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航运联盟新阶段集装箱运输网络优化

2017-06-01庞金梅胡坚堃黄有方

关键词:枢纽港航运公司班轮

庞金梅, 胡坚堃, 黄有方

(上海海事大学 科学研究院, 上海 201306)

航运联盟新阶段集装箱运输网络优化

庞金梅*, 胡坚堃, 黄有方

(上海海事大学 科学研究院, 上海 201306)

为更好地配置航运资源,以互联网环境为背景,针对传统航运受班期、航次和船舶数量约束的缺陷,采用数据挖掘与分析的方法,将枢纽港与支线港口作为首要影响因子,构造了航运联盟新阶段的集装箱运输网络优化模型.在此基础上进一步综合分析了数据整合的重要性.模型分为两部分,以成本最小为目标,首先确定枢纽港,再根据各港口需求分配船舶.联盟使得船舶的运力更大,满载率更高.既可以有效配置资源,又可以显著降低成本,充分体现了规模经济的作用.

水路运输; 网络优化; 数据挖掘与分析; 班轮公司; 互联网; 航运联盟新阶段

随着互联网经济的快速发展与航运需求的不断增加,为了降低成本以获取更多的航运收益,越来越多的船公司选择运营规模更大的船舶以发挥规模经济的作用[1].刘丽等[2]采用系统分析的方法,根据集装箱在运输过程中的特点,为了达到运输网络的整体最优而构造了不同集装箱路径选择的模型.关于航运联盟优化等问题的探讨也随着航运联盟的不断发展而日益增加[3-5].寿涌毅等[6]和谢新连[7]研究了船队规划与靠泊顺序的综合优化问题.吴琼等[8]提出了以联盟利润最大为目标的基于列生成算法的航运网络优化新方法.国外对班轮运输的研究更是细致.Zurheide等不但以不同类型、不同优先级的集装箱为研究对象,构造了非单一航段的舱位分配模型[9];而且根据航线网络的特点,综合现实中存在的中转以及往返航次的问题,构建离散事件模型,从而分析比较采取不同的订舱请求策略的获利情况[10];最后又加以延伸拓展[11].如今的研究主要集中在航线优化[12-14]等方面,获得了很多有价值的成果.尽管如此,有关航线设计的研究中,却忽略了枢纽港与支线港口的影响.因此,本文研究了互联网环境下航运联盟新阶段的共同配船问题.即班轮运输的形式不再局限于固定航线的选择,航运网络的设计呈现出新的特征.由于航运联盟可以提高大型船舶的满载率,所以枢纽港对大型船舶的影响不容小觑.它不仅能解决船多货少的现实问题,更重要的是,能够最大限度的利用资源,减少成本.总而言之,本文的创新点就在于,在互联网环境下,网络设计和船队规划并不仅仅靠模型来确定,而是更多的数据挖掘与资源的排列组合.即以往的文献研究是根据各个航线上的需求与船舶数量来统筹安排资源(航线是固定的).而本文则是将不同航线上港口的需求量统一统计(利用互联网),然后再重新设计航线(航线是不固定的).随着航运电商的迅速发展,这种方式不仅能降低成本,还能将信息化与数据化的效用最大化,对互联网的要求会更高.

1问题描述与假设

1.1问题描述

共同配船即依据不同港口的不同需求合力建造不同型号一定数量的船舶,前提是若干班轮公司在某些航线上达成协议,一同经营却保持彼此的相对独立性.简而言之,就是资源共享.合理运用航运电商平台对港口进行需求分析,经过统筹分配,使资源的利用率最大化.当今的航运市场处于“船多货少”的状态,因此如何合理配置资源成为重中之重.

1.2模型假设

本文所采用模型的假设为:

1)班轮运输的总成本包括建设成本和运输成本二部分.

2)按照就近原则配置共同配船的资源.

3)支线港口之间不能直接联系,需要通过枢纽港来连接.

4)主要研究航运联盟中的几家班轮公司,以某一个班轮公司为主,而其余的班轮公司为辅,作为合作方.

2建立模型

在航运联盟的诸多形式中,共同配船是最常见的形式之一.而共同配船的目标旨在通过使发船密度增大,满载率增加,以最大限度的优化配置资源,提升服务质量,从而提高客户满意度.然而,在实际应用中,由于各方的船型与舱位定价存在一定的差异,所以会出现一些争议,比如利润分配等问题.本文则主要从成本问题展开.构造了混合整数规划模型,主要包括两部分,即确定枢纽港与支线港和计算成本.

2.1参数定义

本文所采用模型的参数定义如下.

2.2决策变量

本文所采用模型的决策变量如下.

2.3建立模型

本文建立的模型目标函数是使总成本最小,共同配船的运力分配模型为:

(1)

s.t

(2)

xij≤xjj,i,j∈P,

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

xis≤fis,i∈P;s∈P;i≠s,

(13)

(14)

(15)

(16)

xis≥0,yij≥0,zji≥0,i,j,S∈P;i≠s,

(17)

(18)

3算例分析

某海域20个港口有集装箱货运需求,各港口之间的集装箱需求量如表1所示.目前有4种主要船型,其运力与成本见表2所示.假设单位TEU单位距离支线港到支线港、支线港到枢纽港、枢纽港到支线港的运营成本分别为10、8、6.航运公司A的航线只挂靠3个港口,为了满足所有港口的需求,同时减少成本(航运公司A的满载率很低),航运公司A决定与航运公司B合作.

表1 各港口间的集装箱需求量(*100TEU)

表2 航运公司A主要船型的运力及其运营成本

表3 航运公司B主要船型的运力及其运营成本

表4 航运公司A、B共同打造的船型的运力及其运营成本Tab.4 Main ship type’s capacity and operating

运用MATLAB编程计算求得初始网络结构如图1所示,其中枢纽港分别为9、14、16,用灰色椭圆表示,支线港用白色椭圆表示,枢纽港与支线港之间的关系用虚线表示,而枢纽港之间的连接用实线表示.这表明该班轮公司需要确定建设3个枢纽港来连接各支线港.

图1 初始计算结果Fig.1 The initial calculation result

图2 改进后的计算结果Fig.2 The improved calculation result

其次,船队规划也因选择的不同而差距比较大.航运联盟带来的规模经济就显而易见了.运用MATLAB求解可得到:A公司独自承担运输其成本最小为90 090 800.若A、B公司共同承担,则运输成本为84 077 200.若不采取这种方式的资源整合,则一方面,船舶的满载率会很低从而增加成本.另一方面,会存在航线的重复行驶.因此,通过分析挖掘互联网上提供的相关有效数据,我们能够提前预测各个港口的集装箱需求量,从而设计最优化的航线网络.值得注意的是,这一方法需要相关航运公司的共同协调合作.这样,航运联盟的新形势将不再仅仅局限于固定的班期、班次,而是有计划、有目的、有组织地进行航线网络的有效优化,从而最大限度的利用现有资源获取最大的利润,同时为客户提供最为满意的服务.

4结论

本文讨论了在互联网环境下,班轮公司航运联盟新形势下的班轮运输网络设计问题.传统的航线优化是根据固定的船期、班次和有限的船舶数量与运力来进行调整的.本文则是根据不同港口的货运需求,利用互联网进行数据整合,提前做好统计,再根据需求重新设计航线并配置所需的船舶类型与数量,最大限度提高船舶的满载率以选择主要港口,从而优化航线网络.本文旨在达到总成本的最小化的前提下,满足港口的集装箱货运需求,使得航线网络达到最优.相对应的,这不仅仅需要互联网提供准确而有效的数据支撑,更需要航运公司彼此建立可靠的联盟与信任机制.更重要的是,这种方法面对“货少船多”的情况,既不会浪费资源,又可以降低成本.但是,对于不确定的港口需求还有待进一步的研究.

[1] 彭传圣. 集装箱船舶大型化新进展[J].中国港口,2007(11): 41-41.

[2] 刘 丽, 吴文一. 航运联盟下的集装箱运输路径选择研究[J].物流科技,2010 (11): 42-43.

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[7] 谢新连, 李树范, 纪卓尚, 等. 船队规划的线性模型研究与应用[J]. 中国造船,1989(3): 61-68.

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[11]ZURHEIDES,FISCHERK.Arevenuemanagementslotallocationmodelforlinershippingnetworks[J].MaritimeEconomics&Logistics, 2012, 15(4): 334-361.

[12] 黄飞舞. 集装箱班轮航线优化[J].集装箱化, 2009, 20(7):21-24.

[13] 邓 佳, 乐美龙. 沿海内贸集装箱班轮航线优化研究[J]. 中国水运(学术版), 2007, 7 (11) :19-20.

[14]HSUCI,HSIEHYP.Routing,shipsize,andsailingfrequencydecision-makingforamaritimehub-and-spokecontainernetwork[J].Mathematical&ComputerModelling, 2007, 45(7-8):899-916.

Optimization of container transportation network for new shipping alliance

PANG Jinmei, HU Jiankun, HUANG Youfang

(Science Research Academy, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306)

In order to better configure shipping resources, the container transportation network optimization model for new shipping alliance is constructed using the methods of data mining and analysis with hub ports and feeder ports as primary influence factor, based on the Internet environment and the disadvantage that traditional shipping is constrained by the schedule, voyage and vessel quantity. The model with the minimum cost as the goal is divided into two parts. The first one determines the amount and location of the hub ports, and the other distributes the vessels according to the requirements of the ports. New shipping alliance makes capacity of vessels bigger and fuller. This method is able to not only allocate resources efficiently, but also reduce the cost significantly, which adequately reflects the role of scale economy.

waterway transportation; network optimization; data mining and analysis; liner company; Internet; new shipping alliance

2016-05-09.

上海科委工程中心能力建设项目(14DZ2280200);上海市科委项目(14511107400);高等学校博士点专项科研基金(20123121110004).

1000-1190(2017)01-0047-05

U695.2+2

A

*E-mail: 953595471@qq.com.

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