方案的制订参考。

不定期船航次估算的风险概率决策研究

指出现有不定期船航次估算中存在的问题．通过大量的统计调研，分析某航区出现大风的概率及其对不定期船航次产生的影响．验证不定期船一个航次遇ｋ 次大风而停泊的总天数的概率分布．计算出不定期船航次每天净收益的期望值，从而作出不定期船航次估算的风险概率决策．实例证明结果可靠。

基于运输需求时/空特征的不定期船舶运输的调度优化

考虑货主的选择行为与运输需求的时空分布特征,把承运人的船舶运营期划分为多个连续的时间窗,基于离散选择模型把货主的选择惯性转化为承运人在航段上的市场份额,对不同时间窗内承运人在即期市场上应承担的货运量进行优化;以承运人利润最大为目标构建优化模型,求解规划期内船舶的运营调度方案,确定船舶承运的货物和航次衔接;选取太平洋地区包括中国、加拿大、澳大利亚、俄罗斯、印度尼西亚、巴西和美国在内的7个国家作为干散货主要进出口国,在每个国家确定一个港口作为网络节点,根据克拉克森官网发布的航线、运价与干散货需求等数据对不定期船舶进行调度优化,并采用遗传算法求解模型。计算结果表明:在相同的运输时间窗内,在优化方案下,船舶航行时间为58 d,收益为3.01×10~5美元,在传统调度模式下,单纯追求每个航段的收益最大化,船舶航行时间为56 d,收益为2.48×10~5美元,优化方案的利润高出5.30×10~4美元,因此,为了最大化运营期的利润,在货运需求时空变化和货主选择惯性的影响下,船舶在某些时间窗内应执行空载或利润较低的航次。

船舶资源优化配置问题研究现状与展望

分别从问题类型以及研究特点对现阶段船舶资源优化配置问题的研究成果进行分类,分析现阶段研究的热点,并说明未来可能存在或继续深化的研究方向,主要包括燃油补给、供应链、不确定性研究、港口与船舶运输的联合优化以及绿色航运等方面.通过对船舶资源优化配置问题研究成果的归纳总结,旨在为推动船舶资源优化配置问题研究的发展提供支持.

不定期船即期航运市场效能分析

运用微观经济学的基本原理，分析不定期船即期航运市场的特征。通过运费串、运输成本、航次时间以及船舶航速之间关系的研究，推导出船舶边际收益等于边际成本的最大利润原则，从而作出不定期船即期航运市场的最佳效能分析。