需求波動(dòng)下多目標(biāo)多周期內(nèi)陸港動(dòng)態(tài)布局優(yōu)化

趙旭， 黃靜韻， 張瑤

(大連海事大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院， 遼寧 大連 116026)

0 引 言

內(nèi)陸港作為連接內(nèi)陸腹地與海港的重要紐帶，為貨主提供訂艙、報(bào)關(guān)、報(bào)檢等一站式服務(wù)。內(nèi)陸港將腹地貨物通過(guò)鐵路運(yùn)輸集中運(yùn)至海港，從而實(shí)現(xiàn)規(guī)模效益[1]。優(yōu)化內(nèi)陸港布局，有利于緩解海港吞吐壓力，降低系統(tǒng)總成本，減少碳排放量，增強(qiáng)對(duì)貨主的吸引力，提高內(nèi)陸運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的效率。

內(nèi)陸港布局優(yōu)化研究中，大多是關(guān)于內(nèi)陸港的靜態(tài)選址研究：張兆民[2]采用模糊C均值聚類(lèi)算法研究?jī)?nèi)陸港選址。梁承姬等[3]分析了地理位置因素和經(jīng)濟(jì)因素，構(gòu)建集合覆蓋模型和模糊聚類(lèi)模型來(lái)確定最優(yōu)內(nèi)陸港選址。裴健[4]研究海上絲綢之路背景下的雙層內(nèi)陸港布局優(yōu)化，并以華東地區(qū)為例進(jìn)行分析。梁承姬等[5]考慮內(nèi)陸港的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，構(gòu)建了帶有成本折扣系數(shù)的選址模型，并采用混合遺傳算法求解寧波港的內(nèi)陸港選址。汪傳旭等[6]以海港收益最大為目標(biāo)，考慮內(nèi)陸港中轉(zhuǎn)比例和服務(wù)時(shí)間約束，決策多周期內(nèi)陸港選址，但未考慮內(nèi)陸港的容量限制。然而，內(nèi)陸港的容量將直接影響其布局規(guī)劃和需求點(diǎn)的路徑分配。常征等[7]考慮內(nèi)陸港的通過(guò)能力限制，以總成本最低為目標(biāo)，構(gòu)建兩階段選址模型。WANG等[8]在考慮內(nèi)陸港的最大容量限制的基礎(chǔ)上，加入最小容量限制以保證基本的吞吐量，建立了以系統(tǒng)總成本最低為目標(biāo)的選址模型。隨著綠色運(yùn)輸理念的興起，ROSO[9]對(duì)比了有內(nèi)陸港與沒(méi)有內(nèi)陸港的內(nèi)陸運(yùn)輸系統(tǒng)模型，研究表明開(kāi)放內(nèi)陸港可以減少碳排放量，緩解碼頭擁堵。常征等[10]建立了考慮環(huán)境約束的雙目標(biāo)內(nèi)陸港選址模型，結(jié)果表明系統(tǒng)總成本和內(nèi)陸港數(shù)量越小，碳排放量越大。魏海蕊等[11]考慮海港與內(nèi)陸港的合作關(guān)系以及擁堵與碳排放等環(huán)境因素，構(gòu)建合作成本折扣評(píng)價(jià)模型，從整體視角對(duì)內(nèi)陸港進(jìn)行系統(tǒng)規(guī)劃。考慮到需求的波動(dòng)，范厚明等[12]以需求情景來(lái)描述需求的不確定性，以路徑失靈概率描述可靠性，建立魯棒選址模型對(duì)內(nèi)陸港進(jìn)行一次性選址以降低投資風(fēng)險(xiǎn)。TSAO等[13]采用模糊多目標(biāo)規(guī)劃方法進(jìn)行不確定環(huán)境下的內(nèi)陸港布局優(yōu)化，該方法降低了1.14%的系統(tǒng)總成本，提高了計(jì)算效率。

現(xiàn)有研究為內(nèi)陸港的布局優(yōu)化提供了較好的基礎(chǔ)，但大多關(guān)注的是固定容量的、單周期的一次性?xún)?nèi)陸港選址布局。考慮到內(nèi)陸港布局是長(zhǎng)期的戰(zhàn)略決策，其間需求會(huì)因經(jīng)濟(jì)與政策的影響而波動(dòng)，本文進(jìn)行需求波動(dòng)下多目標(biāo)多周期內(nèi)陸港動(dòng)態(tài)布局優(yōu)化研究。

1 問(wèn)題描述

內(nèi)陸貨運(yùn)需求是動(dòng)態(tài)變化的，僅考慮單周期的一次性?xún)?nèi)陸港選址布局無(wú)法兼顧較長(zhǎng)規(guī)劃期內(nèi)需求的波動(dòng)。當(dāng)需求增長(zhǎng)時(shí)，部分貨物無(wú)法通過(guò)內(nèi)陸港進(jìn)行轉(zhuǎn)運(yùn)，需要采用公路運(yùn)輸?shù)姆绞街边_(dá)海港，這將產(chǎn)生較高的運(yùn)輸成本和碳排放量，不利于內(nèi)陸運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的綠色可持續(xù)發(fā)展；反之，當(dāng)需求減少時(shí)，部分內(nèi)陸港由于競(jìng)爭(zhēng)力不足，利用率低下，造成資源浪費(fèi)，產(chǎn)生額外運(yùn)營(yíng)成本的支出。

本文研究的多周期內(nèi)陸運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)示意圖見(jiàn)圖1。從內(nèi)陸需求點(diǎn)中篩選出內(nèi)陸港備選點(diǎn)，設(shè)置符合備選點(diǎn)輻射范圍、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及人力物力資源情況的不同備選容量，并根據(jù)內(nèi)陸港容量大小和所處城市設(shè)定新建成本、關(guān)閉成本、再建成本、容量調(diào)整成本和運(yùn)營(yíng)成本。以包括上述成本和運(yùn)輸成本的系統(tǒng)總成本、碳排放量和客戶(hù)滿(mǎn)意度最優(yōu)為目標(biāo)，根據(jù)需求波動(dòng)進(jìn)行內(nèi)陸港動(dòng)態(tài)布局優(yōu)化，加入容量等級(jí)選擇決策，確定內(nèi)陸港在不同周期的新建、關(guān)閉、再建以及容量調(diào)整方案，并對(duì)需求點(diǎn)進(jìn)行路徑分配。

2 模型構(gòu)建

2.1 模型假設(shè)

內(nèi)陸需求點(diǎn)和內(nèi)陸港備選點(diǎn)已知；內(nèi)陸需求點(diǎn)的貨物均采用集裝箱運(yùn)輸；需求點(diǎn)在不同周期內(nèi)的需求量不同；內(nèi)陸港的新建、關(guān)閉、再建、容量調(diào)整成本以及運(yùn)營(yíng)成本與其容量大小及所處城市相關(guān)；每個(gè)需求點(diǎn)必須從內(nèi)陸港中轉(zhuǎn)運(yùn)輸和直達(dá)海港運(yùn)輸中選擇一種運(yùn)輸模式；需求點(diǎn)至內(nèi)陸港或直達(dá)海港采用公路運(yùn)輸方式，內(nèi)陸港至海港采用鐵路運(yùn)輸方式；不考慮運(yùn)輸通道能力限制。

2.2 符號(hào)說(shuō)明

決策變量：Xtjk，若第t周期開(kāi)放容量等級(jí)為k的內(nèi)陸港j，則Xtjk=1，否則Xtjk=0；Ytij，若第t周期需求點(diǎn)i選擇內(nèi)陸港j中轉(zhuǎn)，則Ytij=1，否則Ytij=0；Ytio，若第t周期需求點(diǎn)i選擇直達(dá)海港o, 則Ytio=1，否則Ytio=0；Ztj，若第t周期內(nèi)陸港j調(diào)整容量，則Ztj=1，否則Ztj=0。

2.3 模型建立

模型目標(biāo)函數(shù)見(jiàn)式(1)～(3)。式(1)表示系統(tǒng)總成本(包括新建成本CA、關(guān)閉成本CC、再建成本CB、容量調(diào)整成本CE、運(yùn)營(yíng)成本CO和運(yùn)輸成本CT)最低；式(2)表示運(yùn)輸及內(nèi)陸港中轉(zhuǎn)過(guò)程中產(chǎn)生的碳排放量最小；式(3)表示客戶(hù)滿(mǎn)意度最大。

minC|C=CA+CC+CB+CE+CO+CT

(1)

(2)

(3)

其中，

客戶(hù)滿(mǎn)意度與服務(wù)時(shí)間的關(guān)系為

模型約束條件如下：

式(4)表示只有內(nèi)陸港開(kāi)放時(shí)，貨物才能通過(guò)該內(nèi)陸港進(jìn)行中轉(zhuǎn)；式(5)表示每個(gè)需求點(diǎn)只能選擇內(nèi)陸港中轉(zhuǎn)或直達(dá)海港中的一種運(yùn)輸模式；式(6)表示每個(gè)備選內(nèi)陸港只能選擇一種容量等級(jí)；式(7)表示內(nèi)陸港的容量約束；式(8)表示海港的吞吐量約束；式(9)為0-1變量約束；式(10)為變量下標(biāo)約束。

3 求解算法

帶精英策略的非支配排序遺傳算法(elitist non-dominated sorting genetic algorithm,NSGA Ⅱ)是基于Pareto的多目標(biāo)進(jìn)化算法，主要通過(guò)引入快速非支配排序方法、擁擠度計(jì)算和精英保留策略，達(dá)到降低計(jì)算復(fù)雜度、保證種群多樣性和提高計(jì)算效率的目的[14]。針對(duì)模型特點(diǎn)，對(duì)NSGA Ⅱ進(jìn)行改進(jìn)：首先，染色體采用雙層編碼方式進(jìn)行內(nèi)陸港布局和路徑選擇決策；其次，為簡(jiǎn)化非法基因的修改操作，提升算法的求解效率，在開(kāi)放的內(nèi)陸港容量至少滿(mǎn)足其所在城市的需求量的基礎(chǔ)上，提出基于最近鄰思想的交叉算子和變異算子；最后，在Pareto最優(yōu)解集中，采用模糊決策選出最優(yōu)解。

3.1 編碼方式

染色體的雙層編碼方式見(jiàn)圖2。第一層編碼長(zhǎng)度為備選內(nèi)陸港數(shù)|J|與周期數(shù)|T|的乘積，可以一體化決策各周期備選內(nèi)陸港的開(kāi)關(guān)和容量等級(jí)。ktj=0代表第t周期內(nèi)陸港j不開(kāi)放；ktj=1,2,…,|K|代表第t周期內(nèi)陸港j開(kāi)放且其容量等級(jí)取值范圍為{1,2,…,|K|}。第二層編碼長(zhǎng)度為內(nèi)陸需求點(diǎn)數(shù)|I|與周期數(shù)|T|的乘積，Lti代表需求點(diǎn)選擇中轉(zhuǎn)的內(nèi)陸港編號(hào)。

圖2 染色體的雙層編碼方式

3.2 基于最近鄰思想的改進(jìn)

3.3 選擇、交叉和變異操作

采用二元錦標(biāo)賽選擇法，每次從種群中選取2個(gè)個(gè)體，其中適應(yīng)度更好的個(gè)體將進(jìn)入子代種群。重復(fù)該操作，直到子代種群達(dá)到原種群規(guī)模。此方法有利于并行化處理，避免陷入局部最優(yōu)解，且無(wú)須進(jìn)行全部適應(yīng)度值的排序步驟，具有更低的算法復(fù)雜度。

采用兩點(diǎn)交叉法。在兩個(gè)編碼串中隨機(jī)設(shè)置兩個(gè)交叉點(diǎn)，交換兩點(diǎn)間的部分基因。交叉后出現(xiàn)無(wú)法滿(mǎn)足其所在城市需求的容量等級(jí)基因時(shí)，從“近鄰城市組”中隨機(jī)選取滿(mǎn)足條件的基因進(jìn)行替代。

采用基本位變異，在個(gè)體編碼串中隨機(jī)指定基因進(jìn)行變異運(yùn)算。變異后出現(xiàn)非法基因時(shí)，從“近鄰城市組”基因中，選取出現(xiàn)次數(shù)較少且滿(mǎn)足自身所在城市需求量的容量等級(jí)，增大其成為變異基因的概率。

3.4 模糊決策

采用改進(jìn)的NSGA Ⅱ求得Pareto 最優(yōu)解集后，決策者可以根據(jù)3個(gè)目標(biāo)的重視程度來(lái)選取最優(yōu)布局方案。為便于對(duì)比單周期布局與多周期動(dòng)態(tài)布局對(duì)3個(gè)目標(biāo)的優(yōu)化程度，本文應(yīng)用模糊理論的思想，選取隸屬函數(shù)值A(chǔ)x最大的解作為最優(yōu)解，即

3.5 算法步驟

步驟1參數(shù)初始化。隨機(jī)生成種群規(guī)模為m的初始種群P0，作為父代種群。

步驟2對(duì)種群P0進(jìn)行快速非支配排序分層，計(jì)算每個(gè)個(gè)體的擁擠距離。

步驟3基于個(gè)體的非支配排序等級(jí)和擁擠距離，采用二元錦標(biāo)賽方式從種群P0中選取個(gè)體，進(jìn)行兩點(diǎn)交叉和隨機(jī)變異操作，得到種群規(guī)模為m的子代種群P1。

步驟4將父代種群P0與子代種群P1合并，生成規(guī)模為2m的新種群P2。

步驟5對(duì)種群P2進(jìn)行自然選擇，以η的概率淘汰劣解，生成與父代種群規(guī)模一致的新種群P3，再次返回步驟2。直到滿(mǎn)足最大迭代次數(shù)，得到Pareto非劣解集合。

步驟6對(duì)第一非支配層進(jìn)行模糊決策，得出最優(yōu)解。

4 算例求解與分析

4.1 數(shù)據(jù)收集

本算例對(duì)東北地區(qū)內(nèi)陸港進(jìn)行多目標(biāo)多周期動(dòng)態(tài)布局優(yōu)化。內(nèi)陸港運(yùn)營(yíng)以5年為一個(gè)周期，周期數(shù)k=3。從28個(gè)需求點(diǎn)篩選出16個(gè)內(nèi)陸港備選點(diǎn)，根據(jù)各備選點(diǎn)的輻射范圍、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及人力物力資源情況，設(shè)定適合其實(shí)際情況的多個(gè)容量等級(jí)[15]。參照已建設(shè)完成的內(nèi)陸港相關(guān)成本[16]，估算出各備選內(nèi)陸港對(duì)應(yīng)不同容量等級(jí)的新建成本、關(guān)閉成本、再建成本和運(yùn)營(yíng)成本，見(jiàn)附表1。由于東北地區(qū)98.5%以上的外貿(mào)集裝箱貨物經(jīng)由大連港出口，因此海港選為大連港。

根據(jù)式(11)將2006—2020年內(nèi)28個(gè)內(nèi)陸城市的出口額數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為運(yùn)輸需求量，對(duì)需求量的分布函數(shù)進(jìn)行擬合，估算出2021—2035年內(nèi)3個(gè)周期的運(yùn)輸需求量。

W=VA1A2

(11)

式中：W為出口集裝箱需求量，TEU；V為出口額，萬(wàn)美元；A1為出口適箱貨金額比重，取值為80%；A2為出口適箱貨生成系數(shù)，取值為0.35 TEU/萬(wàn)美元。

根據(jù)原鐵道部對(duì)運(yùn)價(jià)的規(guī)定及《國(guó)際集裝箱汽車(chē)運(yùn)輸費(fèi)收規(guī)則》，鐵路和公路運(yùn)價(jià)分別為3.185元/(TEU·km)和8元/(TEU·km)。內(nèi)陸港的中轉(zhuǎn)費(fèi)用為120元/TEU。公路運(yùn)輸碳排放因子μ1取3.704 kg/(TEU·km)，鐵路運(yùn)輸碳排放因子μ2取 0.158 kg/(TEU·km)[17]，在內(nèi)陸港中轉(zhuǎn)的碳排放因子μ3取5.8 kg/TEU[18]。算法的種群規(guī)模取100，最大迭代次數(shù)取1 000，交叉概率取0.8，變異概率取0.1，接受劣解的概率取0.1。

4.2 模型求解及分析

通過(guò)MATLAB 2020a利用改進(jìn)NSGA Ⅱ求解模型，得出東北地區(qū)內(nèi)陸港的多周期動(dòng)態(tài)布局和單周期布局及服務(wù)城市，分別見(jiàn)表1和2。單周期布局是根據(jù)第一周期的需求進(jìn)行決策得到的，后期不再進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。在單周期布局下，若內(nèi)陸港無(wú)法滿(mǎn)足增長(zhǎng)的需求，則部分貨物只能選擇公路運(yùn)輸直達(dá)海港；若內(nèi)陸港后期貨量短缺或競(jìng)爭(zhēng)力不足，但仍繼續(xù)維持原有容量規(guī)模開(kāi)放，則會(huì)造成資源浪費(fèi)。內(nèi)陸港利用率為通過(guò)的貨量總和占內(nèi)陸港容量的比值，對(duì)比可以看出，多周期動(dòng)態(tài)布局下的內(nèi)陸港具有較高的利用率，可以有效減少資源浪費(fèi)。

表1 東北地區(qū)內(nèi)陸港多周期動(dòng)態(tài)布局及服務(wù)城市

表2 東北地區(qū)內(nèi)陸港單周期布局及服務(wù)城市

內(nèi)陸港多周期動(dòng)態(tài)布局優(yōu)化以5年為一個(gè)周期，因此內(nèi)陸港的周期容量為年容量的5倍。第一周期，在原容量分別為125萬(wàn)TEU、50萬(wàn)TEU的沈陽(yáng)、哈爾濱內(nèi)陸港基礎(chǔ)上，新建鞍山、佳木斯內(nèi)陸港，容量分別為50萬(wàn)TEU和25萬(wàn)TEU，原長(zhǎng)春和牡丹江內(nèi)陸港的容量由75萬(wàn)TEU分別縮小至50萬(wàn)TEU和25萬(wàn)TEU，關(guān)閉貨源不足的吉林內(nèi)陸港；第二周期，沈陽(yáng)、哈爾濱內(nèi)陸港容量不變，新建容量為15萬(wàn)TEU的朝陽(yáng)內(nèi)陸港，鞍山、長(zhǎng)春內(nèi)陸港的容量由50萬(wàn)TEU分別增大至75萬(wàn)TEU和100萬(wàn)TEU，佳木斯內(nèi)陸港的容量由25萬(wàn)TEU增大至50萬(wàn)TEU，關(guān)閉牡丹江內(nèi)陸港；第三周期，沈陽(yáng)、朝陽(yáng)、佳木斯內(nèi)陸港容量不變，新建容量為50萬(wàn)TEU的本溪內(nèi)陸港，對(duì)第一周期關(guān)閉的吉林內(nèi)陸港進(jìn)行再建，容量為40萬(wàn)TEU，哈爾濱內(nèi)陸港的容量由50萬(wàn)TEU增大至60萬(wàn)TEU，鞍山、長(zhǎng)春內(nèi)陸港的容量分別由75萬(wàn)TEU、100萬(wàn)TEU縮小至50萬(wàn)TEU、75萬(wàn)TEU。

需求量隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r和政策的變化而波動(dòng)，從而對(duì)內(nèi)陸港布局產(chǎn)生影響。首先，當(dāng)沈陽(yáng)、鞍山、本溪、朝陽(yáng)、長(zhǎng)春、哈爾濱、佳木斯等內(nèi)陸城市需求量明顯增大，而相應(yīng)內(nèi)陸港容量不足時(shí)，貨物通過(guò)公路直達(dá)運(yùn)輸至海港將產(chǎn)生較高的碳排放量和運(yùn)輸成本，因此及時(shí)新建內(nèi)陸港，或者擴(kuò)大原有內(nèi)陸港的容量，可以更好地滿(mǎn)足增長(zhǎng)的運(yùn)輸需求。其次，在需求減少時(shí)，采用關(guān)閉相應(yīng)內(nèi)陸港、縮小容量或更換更具有競(jìng)爭(zhēng)力的內(nèi)陸港等措施，可以保證現(xiàn)存內(nèi)陸港的較高利用率，減少資源浪費(fèi)和運(yùn)營(yíng)成本的支出。最后，布局調(diào)整中還存在關(guān)閉后再建的內(nèi)陸港，如吉林內(nèi)陸港：在第一周期，吉林內(nèi)陸港附近競(jìng)爭(zhēng)力更強(qiáng)、輻射范圍更廣的長(zhǎng)春內(nèi)陸港將容量降至最小等級(jí)后，仍足以服務(wù)吉林市的所有需求，因此關(guān)閉吉林內(nèi)陸港以節(jié)省運(yùn)營(yíng)成本；在第二、第三周期，隨著長(zhǎng)春及其服務(wù)城市的需求逐步增大，再建吉林內(nèi)陸港可以有效分擔(dān)長(zhǎng)春內(nèi)陸港的貨量。

與單周期布局相比，多周期動(dòng)態(tài)布局根據(jù)需求波動(dòng)做出動(dòng)態(tài)調(diào)整，需要花費(fèi)更多的新建成本、關(guān)閉成本、再建成本以及容量調(diào)整成本，但逐步優(yōu)化后的內(nèi)陸港布局更符合不斷變動(dòng)的實(shí)際需求分布，從而優(yōu)化了系統(tǒng)總成本，具體表現(xiàn)為：需求增加時(shí)，貨物經(jīng)新建或增大容量的內(nèi)陸港中轉(zhuǎn)后通過(guò)鐵路運(yùn)輸集中轉(zhuǎn)運(yùn)至海港，相比公路直達(dá)運(yùn)輸能節(jié)省更多的運(yùn)輸成本；需求不足時(shí)，關(guān)閉內(nèi)陸港或縮小內(nèi)陸港容量可以減少不必要的運(yùn)營(yíng)成本支出。相比全程公路運(yùn)輸，經(jīng)內(nèi)陸港中轉(zhuǎn)后采用鐵路運(yùn)輸更有利于碳排放量的優(yōu)化，緩解海港擁堵情況，從而使貨物在期望服務(wù)時(shí)間內(nèi)送達(dá)，提升客戶(hù)滿(mǎn)意度。從表3的運(yùn)行結(jié)果可以看出，在長(zhǎng)達(dá)15年的3個(gè)周期內(nèi)，東北地區(qū)內(nèi)陸港的多周期動(dòng)態(tài)布局比單周期布局節(jié)省了67.62億元的系統(tǒng)總成本，減少了64.49億kg的碳排放量，客戶(hù)滿(mǎn)意度提升了18.55%。

表3 東北地區(qū)內(nèi)陸港多周期動(dòng)態(tài)布局與單周期布局優(yōu)化模型的運(yùn)行結(jié)果對(duì)比

5 結(jié) 論

本文研究了需求波動(dòng)下的多目標(biāo)多周期內(nèi)陸港動(dòng)態(tài)布局優(yōu)化，以系統(tǒng)總成本、碳排放量和客戶(hù)滿(mǎn)意度最優(yōu)為目標(biāo)，建立內(nèi)陸港多目標(biāo)多周期動(dòng)態(tài)布局優(yōu)化模型，確定不同周期內(nèi)陸港的新建、關(guān)閉、再建以及容量調(diào)整方案，并對(duì)需求點(diǎn)進(jìn)行路徑分配。設(shè)計(jì)帶有雙層編碼方案和由最近鄰思想改進(jìn)的NSGA Ⅱ求解模型。東北地區(qū)內(nèi)陸港布局優(yōu)化結(jié)果表明：與單周期布局相比，多周期動(dòng)態(tài)布局能根據(jù)需求波動(dòng)做出動(dòng)態(tài)調(diào)整，通過(guò)節(jié)省運(yùn)輸成本與運(yùn)營(yíng)成本從而降低系統(tǒng)總成本，有效減少碳排放量，提高客戶(hù)滿(mǎn)意度和內(nèi)陸港利用率，有利于內(nèi)陸運(yùn)輸系統(tǒng)的綠色、高效、可持續(xù)發(fā)展，可為需求波動(dòng)下的多目標(biāo)多周期內(nèi)陸港動(dòng)態(tài)布局優(yōu)化提供參考。

在內(nèi)陸港布局優(yōu)化問(wèn)題上，與以往將內(nèi)陸港最大容量設(shè)為定值不同，本文加入容量等級(jí)決策，并根據(jù)容量大小設(shè)定內(nèi)陸港的新建、關(guān)閉、再建、容量調(diào)整和運(yùn)營(yíng)成本，使求解結(jié)果更能反映實(shí)際情況；在動(dòng)態(tài)布局優(yōu)化調(diào)整中，不僅考慮了新建內(nèi)陸港的情況，還對(duì)原有內(nèi)陸港進(jìn)行關(guān)閉、再建以及容量調(diào)整決策，使逐步優(yōu)化后的內(nèi)陸港布局更符合不斷變動(dòng)的實(shí)際需求分布。下一步的研究方向是考慮多港口競(jìng)合下的內(nèi)陸港多周期動(dòng)態(tài)布局。