楊華龍,東方,劉迪
(1.大連海事大學(xué)交通運(yùn)輸管理學(xué)院,遼寧大連116026;2.廣西民族大學(xué)商學(xué)院,南寧530006)
基于銜接組合的集裝箱多式聯(lián)運(yùn)服務(wù)分段采購(gòu)優(yōu)化
楊華龍*1,東方2,劉迪1
(1.大連海事大學(xué)交通運(yùn)輸管理學(xué)院,遼寧大連116026;2.廣西民族大學(xué)商學(xué)院,南寧530006)
為解決集裝箱多式聯(lián)運(yùn)服務(wù)分段采購(gòu)中的運(yùn)輸費(fèi)用和運(yùn)輸時(shí)間優(yōu)化難題,從多式聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人的視角出發(fā),提出了集裝箱多式聯(lián)運(yùn)總費(fèi)用最小化和總運(yùn)輸時(shí)間最小化的雙層優(yōu)化目標(biāo).基于運(yùn)輸路徑選擇和時(shí)、空、量的銜接組合,結(jié)合托運(yùn)人運(yùn)單、集裝箱多式聯(lián)運(yùn)組織形式、集裝箱交接地點(diǎn)、運(yùn)輸路段及方式、運(yùn)輸時(shí)間、運(yùn)費(fèi)率等要素約束,建立了集裝箱多式聯(lián)運(yùn)服務(wù)分段采購(gòu)優(yōu)化模型.運(yùn)用自然約束語(yǔ)言設(shè)計(jì)搜索算法程序并求解.數(shù)值實(shí)驗(yàn)分析結(jié)果表明,該模型及搜索算法不僅易于實(shí)施求解,而且應(yīng)用效果良好,達(dá)到了集裝箱多式聯(lián)運(yùn)一體化無(wú)縫運(yùn)輸?shù)哪康?
綜合交通運(yùn)輸;分段采購(gòu);銜接組合;集裝箱多式聯(lián)運(yùn);優(yōu)化模型
集裝箱多式聯(lián)運(yùn)是指由兩種或兩種以上運(yùn)輸方式共同完成的集裝箱運(yùn)輸,其服務(wù)交易過(guò)程極為復(fù)雜.多式聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人一方面要以承運(yùn)人的身份為托運(yùn)人提供集裝箱運(yùn)輸服務(wù),另一方面又以托運(yùn)人的身份向水路、鐵路、公路等實(shí)際承運(yùn)人購(gòu)買上述運(yùn)輸服務(wù).如何采取一種集系統(tǒng)性和科學(xué)性于一體的方法,采購(gòu)不同運(yùn)輸方式和不同運(yùn)輸路徑下的優(yōu)化組合運(yùn)輸服務(wù),已成為集裝箱多式聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人能否有效開展集裝箱多式聯(lián)運(yùn)的一個(gè)難點(diǎn).
目前,運(yùn)輸服務(wù)采購(gòu)問(wèn)題已受到許多學(xué)者的關(guān)注[1-3].在集裝箱運(yùn)輸和多式聯(lián)運(yùn)服務(wù)采購(gòu)領(lǐng)域中,Caris等[4]總結(jié)了多式聯(lián)運(yùn)決策研究主要是圍繞政策支持、節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、聯(lián)運(yùn)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)、聯(lián)運(yùn)路徑優(yōu)化、運(yùn)費(fèi)操作和信息通信技術(shù)的創(chuàng)新等問(wèn)題展開的.Chang等[5]以總運(yùn)輸成本和來(lái)自空氣污染的外在成本最小為目標(biāo),建立了國(guó)際集裝箱在韓國(guó)公路、鐵路和近洋航線上的多式聯(lián)運(yùn)優(yōu)化模型.Wang等[6]研究了集裝箱多式聯(lián)運(yùn)系統(tǒng)中集裝箱類型的選擇和運(yùn)輸方式的組合優(yōu)化,構(gòu)建了模糊需求下運(yùn)輸成本最小化的數(shù)學(xué)模型,并利用改進(jìn)的粒子-蟻群優(yōu)化算法求解.蔣洋等[7]研究了尋求運(yùn)輸成本、轉(zhuǎn)運(yùn)費(fèi)用等最小化的多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸方案選擇問(wèn)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(yùn)在運(yùn)輸方式轉(zhuǎn)換過(guò)程中節(jié)點(diǎn)作業(yè)隨機(jī)特征的多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸方式和路徑選擇模型.
綜上,現(xiàn)有文獻(xiàn)考慮的大多是從托運(yùn)人的視角,以運(yùn)費(fèi)最小化為目標(biāo)的運(yùn)輸服務(wù)采購(gòu)優(yōu)化問(wèn)題.尚未充分考慮集裝箱多式聯(lián)運(yùn)服務(wù)采購(gòu)中的總費(fèi)用最小化和總時(shí)間最小化的一體化無(wú)縫銜接雙重目標(biāo)問(wèn)題,很少考慮到網(wǎng)絡(luò)的可達(dá)性因素和運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的銜接問(wèn)題,并不太適用于基于時(shí)間、地點(diǎn)銜接的集裝箱多式聯(lián)運(yùn)分段運(yùn)輸服務(wù)采購(gòu)問(wèn)題.本文從集裝箱多式聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人的視角上,以集裝箱多式聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人向水/陸各路段實(shí)際承運(yùn)人的運(yùn)輸服務(wù)進(jìn)行分段采購(gòu)為切入點(diǎn),建立基于路徑選擇的集裝箱多式聯(lián)運(yùn)服務(wù)分段采購(gòu)優(yōu)化模型,并基于自然約束語(yǔ)言設(shè)計(jì)相應(yīng)的算法程序,以期豐富和完善集裝箱多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)營(yíng)組織理論和實(shí)踐.
2.1 問(wèn)題描述
集裝箱多式聯(lián)運(yùn)服務(wù)采購(gòu)從總體上可以分為兩個(gè)階段,第一階段是托運(yùn)人向集裝箱多式聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人進(jìn)行運(yùn)輸服務(wù)采購(gòu),第二階段則是多式聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人向水/陸各路段實(shí)際承運(yùn)人進(jìn)行運(yùn)輸服務(wù)的分段采購(gòu).從多式聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人的角度,向水/陸各路段實(shí)際承運(yùn)人進(jìn)行運(yùn)輸服務(wù)的分段采購(gòu)優(yōu)化問(wèn)題可以描述為:假定有n個(gè)運(yùn)單,要在規(guī)定的時(shí)間段內(nèi)通過(guò)m個(gè)路段來(lái)完成(將相應(yīng)的集裝箱送達(dá)指定地點(diǎn)).每個(gè)路段每天有若干個(gè)班次從起點(diǎn)行至終點(diǎn),每個(gè)路段有其固定的運(yùn)輸方式、運(yùn)輸里程、運(yùn)輸時(shí)間、運(yùn)輸能力(標(biāo)準(zhǔn)集裝箱)、運(yùn)輸費(fèi)率.現(xiàn)需要多式聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人以總運(yùn)輸費(fèi)用最小和總運(yùn)輸時(shí)間最小為目標(biāo),做出合理的運(yùn)輸安排,確定這n個(gè)運(yùn)單的運(yùn)輸路徑(路段組合)及運(yùn)輸時(shí)間,以便在規(guī)定的時(shí)間段內(nèi)將其全部完成.
從集裝箱多式聯(lián)運(yùn)供應(yīng)鏈的角度來(lái)看,上述優(yōu)化問(wèn)題可以理解為多式聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人與多個(gè)水/陸各路段實(shí)際承運(yùn)人合作,根據(jù)各路段的運(yùn)力資源來(lái)規(guī)劃各運(yùn)單的運(yùn)輸路徑、實(shí)際承運(yùn)人,以及具體的運(yùn)輸時(shí)間,以使總運(yùn)輸費(fèi)用最小和總運(yùn)輸時(shí)間最少.針對(duì)該問(wèn)題中具體分段運(yùn)輸服務(wù)采購(gòu),集裝箱多式聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人作為托運(yùn)人,需要根據(jù)托運(yùn)人運(yùn)單中關(guān)于交接貨物的地點(diǎn)和時(shí)間的要求,選擇合適、合理的各路段運(yùn)輸方式,將其集裝箱貨物連貫地運(yùn)輸,通過(guò)多種運(yùn)輸方式的轉(zhuǎn)換,最終到達(dá)目的地點(diǎn).
多式聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人在選擇多式聯(lián)運(yùn)的各路段服務(wù)時(shí),既要考慮運(yùn)輸費(fèi)用的因素,又要考慮總的時(shí)間效率因素.因此,雙重優(yōu)化目標(biāo)分別為,多式聯(lián)運(yùn)所有路段的總運(yùn)費(fèi)最小和多式聯(lián)運(yùn)所有路段的總運(yùn)輸時(shí)間最少.
在集裝箱多式聯(lián)運(yùn)服務(wù)采購(gòu)優(yōu)化問(wèn)題中,主要有以下四方面的約束條件:
(1)空間約束:為運(yùn)單選擇的路徑要滿足,對(duì)于同一運(yùn)單來(lái)說(shuō),它所經(jīng)過(guò)的各路段的起點(diǎn)和終點(diǎn)必須首尾相接;運(yùn)單的起點(diǎn)終點(diǎn)要與運(yùn)輸路徑的起點(diǎn)終點(diǎn)相同.
(2)時(shí)間約束:優(yōu)化問(wèn)題的可行解不僅要滿足時(shí)間窗口的約束,單個(gè)運(yùn)單的運(yùn)輸也要滿足時(shí)間先后順序的約束.
(3)能力約束:每一路段班次上運(yùn)輸?shù)乃羞\(yùn)單要受到運(yùn)輸能力的約束,即處于每一路段的班次上運(yùn)輸運(yùn)單的數(shù)量、重量之和必須小于該路段(班次)的最大運(yùn)輸能力.
(4)隱含約束:對(duì)于運(yùn)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(shí)間出發(fā)的班次上運(yùn)輸運(yùn)單不能相同.
對(duì)于空間和時(shí)間鏈接的設(shè)計(jì),本文引入了前后路段的變量,通過(guò)邏輯規(guī)劃對(duì)前后路段的運(yùn)輸?shù)攸c(diǎn)和交接時(shí)間做排序約束,前一路段的終點(diǎn)必須等于后一路段的起點(diǎn),后一路段的開始運(yùn)輸時(shí)間必須晚于前一路段的到達(dá)時(shí)間.特別地,運(yùn)單起始路段的起點(diǎn)應(yīng)與運(yùn)單發(fā)貨地點(diǎn)相同,起始路段的發(fā)貨時(shí)間應(yīng)與運(yùn)單發(fā)貨時(shí)間相等,運(yùn)單終止路段的終點(diǎn)應(yīng)與運(yùn)單交貨地點(diǎn)相同,終止路段的交貨時(shí)間應(yīng)與運(yùn)單交貨時(shí)間相等,處于交貨時(shí)間窗口內(nèi).
此外,為了使運(yùn)單在終止路段的空間和時(shí)間上也能滿足上述鏈接約束,需要作以下特殊處理:對(duì)于任意運(yùn)單可增加一個(gè)虛擬的路段作為終止路段的后續(xù)路段,這樣,運(yùn)單的實(shí)際終止路段也存在后一路段,在地點(diǎn)和時(shí)間的銜接上也滿足前后路段之間的所有空間和時(shí)間約束.運(yùn)單增加的虛擬路段的起點(diǎn)與實(shí)際終止路段的終點(diǎn)相同,起運(yùn)時(shí)間遲于實(shí)際終止路段上的到達(dá)時(shí)間,如圖1所示.
2.2 模型構(gòu)建
假設(shè)某集裝箱多式聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人有n個(gè)運(yùn)單,m個(gè)運(yùn)輸路段可供選擇,每個(gè)路段j有kj個(gè)起運(yùn)時(shí)間,運(yùn)輸費(fèi)用為cj,最大裝箱量為CQj,最大載重量為CWj,運(yùn)輸時(shí)間為tj.運(yùn)單i的發(fā)運(yùn)時(shí)間是從這m個(gè)運(yùn)輸路段的共∑j∈{1,m}kj個(gè)起運(yùn)時(shí)間中選取的,其發(fā)貨數(shù)量為qi,重量為wi,發(fā)貨地點(diǎn)為Oi,接貨地點(diǎn)為Di,要求集裝箱貨物到達(dá)目的地的時(shí)間滿足時(shí)間窗[t1i,t2i],t1i為運(yùn)單i送達(dá)時(shí)間的下限,t2i為運(yùn)單i送達(dá)時(shí)間的上限,k=∑j∈{1,m}kj為所有路段的起運(yùn)時(shí)間之和.
在此多式聯(lián)運(yùn)各路段服務(wù)的采購(gòu)問(wèn)題中,運(yùn)單i的路段數(shù)量未知,設(shè)為L(zhǎng)i,顯然Li≤m.運(yùn)單i在起點(diǎn)的實(shí)際出發(fā)時(shí)間和到達(dá)終點(diǎn)的時(shí)間也是未知的,設(shè)為T1*i、T2*i,另外,由于路徑不確定,運(yùn)單i在其中間運(yùn)輸路段中的起點(diǎn)、終點(diǎn)、起運(yùn)時(shí)間、到達(dá)時(shí)間都不確定,設(shè)其在第li(li∈{1,…,Li})個(gè)路段中的起點(diǎn)為S1i,li,終點(diǎn)為S2i,li,起運(yùn)時(shí)間為T1i,li,到達(dá)時(shí)間為T2i,li,則該分段服務(wù)采購(gòu)的優(yōu)化模型可以描述如下:
目標(biāo)函數(shù)
式(1)和式(2)為雙重優(yōu)化目標(biāo),分別表示多式聯(lián)運(yùn)所有路段的總運(yùn)費(fèi)最小和多式聯(lián)運(yùn)所有路段的總運(yùn)輸時(shí)間最少;
式(3)中,xij為0-1變量,表示運(yùn)單i是否選擇路段j;
式(4)中,yijt為0-1變量,表示運(yùn)單i是否選擇路段j的第t個(gè)起運(yùn)時(shí)間;
式(5)定義了0-1變量xij和yijt之間的邏輯關(guān)系,表示如果運(yùn)單i選擇路段j,則運(yùn)單i一定選擇路段j的某一個(gè)起運(yùn)時(shí)間kj,且此時(shí)的kj有且只有一個(gè);
式(6)表示在集裝箱多式聯(lián)運(yùn)中安排給運(yùn)單i的路段數(shù);
式(7)表示運(yùn)單i的起始路段的起點(diǎn)與運(yùn)單i的發(fā)貨地點(diǎn)相同;
式(8)表示運(yùn)單i在起始路段上的起運(yùn)時(shí)間與運(yùn)單i的發(fā)貨時(shí)間相等;
式(9)表示運(yùn)單i的終止路段的終點(diǎn)與運(yùn)單i的交貨地點(diǎn)相同;
式(10)表示運(yùn)單i在終止路段上的到達(dá)時(shí)間與運(yùn)單i的交貨時(shí)間相等;
式(11)表示運(yùn)單i的各個(gè)不同運(yùn)輸路段的起點(diǎn)不相同;
式(12)表示運(yùn)單i的各個(gè)不同運(yùn)輸路段的終點(diǎn)不相同;
式(13)表示運(yùn)單i的各個(gè)不同運(yùn)輸路段的起運(yùn)時(shí)間不相同;
式(14)表示在運(yùn)單i的各個(gè)運(yùn)輸路段中,前一路段的終點(diǎn)必須是后一路段的起點(diǎn);
式(15)表示在運(yùn)單i的各個(gè)運(yùn)輸路段中,前一路段的到達(dá)時(shí)間必須晚于后一路段的起運(yùn)時(shí)間;
式(16)定義了運(yùn)單i的任一路段上的到達(dá)時(shí)間,在數(shù)值上等于其在該路段上的起運(yùn)時(shí)間加上運(yùn)輸時(shí)間再減去1;
式(17)約束了運(yùn)單i在其終止路段上的到達(dá)時(shí)間必須滿足時(shí)間窗要求;
式(18)表示每個(gè)路段任一時(shí)間運(yùn)載的集裝箱數(shù)量不能超過(guò)該路段自身的最大載箱能力;
式(19)表示每個(gè)路段任一時(shí)間運(yùn)載的集裝箱貨物重量不能超過(guò)該路段自身的最大載重能力.
通過(guò)上述分析和建??芍?,集裝箱多式聯(lián)運(yùn)服務(wù)分段采購(gòu)優(yōu)化模型不僅具有非線性的特點(diǎn),還存在鏈接式排序問(wèn)題.在對(duì)模型求解時(shí),要用最短路問(wèn)題求解的思路與空間、時(shí)間的鏈接問(wèn)題相結(jié)合,形成所謂的“串”.而使用一般的求解軟件很難描述地點(diǎn)和時(shí)間的鏈接,對(duì)于非線性問(wèn)題的求解效率也不高.因此,需要調(diào)用人工智能邏輯進(jìn)行搜索和求解.
本文使用自然約束語(yǔ)言(NCL)[9],設(shè)計(jì)自然約束算法程序進(jìn)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(yùn)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(yùn)人放入集合變量RouteOrder中.yijt則表示運(yùn)單i選擇路段j時(shí)間表中的第t個(gè)起運(yùn)時(shí)間進(jìn)行運(yùn)輸,由于時(shí)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(shè)計(jì)基于混合集合規(guī)劃的多式聯(lián)運(yùn)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(yùn)單終止路段lastRouteOrder.
按照如下順序?qū)Ψ羌献兞縧astRouteOrder進(jìn)行搜索:①集裝箱數(shù)量較多的運(yùn)單,②路段組合不確定性較小的運(yùn)單,③各路段組合中可選終止路段較少的運(yùn)單,④運(yùn)單時(shí)間窗要求比較緊張的運(yùn)單,⑤與運(yùn)單的目的地點(diǎn)相同的路段,⑥運(yùn)費(fèi)較低的路段,⑦箱量總和較少的路段,⑧用時(shí)較少的路段,⑨里程數(shù)較小的路段,⑩各個(gè)路段的第一個(gè)起運(yùn)時(shí)間,○11可使用班次數(shù)量較少的運(yùn)單路段,○12實(shí)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(jìn)行查詢搜索:①運(yùn)單路段組合不確定性最小的運(yùn)單,②時(shí)間窗時(shí)間上限最小的運(yùn)單,③集裝箱數(shù)量較大的運(yùn)單,④可以成為終止路段的路段,⑤運(yùn)費(fèi)率較低的路段,⑥路段的第一個(gè)發(fā)運(yùn)時(shí)間,⑦裝載集裝箱數(shù)量之和較小的路段,⑧耗時(shí)較短的路段,⑨里程數(shù)較小的路段,⑩實(shí)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(yùn)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(jìn)行查詢搜索:①量較大的運(yùn)單,②運(yùn)輸環(huán)節(jié)較少的運(yùn)單,③運(yùn)輸順序較小的運(yùn)單路段,④遺憾度較小的運(yùn)單,即最小遺憾度準(zhǔn)則,選擇值域的最大分枝進(jìn)行搜索,⑤運(yùn)單域非確定性較小的路段班次.
上述算法設(shè)計(jì)中使用的集裝箱貨物運(yùn)單、路段、轉(zhuǎn)運(yùn)地點(diǎn)等信息數(shù)據(jù),主要涉及到以下幾類:
(1)托運(yùn)人運(yùn)單的相關(guān)數(shù)據(jù).主要包括:運(yùn)單號(hào)、運(yùn)單下達(dá)時(shí)間、到達(dá)時(shí)間窗口、運(yùn)輸箱量、貨物總重量、起始發(fā)貨地點(diǎn)、最終到達(dá)地點(diǎn).
(2)分段運(yùn)輸路段的相關(guān)數(shù)據(jù).主要包括:路段編號(hào)、起點(diǎn)、終點(diǎn)、里程、運(yùn)輸時(shí)間、發(fā)車時(shí)間表、運(yùn)輸方式、承運(yùn)人名稱、運(yùn)費(fèi)率、班次最大載箱量、班次最大載重量.
假設(shè)某集裝箱多式聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人獲得了30份托運(yùn)人運(yùn)單,結(jié)合現(xiàn)有運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中16個(gè)公路運(yùn)輸路段(A001-A016)、17個(gè)水運(yùn)路段(B017-B033)和77個(gè)鐵路運(yùn)輸路段(C034-C110)的里程、運(yùn)輸時(shí)間、承運(yùn)人、運(yùn)費(fèi)率等信息,利用本文構(gòu)建的優(yōu)化模型和自然約束算法程序進(jìn)行搜索和求解,得到托運(yùn)人運(yùn)單和運(yùn)輸路徑甘特圖,如圖3、圖4所示.
圖3 運(yùn)單甘特圖Fig.3 Gantt chart of waybill
圖4 運(yùn)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(yùn)經(jīng)營(yíng)人對(duì)分段運(yùn)輸服務(wù)的采購(gòu)進(jìn)行了有效的組合優(yōu)化,將運(yùn)單集中安排在從2013-04-22到2013-04-26共五天時(shí)間內(nèi),對(duì)分段運(yùn)輸服務(wù)的采購(gòu)計(jì)劃做出了組合優(yōu)化上的分配,不僅實(shí)現(xiàn)了總運(yùn)輸費(fèi)用的最小化,而且運(yùn)力安排緊湊,實(shí)現(xiàn)了時(shí)間上的優(yōu)化.一共需要采購(gòu)59個(gè)分段運(yùn)輸計(jì)劃,組合以后共有15條運(yùn)輸路徑,運(yùn)單的運(yùn)輸需求全部滿足,在2013年4月22日-4月30日期間內(nèi)運(yùn)輸任務(wù)全部完成,達(dá)到集裝箱多式聯(lián)運(yùn)一體化無(wú)縫運(yùn)輸?shù)哪康?
本文的主要工作在于從多式聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人的角度出發(fā),基于運(yùn)輸路徑選擇和時(shí)、空、量的銜接組合,結(jié)合托運(yùn)人運(yùn)單、集裝箱多式聯(lián)運(yùn)組織形式、集裝箱交接地點(diǎn)、運(yùn)輸路段及方式、運(yùn)輸時(shí)間、運(yùn)費(fèi)率等要素,建立了集裝箱多式聯(lián)運(yùn)服務(wù)分段采購(gòu)組合優(yōu)化模型.運(yùn)用NCL語(yǔ)言設(shè)計(jì)自然約束模型并進(jìn)行搜索和求解.算例分析結(jié)果顯示了該模型及算法的有效性.對(duì)比以往研究運(yùn)輸服務(wù)采購(gòu)的相關(guān)文獻(xiàn),本文突破了傳統(tǒng)研究只考慮單一運(yùn)輸服務(wù)采購(gòu)的界限,同時(shí)充分考慮集裝箱多式聯(lián)運(yùn)服務(wù)采購(gòu)中的費(fèi)用最小化和總時(shí)間最小化的一體化無(wú)縫銜接雙重目標(biāo)問(wèn)題,進(jìn)而豐富和完善了集裝箱多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)營(yíng)組織理論和實(shí)踐.下一步的研究可以從集裝箱多式聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人和托運(yùn)人雙方合作共贏的角度展開,將集裝箱多式聯(lián)運(yùn)服務(wù)采購(gòu)的兩個(gè)階段相結(jié)合,即將托運(yùn)人向集裝箱多式聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人進(jìn)行運(yùn)輸服務(wù)采購(gòu)的第一階段與多式聯(lián)運(yùn)經(jīng)營(yíng)人向水/陸各路段實(shí)際承運(yùn)人進(jìn)行運(yùn)輸服務(wù)分段采購(gòu)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(guó)家自然科學(xué)基金(71372088,70972008);遼寧省教育廳科學(xué)研究項(xiàng)目(L2013207);大連市科技計(jì)劃項(xiàng)目(20120275);中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)資助暨大連海事大學(xué)優(yōu)秀科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)培育計(jì)劃資助項(xiàng)目(2011ZD027).
楊華龍(1964-),男,遼寧莊河人,教授、博士生導(dǎo)師. *
hlyang@dlmu.edu.cn