我国铁水联运港口作业区 布局优化研究

刘道宽，卢勇利，沈学明，朱昌锋

（1.中铁第四勘察设计院集团有限公司 道路交通设计研究院，湖北 武汉 430063；2.兰州交通大学 交通运输学院，甘肃 兰州 730070)

0 引言

铁水联运是多式联运的重要组成部分，不仅可以提高运输效率、降低物流成本及运输能耗、改善环境质量，还是实现交通优势融合互补发展的必然选择。港口作业区是铁水联运的关键节点，港口作业区布局规划的合理性，不仅制约着铁水联运港口的建设及其后期的改扩建、相关设施的配置等问题，也直接影响着铁水联运港口的作业效率与运营成本。因此，应加强铁水联运港口作业区的布局方法研究。

国内外学者围绕集装箱场布局[1-2]和铁路物流中心功能区布局[3]进行大量的研究。近年来，随着铁水联运的快速发展，韩晓龙等[4]运用仿真分析法对铁水联运港站集装箱装卸工艺进行研究；李羽逍等[5]提出铁水联运港站集装箱作业区布局优化模型及算法；钱继锋等[6]研究“岸桥—集卡—堆场”双向作业的协同优化模型；Héctor[7]对铁水联运港站集装箱作业区设施配置的优选理论进行分析；刘勇[8]对铁水联运条件下集装箱疏运的运输组织优化进行深入研究；温念慈等[9]通过引入系统布置法(Systematic Layout Planning，以下简称“SLP 法”)对湛江港宝满港区集装箱作业区系统布局进行优化；郑斯斯等[10]提出铁水联运港口集装箱作业区装卸设备选型的多目标决策模型。

既有研究大多仅运用SLP 法对集装箱场及物流中心功能区的布局进行研究，当港口作业区数量较多或需要不断调整港口作业区布局方案时，工作量相对繁重；而运用SLP 法和数学模型法研究仅考虑集装箱作业场作业区的布局优化，对港口作业区总体的布局优化缺乏考虑。因此，铁水联运港口作业区布局布局优化应通过融合两阶段耦合优化思想，运用SLP 法分析铁水联运港口作业区的物流关系和非物流关系，得出铁水联运港口作业区的综合关系，进而构建港口作业区布局优化模型得出港口铁水联运作业区布局方案。

1 我国铁水联运港口作业区布局综合分析

1.1 铁水联运港口作业区组成

铁水联运港口在传统集装箱港口的基础上引入铁路作业区，集物流基地、物流枢纽和物流节点于一身，是完成铁路系统和水运系统无缝衔接的集散地，也是整个多式联运网络上不可缺少的环节。根据港口的服务性质，铁水联运港口包含多种功能作业区，各功能作业区相互关联、协同运作，共同完成铁水联运的任务。受货物品类、作业量和地理位置等方面的影响，不同的铁水联运港口作业区的组成具有一定差异性，但基本布局主要由码头前沿岸桥作业区、集卡走行区、海运箱区堆场、铁水联运箱区堆场和铁路作业区等功能作业区组成。铁水联运港口作业区组成如图1 所示。

铁水联运港口作业区是一个非常大的系统，不仅包括码头前沿、堆场及铁路作业区等基本的运输作业区，还需要设置物流辅助增值服务区及相关设施的配套区。传统的水运港口引入铁路作业区，实现水铁联运无缝衔接、提高作业效率的同时，也增加了联运港口的功能作业区数量。各作业区在港口内空间资源上的合理位置布局关系，不仅影响铁水联运的运输效率、作业质量与作业成本，也将影响整个多式联运网络的服务水平，其布局必须考虑铁路、水运等运输方式之间的相互配合，还需要考虑不同功能作业区的作业特点，以及与港口内其他功能作业的密切配合。

图1 铁水联运港口作业区组成Fig.1 Composition of operation area of railway-water intermodal transport port

1.2 基于SLP 法的铁水联运港口作业区综合关系分析

SLP 法是美国学者Richard Muther 提出的一种以图表数据分析为工具，以各功能作业区之间的关联程度为分析基础的设施布局规划方法，具有条理性强、适用范围广等优势，现已广泛应用于工厂、机场、图书馆等具有多种作业区项目的规划设计布局优化及其改扩建的布局调整领域。根据一般铁水联运港口作业区的功能及其组成，运用SLP 法进行铁水联运港口作业区布局优化时，事先不考虑各作业区的所需面积和几何形状，依据各作业区之间的综合关系，确定各作业区在平面空间内的相对位置，实现铁水联运港口作业区布局优化的第一阶段目标。根据铁水联运港口作业区的组成，将铁水联运港口作业区划分为基本功能区、辅助功能区、综合配套服务区和预留发展区4 类。

铁水联运港口作业区综合关系分析作为两阶段耦合优化的第一阶段，是铁水联运港口作业区布局的基础。考虑到铁水联运港口各作业区之间既存在物流关系，又存在非物流关系，在铁水联运港口作业区布局优化时，可以根据各作业区之间的物流关系和非物流关系，分析确定各作业区之间的综合关系。物流关系是指港口各功能作业区之间的物流强度(包括货物交换量及交换频度)，而非物流关系是指人员及设备之间的流程关系及考虑管理协调、操作环境和安全需要应保持的关系等。结合铁水联运港口各作业区的功能、各作业区之间的货物交换量、交换频度及其关联性，将其物流关系、非物流关系分别划分为A (极度相关)，E (特别相关)，I (强相关)，O (一般相关)，U (不相关)和X (特别不相关)共6 个等级。铁水联运港口各作业区间物流关系如图2 所示，铁水联运港口各作业区间非物流关系分别如图3 所示。

图2 铁水联运港口各作业区间物流关系Fig.2 Logistics relationship among operation areas of railway-water intermodal transport port

图3 铁水联运港口各作业区间非物流关系Fig.3 Non-logistics relationship among operation areas of railway-water intermodal transport port

根据铁水联运港口实际，确定物流关系与非物流关系之间的权重，将加权后的结果转化为A，E，I，O，U，X 共6 个等级，最终获取铁水联运港口各作业区之间的综合关系。铁水联运港口各作业区间综合关系如图4 所示。

2 铁水联运港口作业区布局优化模型构建

在确定铁水联运港口作业区综合关系的基础上，为提高铁水联运港口作业区的布局效率，基于港口作业区综合关系，构建铁水联运港口作业区布局优化模型。该模型作为两阶段耦合优化的第二阶段，是铁水联运港口作业区布局的关键所在。假设铁水联运港口各作业区均为矩形且均在同一平面内，各作业区的几何中心坐标为(xi，yi)，长度为li，宽度为wi，而且各作业区只有水平和竖直2种布置方式。各作业区平面坐标示意图如图5 所示。

图4 铁水联运港口各作业区间综合关系Fig.4 Comprehensive relationship among operation areas of railway-water intermodal transport port

图5 各作业区平面坐标示意图Fig.5 Diagram of plane coordinates of each operation area

考虑到铁水联运港口受到建设成本、场地面积、出入口和固定约束的限制，而且铁水联运港站各作业区域相互独立，互不干扰，以物流作业成本最小和综合关系度最大为优化目标，构建铁水联运港口作业布局优化模型如下。

s. t.

式中：Z1为铁水联运港口作业区物流成本，元；Z2为铁水联运港口作业区综合关系度；n 为作业区数量；cij为作业区i，j 间的单位距离搬运成本，元/m；fij为作业区i，j 之间的日均物流量，t/d；dij为作业区i，j 之间的曼哈顿距离，m，dij= | xi-xj| + | yiyj|；Tij为作业区i，j 之间的综合关系值，A，E，I，O，U，X 所代表的综合关系值分别为4，3，2，1，0，-1；bij为作业区i，j 之间的接近度，各作业区接近度取值如表1 所示；zs为作业区单位面积成本，元/(m2· 月)；L，W 分别表示港口规划区域的水平边长和竖直边长，m；li，wi分别为作业区i 的水平边长和竖直边长，m；B 为投资预算，万元；ei，ej均为0-1 变量，其中0 表示水平布置，1 表示竖直布置；pij为作业区i，j 之间的最小间隔，m；S为规划布局总面积，m2；xk，yk分别为出入口、检查口在规划区坐标平面的横坐标和纵坐标，m。

铁水联运港口作业布局优化模型的各公式意义如下。公式 ⑴ 和公式 ⑵ 分别表示优化的目标函数；公式 ⑶ 表示建设成本总和不能超过投资预算；公式 ⑷ 和公式 ⑸ 分别表示各作业区不重叠约束，即相邻作业区在X 轴和Y 轴方向不能出现重合与交叉；公式 ⑹ 和公式 ⑺ 分别表示各作业区在X 轴和Y 轴方向不能超出规划布局区域边界；公式 ⑻ 表示场地面积约束，即各作业区面积总和不超过规划布局总面积；公式 ⑼ 表示出入口约束，即各出入口、检查口等只能设置在区域边界上。

表1 各作业区接近度取值Tab.1 Value of proximity of each operation area

3 实例分析

以马鞍山郑蒲港区为例，对铁水联运港口作业区进行开间划分，设计遗传算法将铁水联运港口作业区布局优化模型简化为单目标模型，根据模型计算结果对铁水联运港口作业区进行布局分析。

3.1 郑蒲港区概况

郑蒲港区位于地处皖江城市带、合肥经济圈和长三角地区的交汇点的马鞍山市，与马鞍山中心城区隔江相望。作为安徽省长江北岸地区除安庆港之外重要的万吨级深水港区，郑蒲港区不仅是国家实施中部崛起战略的区域性交通枢纽及长江中下游重要的对外开放口岸，也是承接皖江城市带产业转移的重要依托，不仅可以进一步支撑合肥经济圈乃至皖北地区社会经济、对外贸易、物流服务的快速发展，也可以促进腹地经济的转型升级。依据《马鞍山港郑蒲港区郑蒲作业区控制性详细规划》，郑蒲港区包括太阳河以南、太阳河以北及新河口以北3 个区域，其中太阳河以南港区为郑蒲港区规划布局的一期工程，部分作业区已经建成运营，而太阳河以北和新河口以北为郑蒲港区的二期工程，暂未投入运营。郑蒲港区平面示意图如图6 所示。

根据郑蒲港区的二期工程规划目标及货运量调查与预测分析，郑蒲港区太阳河以北、新河口以北的区域面积分别约为261.6 hm2和3 421.33 hm2，重点开展沿海、近洋的集装箱运输、临港工业原料及产品、大宗货物运输，具备装卸存储、中转换装、临港开发、运输组织、物流服务等服务。预计2030 年郑蒲港区太阳河以北和新河口以北的货运量将达到1.9 亿t，货物品类主要以集装箱、煤炭、矿建材料、油品、工业原料及产成品等为主，郑蒲港区二期工程规划有液化品作业区、散货物流区、件杂货作业区、集装箱作业区等19 个功能作业区。郑蒲港区二期各功能作业区需求面积如表2所示。

3.2 模型求解

由于铁水联运港口作业布局需要通过2 个阶段进行耦合优化，而且铁水联运港口作业布局的多目标优化数学模型是一个多目标规划模型，为简化模型计算步骤，通过引入开间划分理论对港口作业区进行开间划分并设计遗传算法进行求解。

（1）开间划分。将港口作业区分割为若干个不同的行开间或列开间，开间内作业区长度由其面积与所在行开间的宽度决定。开间划分示意图如图7所示。

（2）遗传算法设计。根据开间划分结果，染色体Ck用2 段整数链表示，即Ck= {(s1，s2，…，sn) | (r1，r2， …，rt)}，其 中(s1，s2， …，sn)表 示开间内区域从上到下，从左到右的顺序编号，(r1，r2，…，rt)表示开间内区域的数量。运用传统SLP法得出初始布置方案，生成一系列方案作为初始种群。根据概率构造轮盘，以Pc为概率对区域顺序进行交叉。区域顺序交叉后，以概率Pm对染色体2 段整数链分别采取互换变异操作。区域顺序交叉示意图如图8 所示，互换变异示意图如图9 所示。

图6 郑蒲港区平面示意图Fig.6 Plane figure of Zhengpu Port Area

表2 郑蒲港区各功能作业区需求面积 hm2Tab.2 The demand area of each functional operation area of Zhengpu Port Area

图7 开间划分示意图Fig.7 Schematic diagram of bay division

图8 区域顺序交叉示意图Fig.8 Schematic diagram of area sequence crossing

图9 互换变异示意图Fig.9 Schematic diagram of interchangeable variation

为方便求解，通过无量纲化处理，将公式 ⑴和公式 ⑵ 转化为单目标函数，如公式 ⑽～公式 ⑿所示。

式中：Z 为单目标函数的目标值；η1，η2均为无量纲化系数；dmax为作业区之间的最大曼哈顿距离；ω1和ω2分别为权重因子，满足ω1+ ω2= 1且均为非负。

确定单目标函数后，选取适应度函数如公式⒀～公式 ⒃ 所示。

式中：u 为惩罚系数；g (i)为为重叠约束判定函数；h (i)为左边界约束判定函数；k (i)为右边界约束判定函数。

3.3 结果分析

结合郑蒲港区的实际情况，作业区单位面积成本zs= 10；作业区i，j 之间的最小间隔pij= 10；搬运成本cij= 1；各作业区之间的物流关系、非物流关系及综合关系参照图3、图4、图5 取值；权重ω1= ω2= 0.5；各作业区之间的接近度bij依据表2 取值。在设计遗传算法时，设置初始种群数m = 20，交叉概率Pc= 0.5，变异概率Pv= 0.02，迭代代数为100，利用Matlab 软件对铁水联运港口作业区布局优化模型进行求解。遗传算法迭代曲线在第15 次迭代时开始收敛到稳定值，直至迭代过程结束。遗传算法迭代曲线如图10 所示。

图10 遗传算法迭代曲线Fig.10 Iterative curve of genetic algorithm

根据遗传算法迭代结果得出郑蒲港区太阳河以北和新河口以北各功能作业区的布局方案如图11所示。

根据铁水联运港口作业区布局优化模型的计算结果，结合马鞍山郑蒲港区的布局方案，铁水联运港口作业区模型具有充分发掘铁水联运港口作业区影响因素和提升铁水联运港口作业区布局效率的优势，具体如下。

（1）充分发掘铁路联运港口作业区影响因素。根据中铁第四勘察设计院集团有限公司给出的郑蒲港区太阳河以北和新河口以北各功能作业区布局方案，该模型所计算出的布局方案结果与其大致相同，在部分散货辅助区、集装箱甩挂中心及集装箱维修区等作业区的布局结果存在细微差异。由于传统的SLP 法仅考虑物流相关性和活动相关性2 个方面，而铁水联运港口作业区还存在难以发掘或定量评价的非物流因素，致使铁水联运港口作业区布局方案存在一定的不合理性。在运用SLP 法获取物流关系和非物流关系的基础上，通过考虑有关约束条件构建铁水联运港口作业区布局优化模型，使铁水联运港口作业区布局方案更为合理。

（2）提升铁水联运港口作业区域布局效率。在实际布局方案的形成过程中，由于相关因素的动态变化而需要对产生的布局方案进行调整的情况时常发生。传统的SLP 法主要通过综合考虑各作业区需求面积、关联度等复杂约束条件，依靠设计人员的经验和知识，人工获取各作业区布局的初始方案，并根据相关因素的动态变化，不断调整布局方案，如果港站各功能作业区分区数量较多时，布局初始方案的形成尤其是布局方案的调整工作量将明显增加，直接影响工程项目进度。通过借助优化模型及计算机仿真技术，不仅可以获取布局的初始方案，还可以适应规划设计各阶段相关要素的动态变化，可以缩短布局方案的调整优化时间，减小人工调整的工作量，在港站各功能作业区分区数量较多时具有明显优势。

4 结束语

图11 郑蒲港区太阳河以北和新河口以北各功能作业区的布局方案Fig.11 Layout plan of each functional operation area of North of Taiyang River in Zhengpu Port Area and North of Xinhekou

随着我国运输结构的不断调整，铁水联运是多式联运的重点发展方向，作为铁水联运关键节点的港口作业区，其布局规划的合理性对促进铁水联运发展起到至关重要的作用。通过分析铁水联运港口各作业区之间的关系，可以充分发掘铁路联运港口作业区影响因素和提升铁水联运港口作业区布局工作效率及优势，为铁水联运的总体布局方案提供科学合理的依据。由于铁水联运港站作业区布局影响因素较为复杂，在实际项目中，还需要结合港区总体规划方案，综合权衡区域内交通布置、单证流转及各区域间物流动线，通过人工辅助进一步局部细化调整，减少各作业区之间的交叉干扰，使布置方案满足相关要求。