【摘要】：隨著“一帶一路”偉大戰(zhàn)略構(gòu)想的提出和經(jīng)濟(jì)全球化的不斷深入,集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)憑借其高效、安全、便捷、可靠等優(yōu)勢己成為海上絲綢之路的重要助力。因此,對于集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)系統(tǒng)中的發(fā)展規(guī)劃、運(yùn)輸組織和運(yùn)營管理問題的研究將顯得尤為重要。集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)是集多種交通方式于一體的多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。該系統(tǒng)在確定性環(huán)境條件下,不僅可削弱單一運(yùn)輸方式在運(yùn)輸時效、運(yùn)輸距離和運(yùn)輸費(fèi)用等方面的劣勢和限制,而且可實(shí)現(xiàn)多種交通運(yùn)輸方式之間的優(yōu)勢互補(bǔ),有效地降低運(yùn)輸費(fèi)用,提高運(yùn)輸效率。但是,在不確定性隨機(jī)干擾較大的環(huán)境條件下,由于運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的可靠性受到挑戰(zhàn),采用傳統(tǒng)確定型運(yùn)輸組織方法己很難保證能獲得理想的多式聯(lián)運(yùn)效果。因此,在我國當(dāng)前競爭激烈的貨運(yùn)市場條件下,如何針對不確定性隨機(jī)干擾的特點(diǎn),通過構(gòu)建多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的隨機(jī)型運(yùn)輸組織模型及優(yōu)化算法,制定可靠高效的運(yùn)輸組織和運(yùn)營管理方案,是當(dāng)前備受關(guān)注的一個重大前沿研究課題。為給決策者能在隨機(jī)環(huán)境下制定合理、高效、可靠的海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸方案提供理論支撐和決策支持,本文對隨機(jī)環(huán)境下集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)系統(tǒng)的建模與優(yōu)化問題進(jìn)行了選題研究。論文以出口貨物形成的重箱流和沿海港口腹地網(wǎng)絡(luò)的空箱流為研究對象,重點(diǎn)對隨機(jī)環(huán)境下集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)箱流徑路優(yōu)化問題、集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)空箱調(diào)運(yùn)優(yōu)化問題和集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問題的模型及算法進(jìn)行了深入研究,主要研究內(nèi)容及成果如下:(1)集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸組織特點(diǎn)和不確定因素分析。首先,在既有研究基礎(chǔ)上,總結(jié)歸納出集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)系統(tǒng)定義、系統(tǒng)構(gòu)成和組織流程,以國內(nèi)外主要港口為例對集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行詳細(xì)闡述。其次,對鐵路集裝箱運(yùn)輸組織形式、集裝箱港站中轉(zhuǎn)換裝銜接模式和海上集裝箱運(yùn)輸組織形式進(jìn)行深入分析。最后,從班列運(yùn)輸時間、港站中轉(zhuǎn)換裝時間、班輪運(yùn)輸時間和需求供給這幾個方面剖析了集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)系統(tǒng)中的不確定性,并進(jìn)一步從形成原因和表現(xiàn)形式這兩個角度對各個不確定因素進(jìn)行研究。(2)隨機(jī)環(huán)境下集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)箱流徑路優(yōu)化研究。通過對集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)箱流徑路優(yōu)化問題的運(yùn)輸時效性、運(yùn)輸可靠性和費(fèi)用構(gòu)成三方面特性進(jìn)行分析,以出口貨物形成的重箱流為研究對象,同時考慮集裝箱班列、班輪運(yùn)輸時間和集裝箱中轉(zhuǎn)換裝時間的隨機(jī)性,構(gòu)建了集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)箱流徑路優(yōu)化的隨機(jī)機(jī)會約束0-1整數(shù)規(guī)劃模型,并針對隨機(jī)時間參數(shù),提出了集裝箱貨物運(yùn)到期限機(jī)會約束。求解策略上,本文設(shè)計(jì)了整合隨機(jī)模擬技術(shù)、多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的混合啟發(fā)式算法用于模型求解,選取我國東部沿海地區(qū)港口腹地至新加坡的集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證,并從經(jīng)濟(jì)性和服務(wù)水平的角度,分析了隨機(jī)時間參數(shù)和機(jī)會約束置信水平對送達(dá)延誤懲罰費(fèi)用、總費(fèi)用和貨物送達(dá)準(zhǔn)點(diǎn)率的影響變化規(guī)律。(3)隨機(jī)環(huán)境下集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)空箱調(diào)運(yùn)多階段決策優(yōu)化研究。在對集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)空箱調(diào)運(yùn)產(chǎn)生原因、組織特點(diǎn)和費(fèi)用構(gòu)成三方面分析的基礎(chǔ)上,以沿海港口腹地網(wǎng)絡(luò)的空箱流為研究對象,構(gòu)建了集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)空箱調(diào)運(yùn)優(yōu)化的隨機(jī)機(jī)會約束非線性整數(shù)規(guī)劃模型。模型以最大限度地追求空箱調(diào)運(yùn)費(fèi)用和碳排放費(fèi)用構(gòu)成的期望加權(quán)總費(fèi)用最小化為優(yōu)化目標(biāo),同時考慮調(diào)運(yùn)數(shù)量、調(diào)運(yùn)徑路和租箱策略,并針對隨機(jī)空箱需求和隨機(jī)空箱供給提出了節(jié)點(diǎn)空箱流量機(jī)會約束。求解策略上,本文設(shè)計(jì)了基于動態(tài)規(guī)劃方法的整合樣本均值近似方法(SAA)和兩階段禁忌搜索算法的混合啟發(fā)式算法用于模型求解,選取我國東部沿海地區(qū)港口腹地集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行實(shí)例驗(yàn)證,并深入分析了不同費(fèi)用權(quán)重組合、單位租箱費(fèi)用、隨機(jī)空箱需求和隨機(jī)空箱供給對空箱調(diào)運(yùn)方案及相關(guān)費(fèi)用的影響變化規(guī)律。(4)隨機(jī)環(huán)境下集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)研究。立足于集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的問題特性,以出口貨物形成的重箱流和沿海港口腹地網(wǎng)絡(luò)的空箱流為研究對象,同時考慮集裝箱班列、班輪運(yùn)輸時間、集裝箱中轉(zhuǎn)換裝時間以及集裝箱運(yùn)輸需求的隨機(jī)性,構(gòu)建了集裝箱海鐵聯(lián)運(yùn)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的兩階段隨機(jī)機(jī)會約束規(guī)劃模型。模型提出了能力機(jī)會約束和集裝箱貨物運(yùn)到期限機(jī)會約束,以實(shí)現(xiàn)在隨機(jī)環(huán)境下對服務(wù)選擇、服務(wù)徑路和服務(wù)頻率的綜合優(yōu)化。求解策略上,本文設(shè)計(jì)了整合SAA方法和蟻群算法的混合啟發(fā)式算法用于模型求解,并深入探究了隨機(jī)運(yùn)輸時間、隨機(jī)中轉(zhuǎn)換裝時間、隨機(jī)運(yùn)輸需求、機(jī)會約束置信水平和樣本容量對服務(wù)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)方案及相關(guān)費(fèi)用的影響變化規(guī)律。
【圖文】：

１．１論文研究背景和意義逡逑ｌ．ｉ．ｉ研究背景逡逑隨著經(jīng)濟(jì)全球化、貿(mào)易全球化和技術(shù)全球化的不斷深入，國際貿(mào)易量飛速增逡逑長［１］，極大地促進(jìn)了國際間的商品流動。在這樣的時代背景下，作為商品流通重要逡逑載體的國際運(yùn)輸業(yè)也日益繁榮［２］。自上世紀(jì)８０年代以來，集裝箱多式聯(lián)運(yùn)憑借其逡逑高效、安全、便捷、可靠等優(yōu)勢得到了國際運(yùn)輸業(yè)的廣泛關(guān)注和認(rèn)可。集裝箱多逡逑式聯(lián)運(yùn)是以集裝箱為運(yùn)輸載體，通過至少兩種以上運(yùn)輸方式的有序組合和有效銜逡逑接并在集裝箱港站進(jìn)行不同運(yùn)輸方式間的中轉(zhuǎn)換裝，從而完成貨物從發(fā)貨地到收逡逑貨地的一體化運(yùn)輸方式［３＿５］。目前，世界各主要國家普遍采用集裝箱多式聯(lián)運(yùn)來進(jìn)逡逑行國際貨物運(yùn)輸活動［６］。如圖１－１所示，，２０１７年，中國港口集裝箱吞吐量達(dá)到２逡逑億１３７２萬ＴＥＵ，高居世界第一，占全世界港口集裝箱吞吐總量的２８．３９％。美國逡逑和新加坡以５１４３萬ＴＥＵ和３３６０萬ＴＥＵ的集裝箱吞吐量分列二、三位。逡逑

論文技術(shù)路線圖
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F512.4

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2605770