隨著經(jīng)濟(jì)全球化的不斷發(fā)展,不定期船作為各國間貨物運(yùn)輸?shù)闹匾绞揭驳玫搅朔睒s發(fā)展。不定期船主要是在國際上運(yùn)輸大宗散貨,具有貨源、貨流不穩(wěn)定,船舶航線、掛靠港口和船期不固定的特點(diǎn)。因此,不定期船舶調(diào)度較為復(fù)雜。而不定期船舶調(diào)度情況直接影響運(yùn)力資源的配置,其結(jié)果決定著船舶的利用率與航運(yùn)企業(yè)的整體收益。在當(dāng)下航運(yùn)市場(chǎng)持續(xù)低迷,節(jié)省燃油是任何現(xiàn)實(shí)環(huán)境下的選擇,不定期船舶運(yùn)輸航線向網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展的環(huán)境下,科學(xué)地開展船舶調(diào)度工作有利于航運(yùn)企業(yè)降低運(yùn)輸成本,提高經(jīng)濟(jì)效益,減少船舶尾氣排放。分析不定期船舶調(diào)度問題的研究現(xiàn)狀后,發(fā)現(xiàn)目前相關(guān)研究多集中在固定的船舶航速與貨物需求條件下的船舶調(diào)度問題,需求變動(dòng)的船舶調(diào)度與航速優(yōu)化問題沒有很好地解決。本文首先在以往的研究基礎(chǔ)上,根據(jù)不同的市場(chǎng)油價(jià)、船舶的載貨狀態(tài)和貨物的裝運(yùn)時(shí)間要求設(shè)定可變航速,并考慮了運(yùn)輸過程中出現(xiàn)新的即期貨物運(yùn)輸需求,建立在研究期內(nèi)以船隊(duì)完成運(yùn)輸任務(wù)總成本最小為目標(biāo),并帶有時(shí)間窗約束的非線性規(guī)劃模型,解決多船舶、多港口、多航線、多貨物（包括合同貨物和即期貨物）的不定期船舶調(diào)度問題。之后,根據(jù)不定期船運(yùn)輸?shù)奶攸c(diǎn),設(shè)計(jì)相應(yīng)的遺傳算法進(jìn)行模型求解。最后... 

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 不定期船航速研究
        1.2.2 需求不確定背景下不定期船舶調(diào)度研究
        1.2.3 不定期船舶調(diào)度研究方法的研究
        1.2.4 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述
    1.3 研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 創(chuàng)新點(diǎn)
第2章 不定期船舶調(diào)度相關(guān)理論
    2.1 不定期船運(yùn)輸概述
        2.1.1 不定期船運(yùn)輸市場(chǎng)概述
        2.1.2 不定期船營運(yùn)模式
    2.2 不定期船舶的航速理論
        2.2.1 影響船舶航速的因素
        2.2.2 經(jīng)濟(jì)航速
        2.2.3 盈利航速
    2.3 不定期船舶調(diào)度理論
        2.3.1 船舶調(diào)度的相關(guān)概念
        2.3.2 不定期船舶調(diào)度的要求
        2.3.3 不定期船舶調(diào)度分類
    2.4 本章小結(jié)
第3章 需求變動(dòng)與可變航速的船舶調(diào)度模型
    3.1 問題提出
        3.1.1 不定期船運(yùn)輸需求變動(dòng)分析
        3.1.2 不定期船舶可變航速分析
    3.2 問題描述
    3.3 模型建立
        3.3.1 模型假設(shè)
        3.3.2 變量描述
        3.3.3 模型建立
        3.3.4 約束條件
    3.4 本章小結(jié)
第4章 不定期船舶調(diào)度問題的算法選擇與優(yōu)化
    4.1 不定期船舶調(diào)度算法概述
        4.1.1 算法概述
        4.1.2 遺傳算法
        4.1.3 模擬退火算法
        4.1.4 蟻群算法
        4.1.5 粒子群算法
    4.2 遺傳算法的選擇與分析
    4.3 不定期船舶調(diào)度的遺傳算法設(shè)計(jì)
    4.4 本章小結(jié)
第5章 實(shí)例分析
    5.1 數(shù)據(jù)收集和整理
        5.1.1 船舶參數(shù)
        5.1.2 港口及航線參數(shù)
        5.1.3 貨物參數(shù)
    5.2 原調(diào)度方案結(jié)果分析
    5.3 考慮需求變動(dòng)的船舶調(diào)度方案
    5.4 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論與展望
    6.1 研究?jī)?nèi)容總結(jié)
    6.2 不足與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄
在學(xué)期間科研成果情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]考慮港口忙閑時(shí)間窗約束的多式聯(lián)運(yùn)路徑優(yōu)化[J]. 鄭紅星,邵思楊,吳云強(qiáng).  高技術(shù)通訊. 2020(01)
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[3]基于多目標(biāo)粒子群算法的船舶航速優(yōu)化[J]. 張進(jìn)峰,楊濤寧,馬偉皓.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2019(04)
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[6]混合模擬退火與粒子群優(yōu)化算法的無人艇路徑規(guī)劃[J]. 鄭佳春,吳建華,馬勇,龍延.  中國海洋大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(09)
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博士論文
[1]基于運(yùn)營環(huán)境不確定性的不定期船調(diào)度研究[D]. 關(guān)峰.大連海事大學(xué) 2018
[2]不定期運(yùn)輸船舶調(diào)度及航速優(yōu)化研究[D]. 唐磊.大連海事大學(xué) 2014

碩士論文
[1]基于多目標(biāo)粒子群算法的多約束組合優(yōu)化問題研究[D]. 張宇豐.西安理工大學(xué) 2019
[2]港口集裝箱碼頭岸橋與場(chǎng)橋聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化研究[D]. 吳勇智.集美大學(xué) 2018
[3]基于可變航速的支線集裝箱船舶調(diào)度優(yōu)化模型與算法[D]. 張開放.大連海事大學(xué) 2018
[4]基于選擇慣性與需求時(shí)空特征的不定期船舶調(diào)度研究[D]. 李響.大連海事大學(xué) 2017
[5]改進(jìn)蟻群算法及其應(yīng)用[D]. 張永強(qiáng).西安工程大學(xué) 2017
[6]基于蟻群算法的VTS船舶調(diào)度優(yōu)化的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 李翔.大連海事大學(xué) 2017
[7]從一地到多地最佳路線導(dǎo)航規(guī)劃[D]. 鄭焦敬.南京郵電大學(xué) 2016
[8]不定期船運(yùn)輸短期租船機(jī)會(huì)選擇問題研究[D]. 宋佳鑫.大連海事大學(xué) 2015
[9]不定期船舶航線優(yōu)化問題研究[D]. 王文思.大連海事大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3730779