碳交易背景下的多式聯(lián)運路徑優(yōu)化

FARRUKH Ibodov，馬曉旦

（上海理工大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200093）

0 引言

當(dāng)今環(huán)境問題已成為影響一國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和政治秩序的重要因素，而其中的溫室效應(yīng)也逐漸成為了阻礙全球發(fā)展的共同環(huán)境問題：全球平均氣溫上升，不僅對人類健康不利，還使得夏季用電量增加，造成更多的資源消耗[1]。因此，實現(xiàn)生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展成為一項緊迫而艱巨的任務(wù)。

交通運輸行業(yè)是能源消耗型行業(yè)，其消耗能源的同時也釋放出大量的溫室氣體，對環(huán)境造成了很大影響[2]。《京都議定書》把市場機(jī)制作為解決溫室氣體減排問題的新路徑，把溫室氣體排放權(quán)當(dāng)作商品，從而形成了碳交易[3]。

本文正是在碳交易政策背景下考慮多式聯(lián)運路徑優(yōu)化問題。對于低碳多式聯(lián)運路徑優(yōu)化的研究有利于促進(jìn)能源高效利用，推動減排技術(shù)創(chuàng)新，并改變?nèi)藗兊陌l(fā)展理念，承擔(dān)起保護(hù)環(huán)境的責(zé)任并為社會的可持續(xù)發(fā)展作出自己的貢獻(xiàn)[4]。在碳交易政策的背景下優(yōu)化多式聯(lián)運路徑，將實現(xiàn)綠色環(huán)保與高效運輸?shù)挠袡C(jī)結(jié)合，有著重要的現(xiàn)實意義與研究價值。

1 理論與模型構(gòu)建

1.1 理論分析

1.1.1 多式聯(lián)運的含義。貨物從一個地點運輸?shù)较乱粋€地點，至少使用兩種運輸方式，從起點到終點的無縫運輸，稱之為聯(lián)運[5]。

對于多式聯(lián)運，《聯(lián)合國國際貨物多式聯(lián)運公約》的定義是：按照國際多式聯(lián)運合同，以至少兩種不同的運輸方式，由多式聯(lián)運經(jīng)營人把貨物從一國境內(nèi)接管地點運至另一國境內(nèi)指定交付地點的貨物運輸[6]。中國交通運輸部2016年發(fā)布的《貨物多式聯(lián)運術(shù)語》中對于多式聯(lián)運的定義是:“貨物由一種且不變的運載單元裝載，相繼以兩種及以上運輸方式運輸，并且在快速轉(zhuǎn)換運輸方式的過程中不對貨物本身進(jìn)行操作的運輸形式”[7]。

本文參考李進(jìn)，等[8]對低碳路徑問題（Low-carbon Routing Problem，LCRP）的定義，將低碳多式聯(lián)運定義為：在傳統(tǒng)多式聯(lián)運基礎(chǔ)上考慮低碳環(huán)境的多式聯(lián)運問題。

1.1.2 多式聯(lián)運的特點。多式聯(lián)運除了具有跨方式、跨行業(yè)、跨區(qū)域、跨國境等特點外，還具有高投入、高效率、高協(xié)作、高效益的特點[9-10]。多式聯(lián)運中常見運輸方式的特點見表1[11]。

表1 多式聯(lián)運中常見運輸方式的特點

1.2 模型構(gòu)建

1.2.1 模型特征。本文所采用的模型包括4個特征：（1）單商品流；（2）時間窗約束；（3）單目標(biāo)費用最優(yōu)；（4）遺傳算法求解。

1.2.2 符號與變量。本文中符號與變量見表2。

表2 符號與變量

1.2.3 目標(biāo)函數(shù)

1.2.4 約束條件

（1）流量守恒約束，起點凈流量為1，終點凈流量為-1，其他節(jié)點流量守恒，即：

（2）運輸方式約束，同一運輸方式在兩點之間只可選擇一種方式運輸，即：

（3）中轉(zhuǎn)次數(shù)約束，表示貨物在任一中轉(zhuǎn)點轉(zhuǎn)換運輸方式不超過1次，從而避免迂回運輸?shù)漠a(chǎn)生，確保運輸?shù)暮侠硇裕矗?/p>

（4）運輸方式的連續(xù)性約束，表示貨物在節(jié)點j由運輸方式k裝換為運輸方式f，則通過運輸方式k到達(dá)j，然后通過運輸方式f離開j，即：

（5）換裝約束，表示在起點、終點不進(jìn)行換裝，即：

（6）決策變量取整約束，即：

2 算法

本文采用遺傳算法來求解上海運輸至重慶的最優(yōu)路徑與最小成本。

2.1 參數(shù)設(shè)置

相關(guān)參數(shù)設(shè)置如下：

種群規(guī)模（取偶數(shù)） GA.popsize=200

最大迭代次數(shù) GA.MaxCycles=500

交叉概率 GA.pc=0.7

變異概率 GA.pm=0.3

2.2 流程

遺傳算法的流程如圖1所示。

圖1 遺傳算法的流程

3 貨物運輸路徑優(yōu)化實例——上海至重慶

3.1 貨物運輸現(xiàn)實路徑

從上海至重慶經(jīng)過的樞紐城市如圖2所示。將這些城市作為聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，共計15個節(jié)點，56條運輸弧，各運輸弧均符合現(xiàn)實運輸路徑。相關(guān)數(shù)據(jù)具體見表3-表6。

圖2 上海至重慶集裝箱多式聯(lián)運算例網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

表3 各運輸弧中不同運輸方式的運距

表6 各種運輸方式的速度

3.2 不考慮與考慮碳排放成本兩種情況下的最優(yōu)路徑

3.2.1 不考慮碳排放成本情況下的最優(yōu)路徑。通過Matlab得到不考慮碳排放成本情況下的運輸成本迭代收斂曲線，如圖3所示。結(jié)果顯示，最優(yōu)運輸路徑為：上海經(jīng)鐵路到南京—南京經(jīng)鐵路到合肥—合肥經(jīng)鐵路到漢口—漢口經(jīng)鐵路到荊州—荊州經(jīng)鐵路到宜昌—宜昌經(jīng)水路到云陽—云陽經(jīng)水運到重慶。最低總成本為11 603.4元，總行駛距離為1 864.0km，運輸成本為11 355.1元，總運輸時間為50.0h，時間成本為248.3元。

圖3 運輸成本的迭代收斂曲線（不考慮碳排放成本情況）

表4 各種運輸方式的碳排放量

表5 各種運輸方式的運輸價格與中轉(zhuǎn)價格

3.2.2 考慮碳排放成本情況下的最優(yōu)路徑。考慮碳排放成本情況下的運輸成本迭代收斂曲線如圖5所示。Matlab求解結(jié)果顯示，最優(yōu)運輸路徑、最低運輸成本和最低時間成本與不考慮碳排放情況下相同，但多了一項碳排放成本，為57.6元（碳排放量為1 047.4kg），從而使得總最低成本為11 661.0元。分析其中的原因為：（1）公路運輸方式無論是運輸單價還是碳排放量都遠(yuǎn)高于鐵路運輸和水路運輸方式，因此在兩種情況下都沒有被選擇；（2）水路運輸方式雖然運輸單價略小于鐵路運輸方式，但因為一些城市節(jié)點之間（如漢口到荊州、荊州到宜昌）的水路運輸繞行距離要長于鐵路運輸方式，因此在這些城市節(jié)點之間鐵路運輸方式要優(yōu)于水路運輸方式，而對于水路運輸和鐵路運輸距離相差不大的城市（例如宜昌到云陽、云陽到重慶），水路運輸相較于鐵路運輸有著很大的成本優(yōu)勢；（3）水路運輸?shù)奶寂欧帕看笥阼F路運輸，而運輸單價小于鐵路運輸，但因為碳排放成本相較于運輸成本而言較小，從而沒有改變考慮碳排放成本后的最優(yōu)運輸路徑，在水路運輸和鐵路運輸距離相差不大的城市之間水路運輸仍然是最低成本路線。

圖5 運輸成本的迭代收斂曲線（考慮碳排放成本情況）

圖4 采用遺傳算法求得的最優(yōu)運輸路徑（不考慮碳排放成本情況）

圖6 采用遺傳算法求得的最優(yōu)運輸路徑（考慮碳排放成本情況）

4 結(jié)語

本文采用遺傳算法求解了從上海運輸至重慶不考慮碳排放成本與考慮碳排放成本兩種情況下的最優(yōu)路徑與最小成本。得到的結(jié)論主要有：（1）公路運輸因為其運輸成本和碳排放量都遠(yuǎn)高于水路運輸和鐵路運輸，從而不適用于集裝箱的運輸；（2）當(dāng)兩個城市之間的水運距離和鐵路運輸距離相差不大時，往往優(yōu)先選擇水運方式，因為其成本優(yōu)勢更突出；（3）碳排放成本較低，因此并不必然影響最低成本運輸路徑的選擇，未來或許可以適當(dāng)提高碳排放的稅率。

另外，因為遺傳算法的模擬結(jié)果具有一定的隨機(jī)性，本文在模擬過程中多次運行并取了其中成本最小且穩(wěn)定的解。