張 琦,姜 昊,2,魏玉光,凌銘君,楊 浩
(1.北京交通大學(xué) 交通運(yùn)輸學(xué)院,北京 100044;2.中國(guó)鐵路濟(jì)南局集團(tuán)有限公司 淄博車(chē)務(wù)段,山東 淄博 250000)
隨著“一帶一路”倡議深入施行,中歐班列逐步發(fā)展成為亞歐大陸上國(guó)際鐵路運(yùn)輸通道的重要載體。然而,部分班列線(xiàn)路始發(fā)城市相近、終到城市相同、運(yùn)輸路徑重疊,現(xiàn)有班列線(xiàn)路存在同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)問(wèn)題,同時(shí)因班列運(yùn)輸需求有限,供需失衡,同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)更加激烈,影響中歐班列的可持續(xù)發(fā)展。
針對(duì)此問(wèn)題,既有的中歐班列相關(guān)文獻(xiàn)以定性研究為主,定量研究普遍聚焦樞紐選址[1-2]、線(xiàn)路選擇[3-4]、開(kāi)行方案[5-6]等,通常忽視貨物時(shí)間價(jià)值特性以及運(yùn)輸時(shí)效性需求的差異化。因此亟須構(gòu)建與貨物時(shí)間價(jià)值特性相符的經(jīng)濟(jì)高效的中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)[7]。運(yùn)輸服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題衍生自網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)理論在運(yùn)輸領(lǐng)域的應(yīng)用以及運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的抽象化[8-9],目前已有諸多學(xué)者對(duì)鐵路運(yùn)輸服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)進(jìn)行研究[10-11],解決運(yùn)輸組織優(yōu)化[12]以及運(yùn)輸路徑優(yōu)化[13]等問(wèn)題。
中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)旨在遵循 “干支結(jié)合”的班列組織原則,即在盡量維持中歐“直達(dá)班列”的常態(tài)化運(yùn)營(yíng)的同時(shí),增設(shè)適量的“中轉(zhuǎn)班列”,在條件允許的情況下合并低效、重復(fù)的“直達(dá)班列”,優(yōu)化貨源組織效率,降低班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的綜合成本。本文針對(duì)中歐班列運(yùn)輸路徑重疊問(wèn)題,考慮貨物時(shí)間價(jià)值特性以及運(yùn)輸時(shí)效性的需求,以綜合運(yùn)輸成本最小化為目標(biāo),研究與貨物時(shí)間價(jià)值特性相符的中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。
本文引入貨物時(shí)間價(jià)值理論,用以計(jì)算中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間成本,同時(shí)設(shè)置費(fèi)用和時(shí)間各自的權(quán)重系數(shù),以?xún)烧呒訖?quán)合并得到的“綜合運(yùn)輸成本”,實(shí)現(xiàn)運(yùn)輸經(jīng)濟(jì)性和時(shí)效性的歸納統(tǒng)一。
綜合運(yùn)輸成本C為
C=θ1Cv+θ2Ct
(1)
Ct=βtq
(2)
θ1+θ2=1
(3)
式中:θ1為運(yùn)輸費(fèi)用權(quán)重系數(shù);θ2為時(shí)間價(jià)值權(quán)重系數(shù);Cv為運(yùn)輸費(fèi)用,元;Ct為時(shí)間價(jià)值,元;β為單位時(shí)間價(jià)值,元/(d·TEU);t為運(yùn)輸時(shí)間,d;q為貨物運(yùn)量,TEU。
圖2 中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)
本文對(duì)貨物時(shí)間價(jià)值的定義為:貨物在運(yùn)輸途中因貶值或資金占用而產(chǎn)生的貨幣損失或客戶(hù)為節(jié)約運(yùn)輸時(shí)間而額外支付的費(fèi)用。本文綜合考慮貨物運(yùn)輸途中對(duì)資金的占用、貨物自身?yè)p耗或折舊成本以及貨物因時(shí)間延誤產(chǎn)生的貶值等因素,計(jì)算單位時(shí)間價(jià)值β。此外,考慮到貨物自然性質(zhì)的差異性,設(shè)置貨物性質(zhì)系數(shù)λ對(duì)β進(jìn)行修正,從而引入貨物自然性質(zhì)對(duì)時(shí)間價(jià)值的影響。根據(jù)文獻(xiàn)[14-15],β為
(4)
式中:W為貨物價(jià)值,元/TEU,可用貨物的市場(chǎng)價(jià)格反映;S為社會(huì)折現(xiàn)率,可選擇年貸款利率進(jìn)行賦值。
本文基于客戶(hù)調(diào)查,利用層次分析法確定運(yùn)輸費(fèi)用權(quán)重系數(shù)θ1和時(shí)間價(jià)值權(quán)重系數(shù)θ2。
中歐班列貨運(yùn)網(wǎng)絡(luò)包括物理網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)網(wǎng)絡(luò)雙層維度。物理網(wǎng)絡(luò)由中歐班列始發(fā)城市、終到城市的鐵路貨運(yùn)站及編組站、節(jié)點(diǎn)間鐵路線(xiàn)路及其銜接關(guān)系組成,服務(wù)網(wǎng)絡(luò)則是建立在物理網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上,基于運(yùn)輸需求,由運(yùn)輸企業(yè)在中歐班列城市節(jié)點(diǎn)間提供各種運(yùn)輸服務(wù)構(gòu)成的虛擬網(wǎng)絡(luò)。不同于物理網(wǎng)絡(luò),中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)主要針對(duì)貨物運(yùn)輸需求配置安排載運(yùn)設(shè)備,實(shí)質(zhì)上表現(xiàn)為運(yùn)輸企業(yè)對(duì)運(yùn)輸資源的合理配置和利用。
中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)需要能夠反映班列始發(fā)城市、終到城市間直達(dá)班列與中轉(zhuǎn)班列的配置情況,因此本文在服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中設(shè)置到發(fā)節(jié)點(diǎn)、需求節(jié)點(diǎn)、服務(wù)弧段。到發(fā)節(jié)點(diǎn)由物理節(jié)點(diǎn)拆分得到,一個(gè)物理節(jié)點(diǎn)可拆分為若干到發(fā)節(jié)點(diǎn),用以判斷物理節(jié)點(diǎn)間能否通過(guò)某一運(yùn)輸服務(wù)進(jìn)行聯(lián)通。需求節(jié)點(diǎn)和到發(fā)節(jié)點(diǎn)統(tǒng)稱(chēng)服務(wù)節(jié)點(diǎn),服務(wù)節(jié)點(diǎn)間又由運(yùn)輸服務(wù)相連,構(gòu)成服務(wù)弧段,由此便能同時(shí)反映運(yùn)輸需求從產(chǎn)生至滿(mǎn)足的完整過(guò)程,包括中歐班列的在途運(yùn)輸過(guò)程及相關(guān)各項(xiàng)作業(yè)過(guò)程,物理節(jié)點(diǎn)內(nèi)部服務(wù)弧段的運(yùn)輸服務(wù)的費(fèi)用及時(shí)間屬性實(shí)質(zhì)表示作業(yè)費(fèi)用及時(shí)間。以圖1所示的簡(jiǎn)單中歐班列物理網(wǎng)絡(luò)為例,假設(shè)班列始發(fā)城市A、B、C均能夠獨(dú)立運(yùn)營(yíng)終到城市為D的直達(dá)班列,同時(shí)城市A可作為中轉(zhuǎn)城市,集聚城市B、C的貨源并開(kāi)行中轉(zhuǎn)班列,則其對(duì)應(yīng)的中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)見(jiàn)圖2。
圖1 中歐班列物理網(wǎng)絡(luò)
為方便模型建立以及對(duì)模型實(shí)際情況的反映,模型的基本假設(shè)如下:
(1)設(shè)定決策周期為一周,且決策周期內(nèi)運(yùn)輸需求規(guī)模及分布已知,客戶(hù)均為“理性經(jīng)濟(jì)人”。
(2)不考慮政府補(bǔ)貼對(duì)中歐班列上層服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的影響。
(3)不考慮始發(fā)城市作業(yè)能力的限制。中轉(zhuǎn)城市從始發(fā)城市中選擇,且數(shù)量為1。
(4)不考慮班列始發(fā)、終到作業(yè)時(shí)間和費(fèi)用對(duì)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的影響。
I為始發(fā)城市集合,i∈I;J為中轉(zhuǎn)城市備選集合,j∈J;N為服務(wù)節(jié)點(diǎn)集合,m,n∈N;nij為物理節(jié)點(diǎn)i內(nèi)j方向的到發(fā)節(jié)點(diǎn);F為服務(wù)弧段集合,a,b∈F;qi為始發(fā)城市i運(yùn)輸需求規(guī)模,TEU;li為始發(fā)城市i開(kāi)行的直達(dá)班列數(shù)量,列;ω(l)為班列運(yùn)載能力,TEU/列;xij為決策變量,表示始發(fā)城市i至中轉(zhuǎn)城市j的中轉(zhuǎn)貨流量,TEU;yj為0-1決策變量,yj=1表示城市j從集合J中被選中,否則為0;σ(i,j)為輔助變量,xij>0時(shí),σ(i,j)=1;S取4.35%;ni為始發(fā)城市i的需求節(jié)點(diǎn);ns為終到城市s的需求節(jié)點(diǎn)。
由于直達(dá)班列、中轉(zhuǎn)班列涉及運(yùn)輸或作業(yè)過(guò)程較多,在不失一般性的基礎(chǔ)上,僅在目標(biāo)函數(shù)中保留中轉(zhuǎn)班列相關(guān)成本參數(shù),將直達(dá)班列相關(guān)成本參數(shù)用于構(gòu)建約束條件加入模型。以服務(wù)網(wǎng)絡(luò)綜合運(yùn)輸成本最小化為優(yōu)化目標(biāo),模型為
(5)
s.t.
σ(i,j) (6) σ(i,j)≤tmax (7) xij<ω(l) (8) (9) (10) σ(i,j)∈{0,1}yj∈{0,1} (11) 式(6)表示若貨物選擇由中轉(zhuǎn)班列進(jìn)行運(yùn)輸,則中轉(zhuǎn)班列的綜合運(yùn)輸成本應(yīng)小于直達(dá)班列的綜合運(yùn)輸成本。式(7)表示若貨物選擇由中轉(zhuǎn)班列進(jìn)行運(yùn)輸,則中轉(zhuǎn)班列的貨源集疏運(yùn)、貨物中轉(zhuǎn)、集結(jié)等待及在途運(yùn)輸過(guò)程的運(yùn)輸時(shí)間及作業(yè)時(shí)間不超過(guò)運(yùn)到期限。式(8)表示始發(fā)城市中轉(zhuǎn)至中轉(zhuǎn)城市的貨物流量不能保障班列滿(mǎn)軸開(kāi)行。式(9)表示所有始發(fā)城市中轉(zhuǎn)至中轉(zhuǎn)城市的貨物流量能夠保障班列滿(mǎn)軸開(kāi)行。式(10)表示選擇且僅選擇1個(gè)始發(fā)城市作為中轉(zhuǎn)城市。式(11)為邏輯約束,用以保證模型的參數(shù)取值與邏輯正確。 中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中始發(fā)城市數(shù)量眾多,模型解的規(guī)模龐大,采用精確算法求解困難,而遺傳算法在求解運(yùn)輸問(wèn)題上的優(yōu)越性明顯,染色體編碼機(jī)制靈活,能夠保證解的多樣性,因此本文采用遺傳算法求解模型。 圖3 染色體編碼策略示意 因模型目標(biāo)為中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)綜合運(yùn)輸成本最小,因此以綜合運(yùn)輸成本的倒數(shù)為適應(yīng)度函數(shù),從而完成轉(zhuǎn)化,即綜合運(yùn)輸成本越小,適應(yīng)度值越大,染色體的解越優(yōu),即 (12) 因本文采用混合進(jìn)制編碼,在染色體交叉操作過(guò)程中需避免不同基因間的交叉,因此需先確定交叉區(qū)域,在各自的交叉區(qū)域完成交叉操作,見(jiàn)圖4。 同理,本文采用動(dòng)態(tài)進(jìn)制變異策略,利用隨機(jī)數(shù)r2∈[0,1]決定染色體變異的基因位置。若r2∈[0,0.5],則染色體遵循動(dòng)態(tài)進(jìn)制變異規(guī)則,在第1至|I|位隨機(jī)選擇基因變異;若r2∈(0.5,1],則染色體遵循2進(jìn)制變異規(guī)則,在第|I|+1至2|I|位隨機(jī)選擇基因變異,見(jiàn)圖5。 圖5 染色體變異策略示意圖 本文遺傳算法的基本流程為: Step2進(jìn)行染色體編碼、染色體基因檢驗(yàn)與修正,隨后產(chǎn)生初始種群,規(guī)模為Psize。 Step3計(jì)算所有染色體的適應(yīng)度,并更新遺傳代數(shù),Gc=Gc+1,判斷是否達(dá)到最大遺傳代數(shù)Gmax,若是,轉(zhuǎn)至Step6;否則轉(zhuǎn)至Step4。 Step4基于染色體的適應(yīng)度值,采用“輪盤(pán)賭法”從第Gc代父代種群中選擇種群規(guī)模為Psize的繁衍種群。 Step5對(duì)繁衍種群中的父代染色體進(jìn)行交叉和變異操作,生成子代種群,轉(zhuǎn)至Step3。 Step6輸出適應(yīng)度最強(qiáng)的染色體并解碼,得到中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)最優(yōu)方案。 本文選擇開(kāi)行大量中歐班列的西通道為例,重慶、西安與德國(guó)杜伊斯堡間擁有常態(tài)化運(yùn)營(yíng)的直達(dá)班列,成都、烏魯木齊曾開(kāi)行至杜伊斯堡的直達(dá)班列,但班列開(kāi)行頻率相對(duì)較低。上述4個(gè)始發(fā)城市的直達(dá)班列終到城市相同,運(yùn)輸路徑重疊,且部分始發(fā)城市距離相近,直達(dá)班列具有相似性與可替代性,符合本文所研究問(wèn)題的特點(diǎn)。因此,本文選擇成都、重慶、西安、烏魯木齊作為始發(fā)城市,德國(guó)杜伊斯堡作為終到城市。通過(guò)設(shè)置不同運(yùn)輸情境,研究中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題。 根據(jù)實(shí)際調(diào)研與既有研究,重慶、成都、西安、烏魯木齊及杜伊斯堡間的運(yùn)輸距離見(jiàn)圖6。 重慶重慶成都337成都西安716842西安烏魯木齊2 7733 0262 433烏魯木齊杜伊斯堡11 17911 41210 8398 406 圖6 運(yùn)輸距離矩陣(單位:km) 本文基于對(duì)重慶、成都、西安、烏魯木齊的中歐班列的開(kāi)行頻率和貨源結(jié)構(gòu)的統(tǒng)計(jì)分析,根據(jù)貨物時(shí)間價(jià)值理論,將中歐班列貨物可分為高價(jià)值時(shí)間敏感性貨物、低價(jià)值時(shí)間敏感性貨物、高價(jià)值時(shí)間不敏感貨物、低價(jià)值時(shí)間不敏感貨物4類(lèi),參考實(shí)際調(diào)研與既有研究[7-8],確定該4類(lèi)貨物的權(quán)重系數(shù)見(jiàn)表1。但因篇幅有限,將4類(lèi)貨物簡(jiǎn)化為時(shí)間敏感性貨物和費(fèi)用敏感性貨物2類(lèi),分別針對(duì)時(shí)間敏感性貨物、費(fèi)用敏感性貨物設(shè)置2種不同運(yùn)輸情境進(jìn)行對(duì)比,相關(guān)參數(shù)見(jiàn)表2。 表1 不同類(lèi)型貨物的權(quán)重系數(shù) 服務(wù)弧段的費(fèi)用屬性包括運(yùn)輸費(fèi)用與作業(yè)費(fèi)用,服務(wù)弧段的時(shí)間屬性包括運(yùn)輸時(shí)間與作業(yè)時(shí)間。根據(jù)實(shí)際調(diào)研,中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)服務(wù)弧段的運(yùn)輸、作業(yè)費(fèi)用與運(yùn)輸、作業(yè)時(shí)間包括但不限于表3所示各項(xiàng)。 表 2 不同運(yùn)輸情境下的參數(shù)設(shè)置 表 3 服務(wù)弧段的費(fèi)用及時(shí)間標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置 將成都、重慶、西安、烏魯木齊及杜伊斯堡的序號(hào)分別設(shè)為1、2、3、4、5;將算例數(shù)據(jù)輸入遺傳算法,求解得到中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)結(jié)果,如圖7、圖8及表4所示。情境1中班列的優(yōu)化方案合并了部分低效、重復(fù)的“直達(dá)班列”,從而緩和了中歐班列的同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)問(wèn)題。 圖7 情境1中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)結(jié)果 圖8 情境2中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)結(jié)果 情境1、2的算法迭代過(guò)程分別見(jiàn)圖9、圖10。 研究結(jié)果表明,中轉(zhuǎn)班列的開(kāi)行受到貨源分布及規(guī)模、貨源集疏運(yùn)速度、貨物運(yùn)輸需求特性等多種因素的影響。其中貨源分布離散、集疏運(yùn)速度較慢的時(shí)間敏感性貨物通常能夠支持中轉(zhuǎn)班列的開(kāi)行。因此,情境1中,通過(guò)縮減時(shí)間敏感性貨物的集結(jié)等待時(shí)間,產(chǎn) 表 4 中歐班列運(yùn)輸服務(wù)配置情況 圖9 情境1算法迭代過(guò)程 圖10 情境2算法迭代過(guò)程 生的貨物時(shí)間價(jià)值能夠彌補(bǔ)中轉(zhuǎn)過(guò)程產(chǎn)生的額外費(fèi)用,降低綜合運(yùn)輸成本,中轉(zhuǎn)班列的開(kāi)行具備技術(shù)可行性與經(jīng)濟(jì)可行性。情境2中,費(fèi)用敏感性貨物對(duì)時(shí)效性需求較弱,縮短集結(jié)等待時(shí)間并不能降低綜合運(yùn)輸成本,中轉(zhuǎn)班列的開(kāi)行具備技術(shù)可行性但不具備經(jīng)濟(jì)可行性。此外,中轉(zhuǎn)城市的地理位置應(yīng)盡可能便于其他城市進(jìn)行鐵路運(yùn)輸,同時(shí)避免迂回、對(duì)流運(yùn)輸?shù)炔缓侠磉\(yùn)輸問(wèn)題造成的運(yùn)輸費(fèi)用增加與運(yùn)輸資源浪費(fèi),因此,在情境1中,烏魯木齊更適于作為中轉(zhuǎn)城市。 本文提出中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)概念,以綜合運(yùn)輸成本最小化為目標(biāo)構(gòu)建得到中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)模型,并設(shè)計(jì)遺傳算法實(shí)現(xiàn)模型的求解。研究結(jié)果表明,適當(dāng)開(kāi)行中轉(zhuǎn)班列,合并低效的同質(zhì)化班列線(xiàn)路,能夠緩解中歐班列線(xiàn)路間的惡性競(jìng)爭(zhēng),符合《中歐班列建設(shè)發(fā)展規(guī)劃(2016—2020)》中“干支結(jié)合”的班列組織原則。同時(shí),通過(guò)縮減時(shí)間敏感性貨物的集結(jié)等待時(shí)間,產(chǎn)生貨物時(shí)間價(jià)值,降低中歐班列服務(wù)網(wǎng)絡(luò)的綜合運(yùn)輸成本。3 遺傳算法設(shè)計(jì)
3.1 遺傳算法核心步驟
3.2 遺傳算法基本流程
4 算例分析
4.1 算例背景
4.2 算例數(shù)據(jù)
4.3 算例求解
5 結(jié)論