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        基于銜接組合的集裝箱多式聯(lián)運服務分段采購優(yōu)化

        2014-07-18 11:55:05楊華龍東方劉迪
        關鍵詞:運單托運人班次

        楊華龍,東方,劉迪

        (1.大連海事大學交通運輸管理學院,遼寧大連116026;2.廣西民族大學商學院,南寧530006)

        基于銜接組合的集裝箱多式聯(lián)運服務分段采購優(yōu)化

        楊華龍*1,東方2,劉迪1

        (1.大連海事大學交通運輸管理學院,遼寧大連116026;2.廣西民族大學商學院,南寧530006)

        為解決集裝箱多式聯(lián)運服務分段采購中的運輸費用和運輸時間優(yōu)化難題,從多式聯(lián)運經(jīng)營人的視角出發(fā),提出了集裝箱多式聯(lián)運總費用最小化和總運輸時間最小化的雙層優(yōu)化目標.基于運輸路徑選擇和時、空、量的銜接組合,結合托運人運單、集裝箱多式聯(lián)運組織形式、集裝箱交接地點、運輸路段及方式、運輸時間、運費率等要素約束,建立了集裝箱多式聯(lián)運服務分段采購優(yōu)化模型.運用自然約束語言設計搜索算法程序并求解.數(shù)值實驗分析結果表明,該模型及搜索算法不僅易于實施求解,而且應用效果良好,達到了集裝箱多式聯(lián)運一體化無縫運輸?shù)哪康?

        綜合交通運輸;分段采購;銜接組合;集裝箱多式聯(lián)運;優(yōu)化模型

        1 引言

        集裝箱多式聯(lián)運是指由兩種或兩種以上運輸方式共同完成的集裝箱運輸,其服務交易過程極為復雜.多式聯(lián)運經(jīng)營人一方面要以承運人的身份為托運人提供集裝箱運輸服務,另一方面又以托運人的身份向水路、鐵路、公路等實際承運人購買上述運輸服務.如何采取一種集系統(tǒng)性和科學性于一體的方法,采購不同運輸方式和不同運輸路徑下的優(yōu)化組合運輸服務,已成為集裝箱多式聯(lián)運經(jīng)營人能否有效開展集裝箱多式聯(lián)運的一個難點.

        目前,運輸服務采購問題已受到許多學者的關注[1-3].在集裝箱運輸和多式聯(lián)運服務采購領域中,Caris等[4]總結了多式聯(lián)運決策研究主要是圍繞政策支持、節(jié)點網(wǎng)絡設計、聯(lián)運服務網(wǎng)絡設計、聯(lián)運路徑優(yōu)化、運費操作和信息通信技術的創(chuàng)新等問題展開的.Chang等[5]以總運輸成本和來自空氣污染的外在成本最小為目標,建立了國際集裝箱在韓國公路、鐵路和近洋航線上的多式聯(lián)運優(yōu)化模型.Wang等[6]研究了集裝箱多式聯(lián)運系統(tǒng)中集裝箱類型的選擇和運輸方式的組合優(yōu)化,構建了模糊需求下運輸成本最小化的數(shù)學模型,并利用改進的粒子-蟻群優(yōu)化算法求解.蔣洋等[7]研究了尋求運輸成本、轉運費用等最小化的多式聯(lián)運運輸方案選擇問題,并提出了交叉熵算法.王清斌等[8]研究了考慮集裝箱多式聯(lián)運在運輸方式轉換過程中節(jié)點作業(yè)隨機特征的多式聯(lián)運運輸方式和路徑選擇模型.

        綜上,現(xiàn)有文獻考慮的大多是從托運人的視角,以運費最小化為目標的運輸服務采購優(yōu)化問題.尚未充分考慮集裝箱多式聯(lián)運服務采購中的總費用最小化和總時間最小化的一體化無縫銜接雙重目標問題,很少考慮到網(wǎng)絡的可達性因素和運輸網(wǎng)絡的銜接問題,并不太適用于基于時間、地點銜接的集裝箱多式聯(lián)運分段運輸服務采購問題.本文從集裝箱多式聯(lián)運經(jīng)營人的視角上,以集裝箱多式聯(lián)運經(jīng)營人向水/陸各路段實際承運人的運輸服務進行分段采購為切入點,建立基于路徑選擇的集裝箱多式聯(lián)運服務分段采購優(yōu)化模型,并基于自然約束語言設計相應的算法程序,以期豐富和完善集裝箱多式聯(lián)運運營組織理論和實踐.

        2 采購優(yōu)化模型

        2.1 問題描述

        集裝箱多式聯(lián)運服務采購從總體上可以分為兩個階段,第一階段是托運人向集裝箱多式聯(lián)運經(jīng)營人進行運輸服務采購,第二階段則是多式聯(lián)運經(jīng)營人向水/陸各路段實際承運人進行運輸服務的分段采購.從多式聯(lián)運經(jīng)營人的角度,向水/陸各路段實際承運人進行運輸服務的分段采購優(yōu)化問題可以描述為:假定有n個運單,要在規(guī)定的時間段內(nèi)通過m個路段來完成(將相應的集裝箱送達指定地點).每個路段每天有若干個班次從起點行至終點,每個路段有其固定的運輸方式、運輸里程、運輸時間、運輸能力(標準集裝箱)、運輸費率.現(xiàn)需要多式聯(lián)運經(jīng)營人以總運輸費用最小和總運輸時間最小為目標,做出合理的運輸安排,確定這n個運單的運輸路徑(路段組合)及運輸時間,以便在規(guī)定的時間段內(nèi)將其全部完成.

        從集裝箱多式聯(lián)運供應鏈的角度來看,上述優(yōu)化問題可以理解為多式聯(lián)運經(jīng)營人與多個水/陸各路段實際承運人合作,根據(jù)各路段的運力資源來規(guī)劃各運單的運輸路徑、實際承運人,以及具體的運輸時間,以使總運輸費用最小和總運輸時間最少.針對該問題中具體分段運輸服務采購,集裝箱多式聯(lián)運經(jīng)營人作為托運人,需要根據(jù)托運人運單中關于交接貨物的地點和時間的要求,選擇合適、合理的各路段運輸方式,將其集裝箱貨物連貫地運輸,通過多種運輸方式的轉換,最終到達目的地點.

        多式聯(lián)運經(jīng)營人在選擇多式聯(lián)運的各路段服務時,既要考慮運輸費用的因素,又要考慮總的時間效率因素.因此,雙重優(yōu)化目標分別為,多式聯(lián)運所有路段的總運費最小和多式聯(lián)運所有路段的總運輸時間最少.

        在集裝箱多式聯(lián)運服務采購優(yōu)化問題中,主要有以下四方面的約束條件:

        (1)空間約束:為運單選擇的路徑要滿足,對于同一運單來說,它所經(jīng)過的各路段的起點和終點必須首尾相接;運單的起點終點要與運輸路徑的起點終點相同.

        (2)時間約束:優(yōu)化問題的可行解不僅要滿足時間窗口的約束,單個運單的運輸也要滿足時間先后順序的約束.

        (3)能力約束:每一路段班次上運輸?shù)乃羞\單要受到運輸能力的約束,即處于每一路段的班次上運輸運單的數(shù)量、重量之和必須小于該路段(班次)的最大運輸能力.

        (4)隱含約束:對于運單所含路段組合集合中的不同路段,其下一路段不能相同;在路段組合集合中,不同路段不能有相同的前一路段;相同路段上不同時間出發(fā)的班次上運輸運單不能相同.

        對于空間和時間鏈接的設計,本文引入了前后路段的變量,通過邏輯規(guī)劃對前后路段的運輸?shù)攸c和交接時間做排序約束,前一路段的終點必須等于后一路段的起點,后一路段的開始運輸時間必須晚于前一路段的到達時間.特別地,運單起始路段的起點應與運單發(fā)貨地點相同,起始路段的發(fā)貨時間應與運單發(fā)貨時間相等,運單終止路段的終點應與運單交貨地點相同,終止路段的交貨時間應與運單交貨時間相等,處于交貨時間窗口內(nèi).

        此外,為了使運單在終止路段的空間和時間上也能滿足上述鏈接約束,需要作以下特殊處理:對于任意運單可增加一個虛擬的路段作為終止路段的后續(xù)路段,這樣,運單的實際終止路段也存在后一路段,在地點和時間的銜接上也滿足前后路段之間的所有空間和時間約束.運單增加的虛擬路段的起點與實際終止路段的終點相同,起運時間遲于實際終止路段上的到達時間,如圖1所示.

        2.2 模型構建

        假設某集裝箱多式聯(lián)運經(jīng)營人有n個運單,m個運輸路段可供選擇,每個路段j有kj個起運時間,運輸費用為cj,最大裝箱量為CQj,最大載重量為CWj,運輸時間為tj.運單i的發(fā)運時間是從這m個運輸路段的共∑j∈{1,m}kj個起運時間中選取的,其發(fā)貨數(shù)量為qi,重量為wi,發(fā)貨地點為Oi,接貨地點為Di,要求集裝箱貨物到達目的地的時間滿足時間窗[t1i,t2i],t1i為運單i送達時間的下限,t2i為運單i送達時間的上限,k=∑j∈{1,m}kj為所有路段的起運時間之和.

        在此多式聯(lián)運各路段服務的采購問題中,運單i的路段數(shù)量未知,設為Li,顯然Li≤m.運單i在起點的實際出發(fā)時間和到達終點的時間也是未知的,設為T1*i、T2*i,另外,由于路徑不確定,運單i在其中間運輸路段中的起點、終點、起運時間、到達時間都不確定,設其在第li(li∈{1,…,Li})個路段中的起點為S1i,li,終點為S2i,li,起運時間為T1i,li,到達時間為T2i,li,則該分段服務采購的優(yōu)化模型可以描述如下:

        目標函數(shù)

        式(1)和式(2)為雙重優(yōu)化目標,分別表示多式聯(lián)運所有路段的總運費最小和多式聯(lián)運所有路段的總運輸時間最少;

        式(3)中,xij為0-1變量,表示運單i是否選擇路段j;

        式(4)中,yijt為0-1變量,表示運單i是否選擇路段j的第t個起運時間;

        式(5)定義了0-1變量xij和yijt之間的邏輯關系,表示如果運單i選擇路段j,則運單i一定選擇路段j的某一個起運時間kj,且此時的kj有且只有一個;

        式(6)表示在集裝箱多式聯(lián)運中安排給運單i的路段數(shù);

        式(7)表示運單i的起始路段的起點與運單i的發(fā)貨地點相同;

        式(8)表示運單i在起始路段上的起運時間與運單i的發(fā)貨時間相等;

        式(9)表示運單i的終止路段的終點與運單i的交貨地點相同;

        式(10)表示運單i在終止路段上的到達時間與運單i的交貨時間相等;

        式(11)表示運單i的各個不同運輸路段的起點不相同;

        式(12)表示運單i的各個不同運輸路段的終點不相同;

        式(13)表示運單i的各個不同運輸路段的起運時間不相同;

        式(14)表示在運單i的各個運輸路段中,前一路段的終點必須是后一路段的起點;

        式(15)表示在運單i的各個運輸路段中,前一路段的到達時間必須晚于后一路段的起運時間;

        式(16)定義了運單i的任一路段上的到達時間,在數(shù)值上等于其在該路段上的起運時間加上運輸時間再減去1;

        式(17)約束了運單i在其終止路段上的到達時間必須滿足時間窗要求;

        式(18)表示每個路段任一時間運載的集裝箱數(shù)量不能超過該路段自身的最大載箱能力;

        式(19)表示每個路段任一時間運載的集裝箱貨物重量不能超過該路段自身的最大載重能力.

        3 算法設計

        通過上述分析和建??芍b箱多式聯(lián)運服務分段采購優(yōu)化模型不僅具有非線性的特點,還存在鏈接式排序問題.在對模型求解時,要用最短路問題求解的思路與空間、時間的鏈接問題相結合,形成所謂的“串”.而使用一般的求解軟件很難描述地點和時間的鏈接,對于非線性問題的求解效率也不高.因此,需要調(diào)用人工智能邏輯進行搜索和求解.

        本文使用自然約束語言(NCL)[9],設計自然約束算法程序進行搜索和求解,步驟如圖2所示.

        圖2 求解步驟框架Fig.2 Framework of solving steps

        優(yōu)化模型中的0-1變量xij表示運單i是否選擇路段j,在算法模型中使用集合變量RouteOrder表示,即將所有xij為1的承運人放入集合變量RouteOrder中.yijt則表示運單i選擇路段j時間表中的第t個起運時間進行運輸,由于時間選擇的唯一性,因此算法模型中使用數(shù)值(非集合)變量shiftRouteOrder表示,設計基于混合集合規(guī)劃的多式聯(lián)運路徑選擇算法模型.

        搜索策略1搜索具有瓶頸性質(zhì)的變量運單終止路段lastRouteOrder.

        按照如下順序?qū)Ψ羌献兞縧astRouteOrder進行搜索:①集裝箱數(shù)量較多的運單,②路段組合不確定性較小的運單,③各路段組合中可選終止路段較少的運單,④運單時間窗要求比較緊張的運單,⑤與運單的目的地點相同的路段,⑥運費較低的路段,⑦箱量總和較少的路段,⑧用時較少的路段,⑨里程數(shù)較小的路段,⑩各個路段的第一個起運時間,○11可使用班次數(shù)量較少的運單路段,○12實際使用的班次不確定性最小的路段.

        搜索策略2搜索核心變量RouteOrder.

        按照如下順序?qū)蟁outeOrder進行查詢搜索:①運單路段組合不確定性最小的運單,②時間窗時間上限最小的運單,③集裝箱數(shù)量較大的運單,④可以成為終止路段的路段,⑤運費率較低的路段,⑥路段的第一個發(fā)運時間,⑦裝載集裝箱數(shù)量之和較小的路段,⑧耗時較短的路段,⑨里程數(shù)較小的路段,⑩實際使用的班次不確定性最小的路段,○11可使用班次數(shù)量較少的運單路段.

        搜索策略3搜索核心變量shiftRouteOrder.

        按照如下順序?qū)Ψ羌献兞縮hiftRouteOrder進行查詢搜索:①量較大的運單,②運輸環(huán)節(jié)較少的運單,③運輸順序較小的運單路段,④遺憾度較小的運單,即最小遺憾度準則,選擇值域的最大分枝進行搜索,⑤運單域非確定性較小的路段班次.

        上述算法設計中使用的集裝箱貨物運單、路段、轉運地點等信息數(shù)據(jù),主要涉及到以下幾類:

        (1)托運人運單的相關數(shù)據(jù).主要包括:運單號、運單下達時間、到達時間窗口、運輸箱量、貨物總重量、起始發(fā)貨地點、最終到達地點.

        (2)分段運輸路段的相關數(shù)據(jù).主要包括:路段編號、起點、終點、里程、運輸時間、發(fā)車時間表、運輸方式、承運人名稱、運費率、班次最大載箱量、班次最大載重量.

        4 數(shù)值實驗分析

        假設某集裝箱多式聯(lián)運經(jīng)營人獲得了30份托運人運單,結合現(xiàn)有運輸網(wǎng)絡中16個公路運輸路段(A001-A016)、17個水運路段(B017-B033)和77個鐵路運輸路段(C034-C110)的里程、運輸時間、承運人、運費率等信息,利用本文構建的優(yōu)化模型和自然約束算法程序進行搜索和求解,得到托運人運單和運輸路徑甘特圖,如圖3、圖4所示.

        圖3 運單甘特圖Fig.3 Gantt chart of waybill

        圖4 運輸路徑甘特圖Fig.4 Gantt chart of transportation route

        從圖3和圖4中可以看出,集裝箱多式聯(lián)運經(jīng)營人對分段運輸服務的采購進行了有效的組合優(yōu)化,將運單集中安排在從2013-04-22到2013-04-26共五天時間內(nèi),對分段運輸服務的采購計劃做出了組合優(yōu)化上的分配,不僅實現(xiàn)了總運輸費用的最小化,而且運力安排緊湊,實現(xiàn)了時間上的優(yōu)化.一共需要采購59個分段運輸計劃,組合以后共有15條運輸路徑,運單的運輸需求全部滿足,在2013年4月22日-4月30日期間內(nèi)運輸任務全部完成,達到集裝箱多式聯(lián)運一體化無縫運輸?shù)哪康?

        5 研究結論

        本文的主要工作在于從多式聯(lián)運經(jīng)營人的角度出發(fā),基于運輸路徑選擇和時、空、量的銜接組合,結合托運人運單、集裝箱多式聯(lián)運組織形式、集裝箱交接地點、運輸路段及方式、運輸時間、運費率等要素,建立了集裝箱多式聯(lián)運服務分段采購組合優(yōu)化模型.運用NCL語言設計自然約束模型并進行搜索和求解.算例分析結果顯示了該模型及算法的有效性.對比以往研究運輸服務采購的相關文獻,本文突破了傳統(tǒng)研究只考慮單一運輸服務采購的界限,同時充分考慮集裝箱多式聯(lián)運服務采購中的費用最小化和總時間最小化的一體化無縫銜接雙重目標問題,進而豐富和完善了集裝箱多式聯(lián)運運營組織理論和實踐.下一步的研究可以從集裝箱多式聯(lián)運經(jīng)營人和托運人雙方合作共贏的角度展開,將集裝箱多式聯(lián)運服務采購的兩個階段相結合,即將托運人向集裝箱多式聯(lián)運經(jīng)營人進行運輸服務采購的第一階段與多式聯(lián)運經(jīng)營人向水/陸各路段實際承運人進行運輸服務分段采購的第二階段整合集成.

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        Segmented Procurement Optimization of Container Multimodal Transport Service Based on Convergent Combination

        YANG Hua-long1,DONG Fang2,LIU Di1
        (1.Transportation Management College,Dalian Maritime University,Dalian 116026,Liaoning,China;2.Business School,Guangxi University for Nationalities,Nanning 530006,China)

        ract:To solve the transport cost and time optimization problem in segmented procurement of container multimodal transport service,this paper proposed the double optimization objectives including minimization of total transport cost and total transport time in container multimodal transport from the perspective of multimodal transport operators.Based on the routes selection and convergent combination of transport time, space and volume,the paper developed an optimization model of segmented procurement in container multimodal transport with regard to the elements constraints of shippers’orders,organization forms of container multimodal transport,container delivery location,transportation section and mode,transportation time and freight rate.The Natural Constraint Language was employed to establish a searching algorithm procedure for solving the problem.Numerical examples show that the model and its searching algorithm not only can be implemented easily to solve the problem,but also the application results are quite well and the goal of seamless integrated container multimodal transport is achieved.

        rds:integrated transportation;segmented procurement;convergent combination;container multimodal transport;optimization model

        1009-6744(2014)04-0017-06

        U169

        A

        2013-11-19

        2014-01-19錄用日期:2014-02-19

        國家自然科學基金(71372088,70972008);遼寧省教育廳科學研究項目(L2013207);大連市科技計劃項目(20120275);中央高?;究蒲袠I(yè)務費資助暨大連海事大學優(yōu)秀科技創(chuàng)新團隊培育計劃資助項目(2011ZD027).

        楊華龍(1964-),男,遼寧莊河人,教授、博士生導師. *

        hlyang@dlmu.edu.cn

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