多式聯(lián)運(yùn)情形下貨物中轉(zhuǎn)集拼的運(yùn)作優(yōu)化

呂博文 楊 斌 朱小林

(上海海事大學(xué)物流科學(xué)與工程研究院 上海 201306)

0 引 言

中轉(zhuǎn)集拼是指貨物運(yùn)輸過程中經(jīng)過多次中轉(zhuǎn)、集拼、分撥，最終到達(dá)目的地的一種物流作業(yè)形式。中轉(zhuǎn)集拼具有作業(yè)集約化、分工專業(yè)化、操作靈活等特點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于快遞、航空、集裝箱多式聯(lián)運(yùn)等物流運(yùn)作中。

目前關(guān)于中轉(zhuǎn)集拼的運(yùn)作優(yōu)化研究，各類相關(guān)文獻(xiàn)涉及不多，這與當(dāng)前新運(yùn)輸方式的發(fā)展不相適應(yīng)。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，提出了多式聯(lián)運(yùn)情形下的中轉(zhuǎn)集拼運(yùn)作優(yōu)化研究。權(quán)家祥[1]于1998年對貨物如何拼箱進(jìn)行研究，指出在轉(zhuǎn)拼過程中，為了盡量減少集裝箱的空載率，在拆箱卸貨的同時(shí)，可拼入適當(dāng)數(shù)量的貨物，充分利用集裝箱，此種運(yùn)輸方式隨后也被稱為中轉(zhuǎn)集拼。中轉(zhuǎn)集拼業(yè)務(wù)[2]具體是指：貨物經(jīng)過運(yùn)輸至集拼點(diǎn)，在該節(jié)點(diǎn)處進(jìn)行二次分揀和包裝，并根據(jù)不同目的地或不同客戶，與本地貨源一起重新裝箱后進(jìn)行運(yùn)輸?shù)囊环N新型物流業(yè)務(wù)。該業(yè)務(wù)涉及多OD對貨物的同時(shí)裝卸、貨物對集裝箱的選擇以及集裝箱運(yùn)輸路線與貨物運(yùn)輸路線的耦合等問題。

針對多OD同時(shí)裝卸問題有以下研究。卜雷等[3]對多種貨物的拼箱裝配問題進(jìn)行研究，并構(gòu)造合理的個(gè)體編碼適應(yīng)度函數(shù)，運(yùn)用遺傳算法優(yōu)化普零貨物拼箱裝配問題。Tasan等[4]在解決同時(shí)裝卸的VRP問題的基礎(chǔ)上，提出了一種遺傳算法，并通過解決多個(gè)測試問題對方法進(jìn)行評估，證明了算法的有效性。Belgin等[5]考慮雙梯隊(duì)車輛路線問題同時(shí)取貨和交貨，運(yùn)用一種基于變鄰域下降(VND)和局部搜索(LS)的混合啟發(fā)式算法，并運(yùn)用單級和雙級分銷系統(tǒng)對同時(shí)取貨交貨系統(tǒng)進(jìn)行研究。

拼箱問題與零擔(dān)問題的研究有一定的相通之處。Salvador等[6]運(yùn)用分支裁剪法，解決動(dòng)態(tài)容量下零擔(dān)貨物承運(yùn)人之間的合作問題，通過等待裝箱和轉(zhuǎn)運(yùn)，權(quán)衡持有成本和擁擠成本。Cheung[7]提供了一種策略，對零擔(dān)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)路線的隨機(jī)性和動(dòng)態(tài)性進(jìn)行研究，通過具有隨機(jī)弧成本的網(wǎng)絡(luò)找到動(dòng)態(tài)最短路徑并計(jì)算出行時(shí)間。不同之處在于中轉(zhuǎn)集拼問題可與多式聯(lián)運(yùn)相結(jié)合，不僅僅作為一個(gè)運(yùn)載工具。但針對多式聯(lián)運(yùn)的研究多集中于整箱集裝箱的研究，文獻(xiàn)[8]研究了有容量約束的樞紐中心的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)，從樞紐點(diǎn)的建立和不同交通工具運(yùn)營兩個(gè)層面分析多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的效率。文獻(xiàn)[9]從各個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，考慮整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化研究，用貪婪算法和智能搜索來求解多式聯(lián)運(yùn)問題，并對兩種算法的運(yùn)行時(shí)間進(jìn)行對比，得出最優(yōu)的運(yùn)營時(shí)間。謝雪梅等[10]考慮運(yùn)輸成本、換裝成本、風(fēng)險(xiǎn)成本以及時(shí)間懲罰成本的整車多式聯(lián)運(yùn)，并運(yùn)用二進(jìn)制編碼的遺傳算法進(jìn)行求解。這些研究針對整個(gè)集裝箱在特定條件下的多式聯(lián)運(yùn)問題進(jìn)行建模和求解，并沒有考慮集裝箱內(nèi)多OD流貨物運(yùn)輸過程中的作業(yè)整合，即貨物的中轉(zhuǎn)集拼作業(yè)優(yōu)化。對于小批量多批次貨物運(yùn)輸來說，從空間利用的角度，順路搭車的觀念出發(fā)，在貨物裝運(yùn)，集裝箱轉(zhuǎn)運(yùn)的過程中，多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)作的優(yōu)化策略也大不相同。

因此，本文從拼箱的全局角度考慮，充分、均衡利用集裝箱的載重和容積，減少空載率，建立一個(gè)混合整數(shù)規(guī)劃的多式聯(lián)運(yùn)模型，目標(biāo)函數(shù)考慮運(yùn)營成本的最小化，包括運(yùn)輸成本、轉(zhuǎn)運(yùn)成本以及節(jié)點(diǎn)的作業(yè)成本。通過設(shè)計(jì)遺傳算法，并進(jìn)行一定規(guī)模的算例驗(yàn)證，有效地完成集裝箱中轉(zhuǎn)集拼過程中不同集裝箱拼箱點(diǎn)和轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)的選取，運(yùn)輸方式和運(yùn)輸路線的選取。

1 問題描述

本文在傳統(tǒng)的多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，考慮小批量貨物的運(yùn)輸和集裝箱中轉(zhuǎn)集拼作業(yè)，由一個(gè)貨運(yùn)代理，多個(gè)不同國家或地區(qū)的多個(gè)貨主以及公路、鐵路和水路三種運(yùn)輸方式組成了聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)。研究的對象是拼裝入箱的多批貨物，研究的整體是一個(gè)集裝箱由空箱經(jīng)中轉(zhuǎn)裝卸、再到空箱的作業(yè)流程，選取適當(dāng)?shù)钠聪潼c(diǎn)和中轉(zhuǎn)點(diǎn)，使總成本最小。文中將運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)G定義為由卡車F、火車R、輪船B、節(jié)點(diǎn)N、集裝箱C組成的網(wǎng)絡(luò)圖，以滿足不同貨主的需求。該網(wǎng)絡(luò)是由節(jié)點(diǎn)連接而形成的有向圖，近似為相鄰節(jié)點(diǎn)之間形成的折線圖，M和E分別表示拼箱點(diǎn)和轉(zhuǎn)運(yùn)點(diǎn)。圖中 s表示供應(yīng)方，c表示需求方，同一需求方可以有多個(gè)供應(yīng)商，同時(shí)同一供應(yīng)商也可以為多個(gè)客戶提供服務(wù)，o、d分別表示單批次貨物的起點(diǎn)和終點(diǎn)，m或o表示港口可拼卸點(diǎn)，t表示鐵路可拼卸點(diǎn)，由此形成具體情形下的最優(yōu)運(yùn)輸路線。

圖1為起點(diǎn)到終點(diǎn)完成訂單任務(wù)的全過程，貨物由供應(yīng)點(diǎn)S到需求點(diǎn)C，首先貨物先到達(dá)起拼點(diǎn)o或者t，此時(shí)貨物所在區(qū)域?yàn)橥粎^(qū)域，比如同一國家，可以選擇運(yùn)輸方式有鐵路和水路運(yùn)輸，為了降低中轉(zhuǎn)的復(fù)雜性，假設(shè)同一地區(qū)的起拼點(diǎn)之間無運(yùn)輸連接。不同的集裝箱按照裝入集裝箱的貨物的目的地、集裝箱的剩余容量，選擇不同的運(yùn)輸路線、不同的中轉(zhuǎn)集拼路線，在運(yùn)輸過程中會(huì)不斷地到達(dá)貨物的目的地卸貨，然后拼入相同目的地或途經(jīng)目的地的貨物，進(jìn)行運(yùn)輸。在貨物數(shù)量允許的情況下，也可直接拼裝一個(gè)目的地的貨物，由o直接到達(dá)d。在拼箱的同時(shí)，如果轉(zhuǎn)換運(yùn)輸方式，會(huì)有一定的成本優(yōu)勢，可選擇鐵路運(yùn)輸，或直接門到門運(yùn)輸，使集裝箱由空箱到重箱再到空箱不斷地轉(zhuǎn)換，完成對小批量貨物的運(yùn)輸。

圖1 中轉(zhuǎn)集拼的多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)圖

圖1的運(yùn)輸路線為從供應(yīng)點(diǎn)到需求點(diǎn)的集裝箱以及貨物的流動(dòng)，模型設(shè)計(jì)針對多個(gè)階段的滾動(dòng)優(yōu)化。起運(yùn)端要完成空的集裝箱與拼箱貨的組合決策。涉及貨物裝入集裝箱的選擇、沿途各節(jié)點(diǎn)的選擇、運(yùn)輸方式的選擇，停靠點(diǎn)的選取(假設(shè)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的信息完全共享)，中間節(jié)點(diǎn)需決定貨物重新裝箱、卸箱后運(yùn)輸方式的選擇，以形成該條件下的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)輸。

2 模型的建立

2.1 基本假設(shè)

1) 服務(wù)對象為小批量的貨物，便于進(jìn)行拼箱操作；供給地與需求地不屬于同一個(gè)國家，便于進(jìn)行多式聯(lián)運(yùn)操作。

2) 整個(gè)運(yùn)輸過程中，同一個(gè)集裝箱全球運(yùn)輸?shù)倪^程中只有一個(gè)貨代，可對全局進(jìn)行統(tǒng)籌規(guī)劃；貨主可以是多個(gè)國家，便于沿途邊裝邊卸。

3) 貨物拼箱后，該集裝箱所裝貨物的類型已經(jīng)確定，只能再拼入相同類型的貨物，并且集裝箱的目的地取決于裝入最遠(yuǎn)距離貨物的目的地。

4) 進(jìn)行拼箱的貨物足夠多，不會(huì)有箱等貨的現(xiàn)象；集裝箱進(jìn)行轉(zhuǎn)運(yùn)，不考慮車輛的調(diào)度，是無縫連接的。

5) 指令性優(yōu)先裝箱的原則是：在符合裝箱質(zhì)量和容積限制的貨物中，最高優(yōu)先級：裝入和箱內(nèi)已裝貨物有相同目的地的貨物；次優(yōu)先級：裝入能減少集裝箱的空載率的貨物。

2.2 數(shù)學(xué)模型的建立

本文提出了一種基于混合整數(shù)線性規(guī)劃的方法，通過考慮特殊節(jié)點(diǎn)，使點(diǎn)與線相結(jié)合，形成多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)，用于解決包括不同運(yùn)輸模式和轉(zhuǎn)運(yùn)位置的聯(lián)運(yùn)計(jì)劃問題。

2.2.1 參數(shù)說明

1) 集合：

K運(yùn)載工具

F卡車

B輪船

R火車

N節(jié)點(diǎn)

P貨物類別

C集裝箱

L路線集

Ak弧的集合

2) 成本參數(shù)：

(r/f/b?K;i∈N;j∈N)

c1單位質(zhì)量貨物的裝載成本

c2單位質(zhì)量貨物的卸載成本

c3單位集裝箱的轉(zhuǎn)運(yùn)成本

ec一個(gè)集裝箱經(jīng)過的所有節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)

3) 箱貨參數(shù)：

Pm0在節(jié)點(diǎn)m處優(yōu)先裝箱的貨物集

Pm1在節(jié)點(diǎn)m處不能裝入同一集裝箱的貨物集

A(ic)在節(jié)點(diǎn)i處裝入集裝箱c的貨物集

B(ic)在節(jié)點(diǎn)i處從集裝箱c卸下的貨物集

λ如果最大利用容積λ=0，如果最大利用承重量λ=1,如果兩者均最大利用λ=0.5

η1集裝箱裝載的彈性系數(shù)

η2集裝箱容積的彈性系數(shù)

q中轉(zhuǎn)集拼網(wǎng)絡(luò)中總的貨物批次

dijk節(jié)點(diǎn)i和節(jié)點(diǎn)j之間的距離

lp貨物p的運(yùn)輸路線

4) 決策變量：

Yic0-1變量，集裝箱c在節(jié)點(diǎn)i處集拼為1，否則為0

Zic0-1變量，集裝箱c在節(jié)點(diǎn)i處卸下貨物為1，否則為0

xic0-1變量，集裝箱c在節(jié)點(diǎn)i處進(jìn)行物流作業(yè)為1，否則為0

xpci0-1變量，貨物p在節(jié)點(diǎn)i處裝入集裝箱c為1，否則為0

2.2.2 模型建立

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(12)

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

(18)

(19)

(20)

(21)

xpci∈{0,1}i?N;c?C;p∈P

(22)

(23)

(24)

式(1)是總成本目標(biāo)函數(shù)，包含貨物從供給地到需求地的固定成本和可變成本，固定成本是指整個(gè)運(yùn)輸過程中集裝箱的固定使用費(fèi)用，與所選的運(yùn)輸方式和集裝箱經(jīng)過的節(jié)點(diǎn)有關(guān)。可變成本包括兩個(gè)階段：節(jié)點(diǎn)作業(yè)、運(yùn)輸階段。節(jié)點(diǎn)作業(yè)階段，包含裝載工具對集裝箱的裝卸成本、集裝箱對貨物的裝卸成本，以及集裝箱在節(jié)點(diǎn)的轉(zhuǎn)運(yùn)成本。運(yùn)輸階段的成本主要包含集裝箱的運(yùn)輸成本。

式(2)為節(jié)點(diǎn)的流量守恒；式(3)確保只有弧(i，j)可用時(shí)，目的地為d的貨物才可以經(jīng)過這段弧；式(4)表示滿足所有貨物需求；式(5)表示集裝箱在相同路線上運(yùn)送的貨物量。式(6)-式(15)為節(jié)點(diǎn)作業(yè)的約束：式(6)為不能同時(shí)裝箱的約束；式(7)表示同一種貨物只能裝在同一集裝箱內(nèi)；式(8)為指令性優(yōu)先裝箱的約束；式(9)-式(11)為貨物裝箱的質(zhì)量和容積約束；式(12)表示如果在m點(diǎn)發(fā)生了拆箱作業(yè)，則必發(fā)生了貨物的拼入或卸出；式(13)為作業(yè)點(diǎn)的約束；式(14)表示集裝箱由空箱變?yōu)榭障涞牧髁考s束；式(15)表示只要節(jié)點(diǎn)發(fā)生物流作業(yè)，則拼箱、卸箱、轉(zhuǎn)運(yùn)至少發(fā)生一次。式(16)-式(24)為0-1約束和非負(fù)約束。

3 求解算法

針對貨物裝箱運(yùn)輸問題的求解研究，可采用分支裁剪法、分支定價(jià)法等方法解決此類問題[11]。但大規(guī)模、多約束的復(fù)雜問題，多采用智能算法求解[12-15]。中轉(zhuǎn)集拼的多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題，包含貨物的裝箱分布問題和復(fù)雜運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的多式聯(lián)運(yùn)問題，因此是一個(gè)具有復(fù)雜約束的組合優(yōu)化問題，屬于NP-hard問題。本文針對中轉(zhuǎn)集拼的混合整數(shù)規(guī)劃問題，運(yùn)用遺傳算法，選取整個(gè)過程總成本最小的裝箱和運(yùn)輸方案。

3.1 算法步驟

步驟1初始化種群Chrom，包含Npop對染色體，每對染色體由雙層染色體組成，分別代表貨物段序列和裝箱分配關(guān)系序列；

步驟2解碼染色體，計(jì)算每個(gè)染色體對應(yīng)的適應(yīng)度值，即完成貨物運(yùn)輸?shù)目偝杀荆?/p>

步驟3判斷是否滿足迭代停止條件：最大的遺傳代數(shù)，若滿足，則結(jié)束算法操作，否則轉(zhuǎn)步驟2，進(jìn)行適應(yīng)度值的計(jì)算；

步驟4選取適應(yīng)度值相對最大的Npop個(gè)染色體組成新的種群Chrom*；

步驟5以新種群Chrom*作為父代，按照交叉概率Pc，變異概率Pm執(zhí)行對應(yīng)算子，獲得子代，重復(fù)進(jìn)行步驟2的操作。

3.2 編碼和解碼

本文的染色體編碼采用雙層染色體編碼方式，如圖2所示第一層L1為貨物編號的隨機(jī)生成，第二層編碼L2是一個(gè)維數(shù)可變的向量，在容量約束下，根據(jù)貪婪算法，計(jì)算出貨物的裝箱分布。

圖2 染色體的編碼方式

例如，自然數(shù)1～9代表貨物的編號，其大小依次為1,2,1,3,2,1,2,2,3，集裝箱容量約束為7個(gè)單位。如圖2所示，按照容量約束，第一個(gè)集裝箱裝入貨物1、2、4，第二個(gè)集裝箱裝入貨物7、5、3、6，第三個(gè)集裝箱裝入貨物9、8。裝入集裝箱的第一批貨物，作為L2每段基因的編號。

解碼過程分為三個(gè)階段，首先根據(jù)集裝箱編號與貨物編號依次解碼，得到集裝箱1裝入貨物1、2、4，集裝箱2裝入貨物7、5、3、6，集裝箱3裝入貨物9、8；然后可根據(jù)已知的貨物起始點(diǎn)位置信息，得到集裝箱1經(jīng)過節(jié)點(diǎn)1、5，集裝箱2經(jīng)過節(jié)點(diǎn)1、5、2、4，集裝箱3經(jīng)過節(jié)點(diǎn)3、4；根據(jù)貨物的OD關(guān)系：[1-3,1-5,5-1,1-3,5-4,2-4,3-5,4-1,4-3]，得出最終集裝箱經(jīng)過的節(jié)點(diǎn)，如圖3所示。

圖3 染色體的解碼方式

當(dāng)集裝箱1到達(dá)節(jié)點(diǎn)3后，卸下貨物1、3，重新裝進(jìn)貨物7進(jìn)行運(yùn)輸；集裝箱2從節(jié)點(diǎn)5處開始裝入貨物3、5，到達(dá)節(jié)點(diǎn)2裝入貨物6，到達(dá)節(jié)點(diǎn)4，卸下貨物5、6，由于集裝箱容量有剩余，故裝入貨物8、9，繼續(xù)運(yùn)輸，此時(shí)只需兩個(gè)集裝箱，即可完成整個(gè)運(yùn)輸。

3.3 適應(yīng)度計(jì)算

根據(jù)目標(biāo)函數(shù)中作業(yè)成本的最小化，計(jì)算適應(yīng)度的步驟如下：

步驟1對所生成的染色體，通過模型中裝入集裝箱的貨物的體積、質(zhì)量約束，對不符合條件的染色體，給予一定的罰數(shù)Cu；

步驟2依照裝入集裝箱的貨物的先后順序，對單個(gè)集裝箱貨物的裝卸成本，按照所經(jīng)過的節(jié)點(diǎn)的先后順序?qū)3進(jìn)行累加；

步驟3按照經(jīng)過節(jié)點(diǎn)的先后順序，對運(yùn)輸成本C1和集裝箱的固定成本C2求和；

步驟4計(jì)算所需集裝箱的總的成本C=Cu+C1+C2+C3。

步驟5種群的適應(yīng)度值fit=1/C，求得種群的適應(yīng)度值。

4 算例分析

4.1 數(shù)據(jù)描述

為了考察算法的有效性，本文模擬了具有35個(gè)節(jié)點(diǎn)(代表不同國家和地區(qū)的貨物集散港口)的多式聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)，具體空間分布如圖4所示。x軸表示作業(yè)節(jié)點(diǎn)位置的橫坐標(biāo)，y軸表示其縱坐標(biāo)。網(wǎng)絡(luò)中包含50批含不同或相同起點(diǎn)和目的地的貨物，為了符合實(shí)際情況，數(shù)據(jù)隨機(jī)生成且滿足公路的單位運(yùn)輸成本高于鐵路和水路，單位運(yùn)輸成本公路是水路的2～3倍，水路大于鐵路，但相差不大，同時(shí)公路的單位集裝箱固定使用費(fèi)用少于鐵路和水路。

圖4 35個(gè)節(jié)點(diǎn)的空間分布

表1 網(wǎng)絡(luò)中所有貨物的信息

續(xù)表1

表2 影響因子設(shè)計(jì)

4.2 結(jié)果與分析

4.2.1 模型有效性驗(yàn)證

為了驗(yàn)證遺傳算法求解模型的有效性，影響因子分別取表2集合中的第一組元素，通過MATLAB編程，對代碼運(yùn)行10次，選取最優(yōu)的一次計(jì)算過程，其最大迭代次數(shù)為200代，其中到達(dá)80代時(shí)，曲線趨于收斂趨勢，其后相對收斂緩慢,此時(shí)的滿意成本是14 688.587 9，需要安排6個(gè)集裝箱，以滿足整體作業(yè)要求，貨物裝箱的分布如表3所示。

表3 貨物裝箱的分布表

各集裝箱經(jīng)過的節(jié)點(diǎn)集合，以及各節(jié)點(diǎn)間的運(yùn)輸方式如表4所示。

表4 集裝箱經(jīng)過的操作節(jié)點(diǎn)和節(jié)點(diǎn)間的運(yùn)輸方式

4.2.2 載重彈性系數(shù)和集裝箱的固定運(yùn)輸費(fèi)對結(jié)果的影響

(a)

(b)圖5 集裝箱載重系數(shù)和其固定成本對箱數(shù)和總成本的影響

圖5(a)表示載重系數(shù)和集裝箱的固定成本對所需集裝箱的個(gè)數(shù)的影響，x軸表示集裝箱載重系數(shù)，y軸表示所需集裝箱的個(gè)數(shù)。當(dāng)載重系數(shù)一定時(shí)，固定成本越大，箱數(shù)需求越小，當(dāng)固定成本很小時(shí)，運(yùn)輸成本占總成本的比重較大；當(dāng)固定成本一定時(shí)，載重系數(shù)越大，需求量越少，符合實(shí)際情況。

4.2.3 對比分析集裝箱的利用率

與設(shè)立樞紐點(diǎn)進(jìn)行對比，經(jīng)求解得：節(jié)點(diǎn)35為樞紐點(diǎn)，由于貨物是靜態(tài)存在的，此時(shí)首先需要起點(diǎn)非35的貨物分別運(yùn)送至樞紐點(diǎn)，然后從35點(diǎn)開始裝箱運(yùn)輸，需要10個(gè)集裝箱，由于此時(shí)的整體成本不具有可比性，故只比較單個(gè)集裝箱的成本之和，相比中轉(zhuǎn)集拼的成本14 688.587 9元，采用樞紐點(diǎn)裝箱運(yùn)輸?shù)某杀緸?9 742.736 4元，其中4 672.9元為分散節(jié)點(diǎn)運(yùn)往樞紐點(diǎn)的成本，且不包含樞紐點(diǎn)的建設(shè)成本。因此，采用中轉(zhuǎn)集拼所具有很明顯的成本優(yōu)勢。

分析兩種不同方案下的集裝箱的動(dòng)態(tài)噸位利用率，如表5所示。

表5 集裝箱中轉(zhuǎn)集拼的噸位利用率

表6 集裝箱建立樞紐點(diǎn)的噸位利用率

通過建立樞紐點(diǎn)，需要10個(gè)集裝箱，不僅成本上不占優(yōu)勢，而且集裝箱的利用率也很低，平均噸位利用率為52.19%，低于中轉(zhuǎn)集拼中的集裝箱的最低利用率；而且集裝箱的實(shí)際貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量和有載行程周轉(zhuǎn)量均比較高。因此對于小批量的貨物，中轉(zhuǎn)集拼減少了集裝箱的空載里程，提高了裝載效率，實(shí)現(xiàn)了集裝箱的極大利用。

5 結(jié) 語

本文對中轉(zhuǎn)集拼的運(yùn)作優(yōu)化的問題進(jìn)行分析，通過分析集裝箱動(dòng)態(tài)容量和運(yùn)輸優(yōu)化，提供了一種分析拼箱貨運(yùn)代理的運(yùn)輸整合潛在效益的機(jī)制。并設(shè)計(jì)遺傳算法應(yīng)用于中轉(zhuǎn)集拼運(yùn)作優(yōu)化得出以下結(jié)論：

在小批量貨物的運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)中，選擇合適的貨物包裝布局和運(yùn)輸方式將降低整個(gè)過程的總成本(節(jié)省5 054.148 5元的成本)，這與實(shí)際情況相符，說明模型的有效性。利用該算法可以有效解決多貨物運(yùn)輸拼裝問題；同時(shí)得出載重系數(shù)與所需集裝箱個(gè)數(shù)、總成本反比的關(guān)系；并獲得最佳的貨物布局，以及每個(gè)集裝箱的路線，平均動(dòng)態(tài)噸位利用率與建立樞紐相比提高了15.86%，由此得出中轉(zhuǎn)集拼運(yùn)作優(yōu)化的有效性。算法設(shè)計(jì)說明了該中轉(zhuǎn)集拼運(yùn)作優(yōu)化的可行性，值得進(jìn)一步研究和探討。