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    海運集裝箱空箱調(diào)運優(yōu)化模型及算法研究

    2014-01-21 00:53:10徐麗蕊
    電子設計工程 2014年22期
    關鍵詞:空箱調(diào)運需求量

    徐麗蕊,李 靜

    (陜西工業(yè)職業(yè)技術學院 汽 車與物流學院,陜西 咸 陽 7 12000)

    隨著全球經(jīng)濟的一體化,集裝箱運輸作為一種先進、規(guī)范的運輸方式,在經(jīng)濟貿(mào)易中的重要性越來越顯著。然而,伴隨著集裝箱運輸?shù)母咚侔l(fā)展,空箱調(diào)運問題也日益突出,并已經(jīng)成為船公司集裝箱管理中一個需要迫切解決的重點問題。空箱調(diào)運計劃的好壞對船公司航線的用箱量、租箱量有直接影響,也與集裝箱運輸成本密切相關。據(jù)統(tǒng)計,當前全球海運集裝箱運量中的空箱比例約占總運量的 20%,甚至某些船公司的空箱運輸量超過了這一比例,每年全球空箱調(diào)運費用超過300億美金。如何更加科學、合理、經(jīng)濟地進行集裝箱的空箱調(diào)運已成為提高集裝箱運輸效率、降低運輸成本的一個重要因素[1]。

    針對海運集裝箱空箱調(diào)運問題,國內(nèi)外的學者進行了廣泛的研究。李大海[2]通過對集裝箱流轉(zhuǎn)機制的分析,總結(jié)了控制空箱調(diào)運成本的核心;施欣[3]分析了海運集裝箱空箱調(diào)運過程,建立了集裝箱優(yōu)化模型;劉恒江和徐劍華[4]通過分析集裝箱空箱調(diào)運的現(xiàn)狀,提出了解決這一問題的新方法;韓曉龍,張盟學[5]建立了基于集裝箱制造商合作的集裝箱空箱調(diào)運優(yōu)化模型,并對該模型進行了求解。

    本文在上述研究的基礎上,考慮航運公司集裝箱空箱調(diào)運費用和租賃費用,建立了總成本最小的數(shù)學模型,通過LINGO編程,能夠求得此問題的最優(yōu)解。

    1 集裝箱空箱調(diào)運問題

    一般空集裝箱的調(diào)運流程如下[6]:

    顧客領取空箱后,進行貨物裝載,在船舶離港前將載貨集裝箱即重箱運到港口,在港口集裝箱被裝上船舶并運往目的港;船舶到達目的港后,重箱被送至收貨人處,收貨人領取自己的貨物,然后將空箱返回;返回之后的空箱就可以用來滿足其他顧客的需求或者被儲存,成為庫存集裝箱,用來滿足本港口顧客的空箱需求或被調(diào)運用來滿足其他顧客對空箱的需求。

    空箱調(diào)運問題要解決就是集裝箱需求與供應之間不平衡現(xiàn)象。從經(jīng)濟學角度來看,在某個時期內(nèi),某地集裝箱的供應量大于需求量,而在另一時期內(nèi),該地集裝箱的供應量小于需求量,因此,前者空箱調(diào)運問題的重點是怎樣調(diào)運、何時調(diào)運、調(diào)運多少集裝箱,以滿足需求地的需要或以備后期的需要;后者要考慮的重點則是如何從其他地方調(diào)運空箱以滿足需要。集裝箱空箱調(diào)運核心在于解決何時、從何處、調(diào)運多少空箱到需求地,是控制和決策空箱從供應地到需求地的流動的活動。

    2 集裝箱空箱調(diào)運模型

    2.1 求解目標

    靜態(tài)確定性空箱調(diào)運模型假定以下要素確定:空箱的供給量和需求量、貨船容量(即重箱運輸量)、過剩的空箱數(shù)量和運輸時間。

    該空箱調(diào)運模型是針對某條航線經(jīng)營人進行設計的,即以航線經(jīng)營人為主體,分析該航線上集裝箱空箱的分配和調(diào)運情況。

    該模型的目標是在首先滿足重箱運輸?shù)那疤嵯?,使空箱運輸和租賃的總費用達到最小,其總費用包括在不同供給點和需求點間調(diào)運空箱的費用以及空箱租箱費。

    2.2 模型的假設條件

    1)假設航班和船期表固定不變并且已知;

    2)假設可以預先確定計劃期內(nèi)的需求港和供給港;

    3)假設航線上每個港口的空箱運輸費率、租賃費等都是已知的。

    4)假設每個港口的空箱庫存量和需求量已知。

    若某航運公司航運區(qū)域共有m+n個港口,定義供給港為空箱現(xiàn)存量大于港口空箱需求量港口,共m個,并記每個港口可調(diào)用的空箱量分別為記需求港為空箱現(xiàn)存量小于港口空箱需求量的港口,共n個,其缺箱量分別記為 D1,D2,···,Dn。

    5)假設在任何時間、任何港口租賃空集裝箱都沒有數(shù)量的限制。

    6)假設在規(guī)定的計劃期內(nèi)進行優(yōu)化決策。

    7)假設集裝箱箱型單一,不考慮集裝箱中轉(zhuǎn)。

    2.3 模型的建立

    空箱調(diào)運和租賃總費用最小的海運空箱調(diào)運問題靜態(tài)確定性模型如下:

    式中:

    i∈S,S為供應港的集合;

    j∈D,D為需求港的集合;

    Cij——從港口i到港口j的運輸費;

    xij——從港口i到港口j的運量;

    rij表示在所有航線上供應港到需求港是否可達

    wj——需求港j的租箱量

    Rj——港口j的租箱費用率

    Si——港口i的空箱供給量

    Dj——港口j的空箱需求量

    Uij——港口i,j之間的空箱運力。Uij=船舶的運輸能力即箱重量

    當航次[p,q]段?[i,j]段時,tpqij=1,否則 tpqij=0。

    在模型中,xij、wj為決策變量。

    因此目標函數(shù)為不同供給點和需求點間調(diào)運空箱的費用以及空箱租賃費用之和最小。

    約束條件的含義如下:

    約束條件1)表示對任何一個供應港來說,向所有需求港供應的空箱總量不能超過該港口的最大空箱供給量;

    約束條件2)表示對任何一個需求港來說,從需求港調(diào)運的空箱與其租用的集裝箱之和應等于該港口對空箱的需求量,以保證滿足需求;

    約束條件3)表示任意兩個港口之間的運量都不超過該航段的空箱運力;

    約束條件4)表示從港口到港口的運量取為整數(shù)。

    3 算例分析

    集裝箱運輸中班輪運輸通常的間隔時間通常為一周,因此,本算例的集裝箱空箱調(diào)運計劃時間間隔取為7天進行一次,按照每次空箱調(diào)運計劃的時間來確定每個港口的重箱預出口量和空箱現(xiàn)有量,然后求出各港口的空箱需求量,再根據(jù)各港口對空箱的需求量和供給量,確定本周的需求港和供應港,最后通過模型和LINGO程序求得空箱的調(diào)運方案。

    1) 假設 D1、D2、D3、D4和 D5為需求港,S1、S2、S3和 S4為供給港,各航線掛靠順序如圖1所示。

    圖1 航線圖Fig.1 Chart the ships route

    根據(jù) tpqij的定義,當航次[p,q]段?[i,j]段時,tpqij=1,否則tpqij=0。對上述航線圖,可求得tpqij的值如下表1所示。

    2)各供應港的供應量如表2所示。

    3)各需求港的需求量如表3所示。

    4)任意兩個港口之間的運輸費如表4所示。

    5)需求港和供應港間的可達性如表5。

    6)各港口間航線上的空箱運輸能力如表6所示。

    7)租箱費率如表7所示。

    4 模型運行結(jié)果

    結(jié)合線性規(guī)劃求解軟件Lingo的語言語法,根據(jù)該空箱調(diào)運問題的目標函數(shù)和約束條件,其優(yōu)化程序代碼如下:

    MODEL:

    表1 值表Tab.1 The table of value

    表2 港口i的空箱供應量 TEUTab.2 Supply of empty containers in the port i TEU

    表3 港口j的空箱需求量 TEUTab.3 Demand of empty containers for port j TEU

    表4 港口間的運輸費 美元/TEUTab.4 Transportation costs between the ports U.S.dollar/TEU

    表5 值表Tab.5 The table of value

    表6 港口間的空箱運輸能力Tab.6 Empty containers transport capacity between ports

    表7 租箱費率表Tab.7 Leasing rate table

    SETS:

    GY/1..4/:S;

    XQ/1..5/:D,W,R;

    CXC(GY,XQ):COST,X,U,RR;

    CCXCC(CXC,CXC):T;

    ENDSETS

    MIN=@SUM( CXC(I,J):COST(I,J) *X(I,J))+@SUM(XQ(J):W(J) *R(J));

    @FOR(GY(I):@SUM(XQ(J):X(I,J)*RR(I,J))<=S(I));

    @FOR(XQ(J):@SUM(GY(I):X(I,J)*RR(I,J))+W(J)=D(J)); @FOR (CXC (I,J):@SUM (CCXCC (CXC (P,Q),CXC(P,Q)):X(P,Q)*T(P,Q,I,J)<=U(I,J)));

    END

    通過數(shù)學規(guī)劃求解軟件Lingo8.0進行數(shù)據(jù)初始化,并計算求解,得到目標函數(shù)值為713 680。因此,在此計劃期內(nèi)空箱的調(diào)運方案如下:具體求解結(jié)果見表8所示。

    表8 空箱調(diào)運、租箱情況表Tab.8 Table of empty container transportation,container leasing

    即從供應港S1調(diào)運1 455個空箱到需求港D1,從供應港S2調(diào)運1 189個空箱到需求港D2,從供應港S4調(diào)運575個空箱到需求港D3,從供應港S3調(diào)運390個空箱到需求港D4。各需求港的租箱方案如下:需求港D2租用空箱21,需求港D3租用空箱475,需求港D5租用空箱780,需求港D1和D4無需租箱。

    從各港口間的運輸費用可以看出,供應港S1到需求港D1調(diào)運的成本最小,從供應港S2到需求港S2的調(diào)運成本最小的。從優(yōu)化方案中可以看出,需求港D1的空箱需求全部由供應港S1來滿足,需求港D2的空箱需求也全部由供應港S2來滿足。因此,在具備空箱調(diào)運可行性的前提下,在空箱調(diào)運方案中運輸成本將起到?jīng)Q定性的作用。

    5 結(jié)束語

    在碼頭集裝箱作業(yè)中,集裝箱空箱調(diào)運是一個非常重要的作業(yè)環(huán)節(jié)。在分析集裝箱空箱調(diào)運問題的基礎上,以空箱調(diào)運費用和租賃費用總和最小為目標,建立的空箱調(diào)運模型能夠比較合理地反映航線的實際特點,通過編寫LINGO程序代碼,利用LINGO軟件可以快速求解該問題。最后用實例表明,該數(shù)學模型和求解程序的可行性和有效性,為碼頭集裝箱箱務管理提供了一種快速有效的空箱調(diào)運方法。

    [1]尚芯新.集裝箱空箱調(diào)運優(yōu)化問題研究[D].大連:大連海事大學,2011.

    [2]李大海.海運集裝箱空箱調(diào)運成本控制研究[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè),2013(12):53-54.LI Da-hai.Cost control of empty container shipping containers[J].Modern Business Trade Industry,2013(12):53-54.

    [3]施欣.集裝箱海運空箱調(diào)運優(yōu)化分析[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2003(4):70-89.SHI Xin.The optimization of sea-bound empty container distribution[J].Systems Engineering-theory&Practice,2003(4):70-89.

    [4]劉恒江,施欣.給予Petri網(wǎng)的集裝箱空箱調(diào)運方針分析[J].交通運輸工程學報,2002,2(3):97-102.LIU Heng-jiang,SHI Xin.Simulation ofcollection and allocation of emptycontainers based on Petri net[J].Journal of Traffic and Transportation Engineering,2002,2(3):97-102.

    [5]韓曉龍,張盟學.集裝箱空箱調(diào)運優(yōu)化模型[J].集美大學學報:自然科學版,2013,18(2):114-118.HAN Xiao-long,ZHANG Meng-xue.Optimization model on empty container allocation based on the container manufacturers[J].Journal of Jimei University:Natural Science,2013,18(2):114-118.

    [6]陳心德,姚紅光.集裝箱運輸與國際多式聯(lián)運管理[M].北京:清華大學出版社,2008.

    [7]李秀芬.基于LINGO軟件的鐵路集裝箱空箱調(diào)運優(yōu)化研究[J].企業(yè)基礎開發(fā),2013,32(1):6-8.LI Xiu-fen.Research on railway empty container distribution based on LINGO software[J].Technological Development of Enterprise,2013,32(1):6-8.

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