基于列生成算法的集装箱班轮运输网络优化
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摘要:
为使集装箱班轮运输公司在相对较为稳定的航运网络上进行适时调整和优化，以适应航运市场的变化获得最大利润，以CKYH联盟为例，将联盟利润最大作为目标函数，将每段航线和港口货物运量、船队运能、运输需求以及承运人船舶数量作为约束，建立混合整数规划模型.通过对联盟在亚洲地中海的航运网络进行优化，得出需要挂靠的港口、挂靠港口顺序以及每条航线单次货物运量.对于混合整数规划模型，运用列生成算法对模型进行分解，然后运用CPLEX软件进行编程求解，得到航运网络优化的最终结果.该解法提供了一种航运网络优化的新
方法
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关键词:
航运; 集装箱; 班轮; 网络优化; 列生成算法
文献标志码: A
0引言
随着航运市场的实时变动，集装箱班轮运输网络优化成为很多航运公司需要面对的重要问题.集装箱班轮航线优化是运输网络优化的一部分.CHRISTIANSEN等[1]建立的班轮模型计算量大使得越来越多的班轮运输网络优化模型相继出现，班轮运输网络的优化更加复杂化，运输网络优化的模型规模也逐渐加大.目前求解大型运输模型的方法主要有枚举法、贪婪算法、列生成算法和Benders分解算法.枚举法求解运输模型效率较低，贪婪算法随着模型规模的增大求解速度和准确性降
低.CHUANG等 [2] 通过包含有5个港口的小型案例解释
说明
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他们的遗传算法，其目的是通过在不确定性部分运用遗传算法与在离散部分运用遗传算法相结合求出需求不确定时的最优航线.GELAREH等 [3] 运用Benders分解原则求解模型并求出转运港位置以及辐射港与转运港连接的类型.本文采用启发式列生成算法对运输网络模型分块求解，既能提高求解效率又能增强求解结果的准确性.
1问题提出
在集装箱班轮运输中运输路径和货物运量决定航运联盟可以从此运输网络中获得的收益.这两者高度相关而且需要同时考虑，因此决策变量即为运输路径和货物运量.在以利润最大为目标函数的同时，需要考虑以下约束:每段航线和港口货物运量的平衡、船队运能约束、运输需求约束以及承运人船舶数量的约束.[4]本文根据
设计
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模型的特点，选择启发式列生成算法，可以大幅减小模型规模，有效减少计算时间，并利用IBMILOG优化平台和IBMILOG CPLEX优化引擎实现该算法，实验计算
表
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明该算法具有较高运算效率，能为求解大规模的航线网络优化问题提供一种可行有效的方法.[5]
2模型建立与求解
2.1参数假设
在集装箱班轮运输网络优化中可以忽略的因素[6]:
(1)不考虑时间成本，即不考虑船舶在航行过程中因为时间问题产生的成本;
(2)为简化计算，每一类船舶在规划子航线上的航次成本为现有航线上航次成本的平均值;
(3)船舶的可变成本指在同一条航线上运输空集装箱的费用，在本文中忽略此费用[7];
(4)以现有航线的起始港与目的港之间的需求为主，假设每个转运港口的货物装卸数量相等，即转运港口达到货物运量均衡.
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