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基于遗传算法的班轮航线网络优化模型
| 论文题名： | 基于遗传算法的班轮航线网络优化模型 |
| 关键词： | 班轮航线设计;网络优化模型;遗传算法 |
| 摘要： | 据国际海事组织统计，集装箱班轮运输系统每年产生的碳排放，在众多海上货物运输方式中位居第1位，使得“班轮运输行业需要对碳排放加以控制”在国际社会的呼声越来越高，欧盟于2012年提出的航海碳税政策，加速了世界范围内碳排放税收体系的建立与应用。与此同时，集装箱班轮运输系统面临着的另一个趋势是航运联盟的广泛兴起，截至2020年3月，全球三大航运联盟运力占市场运力总额的比例高达78.9％，联盟运营资源共享已经成为行业主流。 上述两个变化使得班轮航线网络设计问题变得更为复杂。首先，航海碳税的征收使得承运人在设计航线网络时不得不更为慎重地考虑与燃油消耗有关的船队设计、航速调整问题。其次，联盟运营模式下，承运人不仅需要考虑网络设计的最优化问题，还必须考虑如何构建和运营该网络，以及运营收益分配，联盟合作稳定性等复杂问题。 对考虑上述因素的航线网络设计方案开展研究，有助于班轮公司合理设定船舶航速，在船舶降速、碳减排以及船舶经营利益三者中寻求最佳性价比；与此同时，可以指导班轮公司从相互合作中产生规模经济、减少资本投入、增加开船频率、扩大服务范围，继续推动更清洁高效的班轮运输业良性发展。 本文首先介绍了集装箱航运系统和班轮运营模式。分析了征收碳税与联盟合作的开展对航线网络设计的影响，通过综述相关研究提出本文的主要贡献。其次介绍了班轮运输组织模式理论、遗传算法以及逆优化理论，建立了班轮航线网络设计基本模型，模型同步决策班轮航线网络设计方案、船队设计方案、航速方案、货物运输方案以及各承运人之间的舱位交易价格，该价格可确保各承运人按联盟整体收益最大的货物运输方案运营时，都能获得自身最大收益，从而确保了联盟合作的达成。采用遗传算法和逆优化理论的组合算法，将模型转化为一个两阶段问题进行求解。最后基于亚欧航线的实际经营数据，对征收碳税背景下班轮联盟网络收益与成本的分配，进行灵敏度分析。 试验结果表明，碳税费率的提高影响了承运人控制航线运营成本的策略，由于碳税直接提高了承运人的燃油成本，相对于以更高航速，投入更少船舶的运营策略来说，承运人应当更倾向于增加船舶数量，以压低船舶航速，更为精准地控制燃油与碳税成本的支出。舱位交易价格的设计对联盟最优运营方案的实现起到了决定性作用；随着航线挂靠的港口增加，货运价格的上涨，承运人各方之间的竞争加剧，市场份额大的承运人在舱位定价中占据了主动权，更有机会成为联盟合作的获利者。 |
| 作者： | 杨中 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 黄耀倞 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 大连海事大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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