龐金梅， 胡堅(jiān)堃， 黃有方

(上海海事大學(xué) 科學(xué)研究院， 上海 201306)

航運(yùn)聯(lián)盟新階段集裝箱運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化

龐金梅*， 胡堅(jiān)堃， 黃有方

(上海海事大學(xué) 科學(xué)研究院， 上海 201306)

為更好地配置航運(yùn)資源，以互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境為背景，針對(duì)傳統(tǒng)航運(yùn)受班期、航次和船舶數(shù)量約束的缺陷，采用數(shù)據(jù)挖掘與分析的方法，將樞紐港與支線港口作為首要影響因子，構(gòu)造了航運(yùn)聯(lián)盟新階段的集裝箱運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型.在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步綜合分析了數(shù)據(jù)整合的重要性.模型分為兩部分，以成本最小為目標(biāo)，首先確定樞紐港，再根據(jù)各港口需求分配船舶.聯(lián)盟使得船舶的運(yùn)力更大，滿(mǎn)載率更高.既可以有效配置資源，又可以顯著降低成本，充分體現(xiàn)了規(guī)模經(jīng)濟(jì)的作用.

水路運(yùn)輸； 網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化； 數(shù)據(jù)挖掘與分析； 班輪公司； 互聯(lián)網(wǎng)； 航運(yùn)聯(lián)盟新階段

隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展與航運(yùn)需求的不斷增加，為了降低成本以獲取更多的航運(yùn)收益，越來(lái)越多的船公司選擇運(yùn)營(yíng)規(guī)模更大的船舶以發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)的作用[1].劉麗等[2]采用系統(tǒng)分析的方法，根據(jù)集裝箱在運(yùn)輸過(guò)程中的特點(diǎn)，為了達(dá)到運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的整體最優(yōu)而構(gòu)造了不同集裝箱路徑選擇的模型.關(guān)于航運(yùn)聯(lián)盟優(yōu)化等問(wèn)題的探討也隨著航運(yùn)聯(lián)盟的不斷發(fā)展而日益增加[3-5].壽涌毅等[6]和謝新連[7]研究了船隊(duì)規(guī)劃與靠泊順序的綜合優(yōu)化問(wèn)題.吳瓊等[8]提出了以聯(lián)盟利潤(rùn)最大為目標(biāo)的基于列生成算法的航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化新方法.國(guó)外對(duì)班輪運(yùn)輸?shù)难芯扛羌?xì)致.Zurheide等不但以不同類(lèi)型、不同優(yōu)先級(jí)的集裝箱為研究對(duì)象，構(gòu)造了非單一航段的艙位分配模型[9]；而且根據(jù)航線網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，綜合現(xiàn)實(shí)中存在的中轉(zhuǎn)以及往返航次的問(wèn)題，構(gòu)建離散事件模型，從而分析比較采取不同的訂艙請(qǐng)求策略的獲利情況[10]；最后又加以延伸拓展[11].如今的研究主要集中在航線優(yōu)化[12-14]等方面，獲得了很多有價(jià)值的成果.盡管如此，有關(guān)航線設(shè)計(jì)的研究中，卻忽略了樞紐港與支線港口的影響.因此，本文研究了互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下航運(yùn)聯(lián)盟新階段的共同配船問(wèn)題.即班輪運(yùn)輸?shù)男问讲辉倬窒抻诠潭ê骄€的選擇，航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)呈現(xiàn)出新的特征.由于航運(yùn)聯(lián)盟可以提高大型船舶的滿(mǎn)載率，所以樞紐港對(duì)大型船舶的影響不容小覷.它不僅能解決船多貨少的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，更重要的是，能夠最大限度的利用資源，減少成本.總而言之，本文的創(chuàng)新點(diǎn)就在于，在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)和船隊(duì)規(guī)劃并不僅僅靠模型來(lái)確定，而是更多的數(shù)據(jù)挖掘與資源的排列組合.即以往的文獻(xiàn)研究是根據(jù)各個(gè)航線上的需求與船舶數(shù)量來(lái)統(tǒng)籌安排資源(航線是固定的).而本文則是將不同航線上港口的需求量統(tǒng)一統(tǒng)計(jì)(利用互聯(lián)網(wǎng))，然后再重新設(shè)計(jì)航線(航線是不固定的).隨著航運(yùn)電商的迅速發(fā)展，這種方式不僅能降低成本，還能將信息化與數(shù)據(jù)化的效用最大化，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)的要求會(huì)更高.

1問(wèn)題描述與假設(shè)

1.1問(wèn)題描述

共同配船即依據(jù)不同港口的不同需求合力建造不同型號(hào)一定數(shù)量的船舶，前提是若干班輪公司在某些航線上達(dá)成協(xié)議，一同經(jīng)營(yíng)卻保持彼此的相對(duì)獨(dú)立性.簡(jiǎn)而言之，就是資源共享.合理運(yùn)用航運(yùn)電商平臺(tái)對(duì)港口進(jìn)行需求分析，經(jīng)過(guò)統(tǒng)籌分配，使資源的利用率最大化.當(dāng)今的航運(yùn)市場(chǎng)處于“船多貨少”的狀態(tài)，因此如何合理配置資源成為重中之重.

1.2模型假設(shè)

本文所采用模型的假設(shè)為：

1)班輪運(yùn)輸?shù)目偝杀景ńㄔO(shè)成本和運(yùn)輸成本二部分.

2)按照就近原則配置共同配船的資源.

3)支線港口之間不能直接聯(lián)系，需要通過(guò)樞紐港來(lái)連接.

4)主要研究航運(yùn)聯(lián)盟中的幾家班輪公司，以某一個(gè)班輪公司為主，而其余的班輪公司為輔，作為合作方.

2建立模型

在航運(yùn)聯(lián)盟的諸多形式中，共同配船是最常見(jiàn)的形式之一.而共同配船的目標(biāo)旨在通過(guò)使發(fā)船密度增大，滿(mǎn)載率增加，以最大限度的優(yōu)化配置資源，提升服務(wù)質(zhì)量，從而提高客戶(hù)滿(mǎn)意度.然而，在實(shí)際應(yīng)用中，由于各方的船型與艙位定價(jià)存在一定的差異，所以會(huì)出現(xiàn)一些爭(zhēng)議，比如利潤(rùn)分配等問(wèn)題.本文則主要從成本問(wèn)題展開(kāi).構(gòu)造了混合整數(shù)規(guī)劃模型，主要包括兩部分，即確定樞紐港與支線港和計(jì)算成本.

2.1參數(shù)定義

本文所采用模型的參數(shù)定義如下.

2.2決策變量

本文所采用模型的決策變量如下.

2.3建立模型

本文建立的模型目標(biāo)函數(shù)是使總成本最小，共同配船的運(yùn)力分配模型為：

(1)

s.t

(2)

xij≤xjj，i，j∈P，

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

xis≤fis，i∈P;s∈P;i≠s，

(13)

(14)

(15)

(16)

xis≥0，yij≥0，zji≥0，i，j，S∈P;i≠s，

(17)

(18)

3算例分析

某海域20個(gè)港口有集裝箱貨運(yùn)需求，各港口之間的集裝箱需求量如表1所示.目前有4種主要船型，其運(yùn)力與成本見(jiàn)表2所示.假設(shè)單位TEU單位距離支線港到支線港、支線港到樞紐港、樞紐港到支線港的運(yùn)營(yíng)成本分別為10、8、6.航運(yùn)公司A的航線只掛靠3個(gè)港口，為了滿(mǎn)足所有港口的需求，同時(shí)減少成本(航運(yùn)公司A的滿(mǎn)載率很低)，航運(yùn)公司A決定與航運(yùn)公司B合作.

表1 各港口間的集裝箱需求量(*100TEU)

表2 航運(yùn)公司A主要船型的運(yùn)力及其運(yùn)營(yíng)成本

表3 航運(yùn)公司B主要船型的運(yùn)力及其運(yùn)營(yíng)成本

表4 航運(yùn)公司A、B共同打造的船型的運(yùn)力及其運(yùn)營(yíng)成本Tab.4 Main ship type’s capacity and operating

運(yùn)用MATLAB編程計(jì)算求得初始網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示，其中樞紐港分別為9、14、16，用灰色橢圓表示，支線港用白色橢圓表示，樞紐港與支線港之間的關(guān)系用虛線表示，而樞紐港之間的連接用實(shí)線表示.這表明該班輪公司需要確定建設(shè)3個(gè)樞紐港來(lái)連接各支線港.

圖1 初始計(jì)算結(jié)果Fig.1 The initial calculation result

圖2 改進(jìn)后的計(jì)算結(jié)果Fig.2 The improved calculation result

其次，船隊(duì)規(guī)劃也因選擇的不同而差距比較大.航運(yùn)聯(lián)盟帶來(lái)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)就顯而易見(jiàn)了.運(yùn)用MATLAB求解可得到:A公司獨(dú)自承擔(dān)運(yùn)輸其成本最小為90 090 800.若A、B公司共同承擔(dān)，則運(yùn)輸成本為84 077 200.若不采取這種方式的資源整合，則一方面，船舶的滿(mǎn)載率會(huì)很低從而增加成本.另一方面，會(huì)存在航線的重復(fù)行駛.因此，通過(guò)分析挖掘互聯(lián)網(wǎng)上提供的相關(guān)有效數(shù)據(jù)，我們能夠提前預(yù)測(cè)各個(gè)港口的集裝箱需求量，從而設(shè)計(jì)最優(yōu)化的航線網(wǎng)絡(luò).值得注意的是，這一方法需要相關(guān)航運(yùn)公司的共同協(xié)調(diào)合作.這樣，航運(yùn)聯(lián)盟的新形勢(shì)將不再僅僅局限于固定的班期、班次，而是有計(jì)劃、有目的、有組織地進(jìn)行航線網(wǎng)絡(luò)的有效優(yōu)化，從而最大限度的利用現(xiàn)有資源獲取最大的利潤(rùn)，同時(shí)為客戶(hù)提供最為滿(mǎn)意的服務(wù).

4結(jié)論

本文討論了在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，班輪公司航運(yùn)聯(lián)盟新形勢(shì)下的班輪運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題.傳統(tǒng)的航線優(yōu)化是根據(jù)固定的船期、班次和有限的船舶數(shù)量與運(yùn)力來(lái)進(jìn)行調(diào)整的.本文則是根據(jù)不同港口的貨運(yùn)需求，利用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，提前做好統(tǒng)計(jì)，再根據(jù)需求重新設(shè)計(jì)航線并配置所需的船舶類(lèi)型與數(shù)量，最大限度提高船舶的滿(mǎn)載率以選擇主要港口，從而優(yōu)化航線網(wǎng)絡(luò).本文旨在達(dá)到總成本的最小化的前提下，滿(mǎn)足港口的集裝箱貨運(yùn)需求，使得航線網(wǎng)絡(luò)達(dá)到最優(yōu).相對(duì)應(yīng)的，這不僅僅需要互聯(lián)網(wǎng)提供準(zhǔn)確而有效的數(shù)據(jù)支撐，更需要航運(yùn)公司彼此建立可靠的聯(lián)盟與信任機(jī)制.更重要的是，這種方法面對(duì)“貨少船多”的情況，既不會(huì)浪費(fèi)資源，又可以降低成本.但是，對(duì)于不確定的港口需求還有待進(jìn)一步的研究.

[1] 彭傳圣. 集裝箱船舶大型化新進(jìn)展[J].中國(guó)港口，2007(11): 41-41.

[2] 劉 麗， 吳文一. 航運(yùn)聯(lián)盟下的集裝箱運(yùn)輸路徑選擇研究[J].物流科技，2010 (11): 42-43.

[3]AGARWALR?，ERGUNZ.ShipSchedulingandNetworkDesignforCargoRoutinginLinerShipping[J].TransportationScience， 2008， 42(2):175-196．

[4]BR?NMOG，NYGREENB，LYSGAARDJ.Columngenerationapproachestoshipschedulingwithflexiblecargosizes[J].EuropeanJournalofOperationalResearch， 2006(200):139-150．

[5]SISWANTON，ESSAMD，SARKERR.Solvingtheshipinventoryroutingandschedulingproblemwithundedicatedcompartments[J].Computers&IndustrialEngineering， 2011， 61(2):289-299．

[6] 壽涌毅， 賴(lài)昌濤， 呂如福. 班輪船舶調(diào)度多目標(biāo)優(yōu)化模型與蟻群算法[J]. 交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào)，2011， 11(4): 84-88．

[7] 謝新連， 李樹(shù)范， 紀(jì)卓尚， 等. 船隊(duì)規(guī)劃的線性模型研究與應(yīng)用[J]. 中國(guó)造船，1989(3): 61-68.

[8] 吳 瓊， 鄭士源， 朱太球. 基于列生成算法的集裝箱班輪運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化[J].上海海事大學(xué)學(xué)報(bào)， 2014， 35(1): 29-34．

[9]ZURHEIDES，F(xiàn)ISCHERK.Arevenuemanagementslotallocationmodelwithprioritizationforthelinershippingindustry[J].OperationsResearchProceedings， 2011， 208(2):143-148．

[10]ZURHEIDES，F(xiàn)ISCHERK.ASimulationstudyforevaluatingaslotallocationmodelforalinershippingnetwork[J].ProcecdingsoftheSecondInterncotionalConferenceonCompictaionalLogisncs， 2011(7): 354-369．

[11]ZURHEIDES，F(xiàn)ISCHERK.Arevenuemanagementslotallocationmodelforlinershippingnetworks[J].MaritimeEconomics&Logistics， 2012， 15(4): 334-361．

[12] 黃飛舞. 集裝箱班輪航線優(yōu)化[J].集裝箱化， 2009， 20(7):21-24．

[13] 鄧 佳， 樂(lè)美龍. 沿海內(nèi)貿(mào)集裝箱班輪航線優(yōu)化研究[J]. 中國(guó)水運(yùn)(學(xué)術(shù)版)， 2007， 7 (11) :19-20．

[14]HSUCI，HSIEHYP.Routing，shipsize，andsailingfrequencydecision-makingforamaritimehub-and-spokecontainernetwork[J].Mathematical&ComputerModelling， 2007， 45(7-8):899-916．

Optimization of container transportation network for new shipping alliance

PANG Jinmei， HU Jiankun， HUANG Youfang

(Science Research Academy, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306)

In order to better configure shipping resources, the container transportation network optimization model for new shipping alliance is constructed using the methods of data mining and analysis with hub ports and feeder ports as primary influence factor, based on the Internet environment and the disadvantage that traditional shipping is constrained by the schedule, voyage and vessel quantity. The model with the minimum cost as the goal is divided into two parts. The first one determines the amount and location of the hub ports, and the other distributes the vessels according to the requirements of the ports. New shipping alliance makes capacity of vessels bigger and fuller. This method is able to not only allocate resources efficiently, but also reduce the cost significantly, which adequately reflects the role of scale economy.

waterway transportation; network optimization; data mining and analysis; liner company; Internet; new shipping alliance

2016-05-09.

上?？莆こ讨行哪芰ㄔO(shè)項(xiàng)目(14DZ2280200)；上海市科委項(xiàng)目(14511107400)；高等學(xué)校博士點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)科研基金(20123121110004)．

1000-1190(2017)01-0047-05

U695.2+2

A

*E-mail: 953595471@qq.com.