楊秋平 謝新連 裴光石
(1.大連海事大學(xué)交通運(yùn)輸管理學(xué)院,遼寧大連116026;2.交通運(yùn)輸部水運(yùn)科學(xué)研究院,北京100088)
船隊(duì)規(guī)劃是一項(xiàng)十分復(fù)雜的系統(tǒng)分析與決策工作,受許多因素的影響,這些影響因素之間往往存在一定的非線(xiàn)性關(guān)系.為了得到更加客觀、可靠的優(yōu)化結(jié)果,考慮非線(xiàn)性因素對(duì)船隊(duì)規(guī)劃決策的影響是十分必要的.船舶航速是船隊(duì)規(guī)劃的影響因素之一,它不僅直接影響到船舶往返航次時(shí)間,而且影響到航次成本的計(jì)算,又由于船舶航速與運(yùn)力配置存在一定的關(guān)系,因此使得船隊(duì)規(guī)劃成為一個(gè)非線(xiàn)性的優(yōu)化問(wèn)題.以往的船隊(duì)規(guī)劃研究忽略了船舶航速的影響,將實(shí)際問(wèn)題簡(jiǎn)化處理為線(xiàn)性模型[1-5].這類(lèi)模型的成立隱含了一個(gè)假設(shè),即將船舶航速假設(shè)為常數(shù),船舶往返航次所需要的時(shí)間和航次成本也是常數(shù).但實(shí)際情況往往并非如此,船舶航速并不是一成不變的[6].特別是在當(dāng)前的高油價(jià)時(shí)代,飛速增長(zhǎng)的燃料油價(jià)格迫使航運(yùn)企業(yè)努力尋找節(jié)省燃油成本的途徑,普遍使用的方法就是放慢船舶航速.當(dāng)航速變化時(shí),船舶的往返航次時(shí)間和航次成本就不能再作為定值處理,而應(yīng)是船舶航速的函數(shù).在這種情況下如果仍然套用線(xiàn)性規(guī)劃模型,則求得的最優(yōu)解往往會(huì)偏離實(shí)際情況.為了修正這種偏差,文中在線(xiàn)性規(guī)劃模型的基礎(chǔ)上[7],考慮船舶航速變化對(duì)船隊(duì)規(guī)劃決策產(chǎn)生的非線(xiàn)性影響,建立了一個(gè)船隊(duì)規(guī)劃非線(xiàn)性模型,并設(shè)計(jì)了模型的求解算法.
以一個(gè)已有船隊(duì)在某一時(shí)刻的狀態(tài)為研究對(duì)象,研究其在復(fù)雜市場(chǎng)環(huán)境下,根據(jù)未來(lái)一段時(shí)間的航線(xiàn)及運(yùn)輸需求預(yù)測(cè),充分考慮船舶營(yíng)運(yùn)經(jīng)濟(jì)狀況、企業(yè)自身實(shí)力、訂造新船、買(mǎi)賣(mài)二手船和租入、租出船舶等多種實(shí)際可能存在的選擇后,如何逐步調(diào)整船隊(duì)的規(guī)模與結(jié)構(gòu),制定出合理的船隊(duì)發(fā)展規(guī)劃方案和船舶配線(xiàn)運(yùn)用方案.通過(guò)建立和求解船隊(duì)規(guī)劃數(shù)學(xué)模型,要求對(duì)下列可變因素給出最優(yōu)決策:各年度船舶在各航線(xiàn)上的配置方案;各年度船舶在各航線(xiàn)上的最佳航速;是否購(gòu)買(mǎi)新船,購(gòu)買(mǎi)新船的時(shí)間、船型和數(shù)量;是否購(gòu)買(mǎi)二手船,購(gòu)買(mǎi)二手船的時(shí)間、船型和數(shù)量;是否出售船舶,出售船舶的時(shí)間、船型和數(shù)量;是否租入船舶,租入船舶的時(shí)間、船型、數(shù)量和租期是否租出船舶,租出船舶的時(shí)間、船型、數(shù)量和租期;是否閑置船舶,閑置船舶的船型、數(shù)量.
通過(guò)分析船舶航速變化對(duì)船隊(duì)規(guī)劃決策產(chǎn)生的非線(xiàn)性影響,構(gòu)建船舶航速與船舶往返航次時(shí)間、航次成本以及航線(xiàn)配船數(shù)量三者之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式.
1.2.1 船舶航速與船舶往返航次時(shí)間的關(guān)系
船舶往返航次時(shí)間為船舶航次航行時(shí)間與船舶在港停泊時(shí)間之和,其表達(dá)式為
式中,Tjht為第t年j型船在h航線(xiàn)上的往返航次時(shí)間為第t年j型船在h航線(xiàn)上的航次航行時(shí)間,為第t年j型船在h航線(xiàn)上的在港停泊時(shí)間.
(1)航次航行時(shí)間
第t年j型船在h航線(xiàn)上的往返航次Tjht航行時(shí)間為h航線(xiàn)的距離Lh與第t年j型船在h航線(xiàn)上的航行速度zjht的商.考慮到船舶壓載時(shí)的航速比滿(mǎn)載時(shí)略快,假設(shè)船舶的壓載航速比滿(mǎn)載航速提高δ倍,則去程時(shí)的航行時(shí)間為,回程時(shí)的航行時(shí)間為,船舶往返航次的總航行時(shí)間為
(2)在港停泊時(shí)間
其中:Dj為j型船的額定裝載量;θjht為第t年j型船在h航線(xiàn)上的裝載率;分別為h航線(xiàn)上裝貨港和卸貨港的作業(yè)效率,t/d.
綜上得出,
1.2.2 船舶航速與航次成本的關(guān)系
航次成本主要包括燃料費(fèi)用、港口費(fèi)用、運(yùn)河費(fèi)用3部分,其表達(dá)式為
式中,Cjbht為在第t年時(shí)b年建造的j型船在h航線(xiàn)上的航次成本為在第t年時(shí)b年建造的j型船在h航線(xiàn)上每航次的燃料費(fèi)用為第 t年 j型船在h航線(xiàn)上每航次的港口裝卸費(fèi)用為第 t年 j型船在h航線(xiàn)上每航次的運(yùn)河費(fèi).
(1)航次燃料費(fèi)用
船舶每天的燃料油費(fèi)用為船舶每天燃料油消耗量與燃料油市場(chǎng)價(jià)格的乘積,其表達(dá)式為
式中,mjbht為在第t年時(shí)b年建造的j型船在h航線(xiàn)上航行時(shí)每天的燃料油消耗量為第t年燃料油的年均市場(chǎng)價(jià)格.
設(shè)船舶航速與燃料油消耗量之間的關(guān)系為mjbht則
式中,ajb為b年建造的j型船燃料油消耗常數(shù),又稱(chēng)船舶機(jī)能系數(shù),zjht為第t年j型船在h航線(xiàn)上的航速.
式中,gjbht為在第t年時(shí)b年建造的j型船在h航線(xiàn)上航行時(shí)每天的柴油消耗量,pgt為第t年柴油的年均市場(chǎng)價(jià)格.
(2)港口費(fèi)用
港口費(fèi)用主要包括在港發(fā)生的與貨物相關(guān)的裝卸費(fèi)用和與船舶相關(guān)的各項(xiàng)費(fèi)用,其表達(dá)式為
式中,fh為在h航線(xiàn)上港口平均每噸貨物的裝卸費(fèi)用.
在港發(fā)生的與船舶相關(guān)的費(fèi)用主要包括:船舶噸稅、停泊費(fèi)、引航費(fèi)、拖輪費(fèi)、開(kāi)關(guān)艙費(fèi)等.
綜上得出航次成本的表達(dá)式為
1.2.3 船舶航速與航線(xiàn)配船數(shù)的關(guān)系
航線(xiàn)配船數(shù)與船舶年航次數(shù)之間可通過(guò)往返航次時(shí)間建立如下關(guān)系式:
式中,yjbht為第t年在h航線(xiàn)上配置的b年建造的j型船的年航次數(shù),Tj為j型船的年可營(yíng)運(yùn)時(shí)間,xjbht為第t年在h航線(xiàn)上配置的b年建造的j型船的數(shù)量.
將式(6)代入式(15)中,得到船舶航速與航線(xiàn)配船數(shù)之間的關(guān)系式如下:
(1)基本假設(shè)
(2)變量與參數(shù)定義
決策變量如下:ojbt,第t年閑置b年建造的j型船的數(shù)量;sjbt,第t年購(gòu)買(mǎi)b年建造的j型船的數(shù)量;wjbt,第t年出售b年建造的j型船的數(shù)量;ujbdt,第t年租入b年建造的j型船的數(shù)量,租期為d年;vjbdt,第t年租出b年建造的j型船的數(shù)量,租期為d年.
參數(shù)如下:Hjht,第t年 j型船在h航線(xiàn)上的運(yùn)價(jià);Pjbdt,第t年租賃租期為d年的b年建造的j型船的租金;Ejbt,在第t年時(shí)b年建造的j型船的售價(jià);Fjbt,在第t年時(shí)b年建造的j型船的年度閑置費(fèi)用;Ajb,在研究期之初船隊(duì)中擁有的b年建造的j型船的數(shù)量;Wjb,b年建造的j型船在研究期末的回收價(jià)值;WTht,第t年h航線(xiàn)上的最大貨物運(yùn)輸需求量;Qjbt,在研究期之初擁有的需于第t年末退租的b年建造的j型租賃船的數(shù)量;Mt,第t年船舶融資限額;Njbt,第t年市場(chǎng)上可供租賃的b年建造的j型船的數(shù)量;B0,在研究期之初船隊(duì)中擁有的最老船舶的建造時(shí)間,B0≤0;i0,考慮資金時(shí)間價(jià)值的折現(xiàn)率;α,買(mǎi)船代理費(fèi)占售價(jià)的百分比;μ,船舶租出的傭金占租金的百分比;β,對(duì)研究期末船隊(duì)實(shí)物價(jià)值的重視程度系數(shù),0≤β≤1;K,船型總數(shù);G,航線(xiàn)總數(shù);N,研究期年數(shù);NT,船舶的壽命期;Rt,第t年?duì)I運(yùn)的航線(xiàn)集合;Φht,第t年可在航線(xiàn)h上營(yíng)運(yùn)的船型集合.
船隊(duì)規(guī)劃的非線(xiàn)性模型如下.
目標(biāo)函數(shù):
約束條件:
sjbt,wjbt,vjbdt,ujbdt≥0 且取整,
上述模型是一個(gè)混合整數(shù)非線(xiàn)性規(guī)劃(MINLP)模型,它同時(shí)包含整數(shù)型變量和連續(xù)型變量,且目標(biāo)函數(shù)和約束條件均具有非線(xiàn)性.針對(duì)模型的這些特點(diǎn),文中對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行改進(jìn),利用基于可行性規(guī)則的更新策略,結(jié)合模擬退火(SA)的局部搜索技術(shù),提出一種混合粒子群優(yōu)化(HPSO)算法用于求解該模型.
(1)混合粒子群優(yōu)化算法的設(shè)計(jì)思想
(a)pi(t)不可行,而zi(t+1)可行;
(b)pi(t)和zi(t+1)均可行,且F(zi(t+1))<f(pi(t));
(c)pi(t)和zi(t+1)均不可行,且viol(zi(t+1))<viol(pi(t)).
由于在HPSO算法中采用了基于可行性規(guī)則的更新策略,種群會(huì)過(guò)早集中到幾個(gè)可行解附近,從而陷入局部最優(yōu).為了幫助種群跳出局部最優(yōu)值,采用結(jié)合SA的局部搜索技術(shù)對(duì)第t代種群的最優(yōu)位置pg進(jìn)行更新[11].從pi中選取一個(gè)位置p'g來(lái)代替更新公式中的pg,則HPSO的速度更新公式為
將SA算法中計(jì)算溫度T時(shí)pi相對(duì)pg的突跳概率 e-[F(pi)-F(pg)]/T作為 pi的適配值,則 pi替代 pg的概率為
式中,F(xiàn)(x)為目標(biāo)函數(shù);n為種群大小.
初溫和退火采用如下方式:
式中:F(pg)為初始種群中最佳粒子的目標(biāo)值,λ為退溫常數(shù).
(2)混合粒子群優(yōu)化算法的步驟
混合粒子群優(yōu)化算法的步驟如下:
以某航運(yùn)公司在未來(lái)兩年內(nèi)的船隊(duì)規(guī)劃問(wèn)題為例,其基本情況見(jiàn)表1-7.假設(shè)該公司擁有2種船型的船隊(duì),各型船的年可營(yíng)運(yùn)時(shí)間為345 d,壽命期限為20a;規(guī)定新購(gòu)置船舶的船齡不允許超過(guò)3a;各年各型船的租賃上限為10艘.研究期內(nèi)營(yíng)運(yùn)2條航線(xiàn),各年各型船在各航線(xiàn)的平均裝載率為97%;研究期內(nèi)各年的計(jì)劃融資額為25000萬(wàn)美元.根據(jù)每年各航線(xiàn)上的貨運(yùn)量預(yù)測(cè)結(jié)果,求出船隊(duì)在未來(lái)兩年內(nèi)的最優(yōu)建設(shè)和船舶調(diào)配方案.取i0=8%,α=3%,β=1,μ=1.25%,δ=5%.
根據(jù)上述參數(shù),利用HPSO算法對(duì)模型進(jìn)行求解,得到船隊(duì)規(guī)劃的優(yōu)化結(jié)果如表8、9所示.
從優(yōu)化結(jié)果可以看出,考慮船舶航速影響的船隊(duì)規(guī)劃非線(xiàn)性模型不僅可以求解出船隊(duì)發(fā)展方案和航線(xiàn)配船方案,而且可以計(jì)算出船舶每年在各航線(xiàn)上航行的最佳航速.該模型較全面地考慮了影響船舶營(yíng)運(yùn)成本的主要因素,如:燃料費(fèi)、運(yùn)河費(fèi)、港口使費(fèi)等,反映了船舶航速變化對(duì)船隊(duì)規(guī)劃產(chǎn)生的非線(xiàn)性影響,優(yōu)化結(jié)果更加符合船隊(duì)營(yíng)運(yùn)的實(shí)際情況.
為了進(jìn)一步驗(yàn)證非線(xiàn)性模型的優(yōu)勢(shì),文中根據(jù)所給參數(shù),利用線(xiàn)性規(guī)劃模型[7]對(duì)該算例進(jìn)行計(jì)算,得到船隊(duì)規(guī)劃的優(yōu)化結(jié)果如表10、11所示.
將非線(xiàn)性模型與線(xiàn)性規(guī)劃模型的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行對(duì)比發(fā)現(xiàn):非線(xiàn)性模型求出的目標(biāo)函數(shù)值與線(xiàn)性規(guī)劃模型相比增加了2.63%;非線(xiàn)性模型與線(xiàn)性規(guī)劃模型求出的船舶調(diào)配優(yōu)化方案均可以實(shí)現(xiàn)全部的貨物運(yùn)輸需求任務(wù),線(xiàn)性規(guī)劃模型的方案閑置了部分船舶,而非線(xiàn)性模型的方案各年各型船的閑置數(shù)量均為0,提高了船舶的利用率.因此,考慮船舶航速影響的船隊(duì)規(guī)劃非線(xiàn)性模型的優(yōu)化結(jié)果比線(xiàn)性規(guī)劃模型更客觀、更科學(xué).
表1 研究期前船隊(duì)構(gòu)成狀況Table 1 Fleet composition at beginning of the research horizon
表2 各型船在各航線(xiàn)上的往返航次時(shí)間Table 2 Round voyage time of various types of ships on each route d
表3 各型船在各航線(xiàn)上的航次毛收益Table 3 Voyage gross profit of various types of ships on each route
表4 各年各航線(xiàn)的運(yùn)輸需求量Table 4 Transport demand on each route per year萬(wàn)t
表5 各年各型船的售價(jià)、租金、閑置費(fèi)用Table 5 Prices,rents and lay-up costs of various types of ships per year
表6 各型船的燃料油消耗常數(shù)Table 6 Constants of fuel consumption for various types of ships
表7 其他模型參數(shù)Table 7 Other parameters of model
表8 最優(yōu)船隊(duì)發(fā)展策略1)Table 8 Optimal fleet development strategy
表9 最優(yōu)船舶調(diào)配方案Table 9 Optimal ship deployment scheme
表10 船隊(duì)發(fā)展優(yōu)化策略1)Table 10 Optimized fleet development strategy
表11 船舶調(diào)配優(yōu)化方案Table 11 Optimized ship deployment scheme
考慮到船舶航速在決定運(yùn)力配置與費(fèi)用方面的重要作用,以及船舶往返航次時(shí)間和航次成本因船舶航速的變化而不能作為常量處理所引起的非線(xiàn)性影響,推導(dǎo)了船舶航速與船舶往返航次時(shí)間、航次成本及航線(xiàn)配船數(shù)之間的數(shù)學(xué)關(guān)系式,建立了船隊(duì)規(guī)劃非線(xiàn)性模型.針對(duì)模型非線(xiàn)性和混合整數(shù)解的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了混合粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行求解.通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)將非線(xiàn)性模型與線(xiàn)性模型的優(yōu)化結(jié)果進(jìn)行比較分析.結(jié)果表明,非線(xiàn)性模型可以同時(shí)決策船隊(duì)投資、航線(xiàn)配船、船舶航速問(wèn)題,其優(yōu)化結(jié)果更符合實(shí)際情況.
實(shí)際上,船隊(duì)規(guī)劃的非線(xiàn)性影響因素不僅僅是船舶航速,許多因素都會(huì)在不同程度上產(chǎn)生非線(xiàn)性的影響,因此分析和評(píng)價(jià)非線(xiàn)性因素對(duì)船隊(duì)規(guī)劃的影響程度將是今后進(jìn)一步研究的方向.
[1]Christiansen M,F(xiàn)agerholt K,Ronen D.Ship routing and scheduling:status and perspectives[J].Transportation Science,2004,38(1):1-18.
[2]楊秋平,謝新連,趙家保.船隊(duì)規(guī)劃研究現(xiàn)狀與動(dòng)態(tài)[J].交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào),2010,10(4):85-90.Yang Qiu-ping,Xie Xin-lian,Zhao Jia-bao.Research status and prospect of ship fleet planning[J].Journal of Traffic and Transportation Engineering,2010,10(4):85-90.
[3]謝新連,李樹(shù)范,紀(jì)卓尚.船隊(duì)規(guī)劃的線(xiàn)性模型研究與應(yīng)用[J].中國(guó)造船,1989(3):59-66.Xie Xin-lian,Li Su-fan,Ji Zhuo-shang.Study and application on the linear model of fleet planning[ J].Shipbuilding of China,1989(3):59-66.
[4]Xie X,Ji Z,Yang Y.Nonlinear programming for fleet planning[J].International Shipbuilding Progress,1993,40(421):93-103.
[5]楊秋平,謝新連,蘇晨.需求不確定下船隊(duì)規(guī)劃決策的魯棒優(yōu)化模型[J].華南理工大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2010,38(3):82-88.Yang Qiu-ping,Xie Xin-lian,Su Chen.Robust optimization model for fleet planning under demand uncertainty[J].Journal of South China University of Technology:Natural Science Edition,2010,38(3):82-88.
[6]謝新連.船舶調(diào)度與船隊(duì)規(guī)劃方法[M].北京:人民交通出版社,2000.
[7]楊秋平,謝新連.多種類(lèi)型投資的船隊(duì)規(guī)劃模型[J].上海海事大學(xué)學(xué)報(bào),2010,31(1):61-66.Yang Qiu-ping,Xie Xin-lian.Fleet planning model based on multi-type of investment[J].Journal of Shanghai Maritime University,2010,31(1):61-66.
[8]祁輝,熊鷹,周樹(shù)民.基于粒子群算法的整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題的求解算法[J].江漢大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2009,37(1):26-29.Qi Hui,Xiong Ying,Zhou Shu-min.Solution to integer programming problem based on particle swarm optimization [J].Journal of Jianghan University:Natural Science,2009,37(1):26-29.
[9]譚瑛,高慧敏,曾建潮.求解整數(shù)規(guī)劃問(wèn)題的微粒群算法 [J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2004,24(5):126-129.Tan Ying,Gao Hui-min,Zeng Jian-chao.Particle swarm optimization for integer programming[J].System Engineering Theory Practice,2004,24(5):126-129.
[10]王凌,劉波.微粒群優(yōu)化與調(diào)度算法[M].北京:清華大學(xué)出版社,2008.
[11]龔純,王正林.精通MATLAB最優(yōu)化計(jì)算[M].北京:電子工業(yè)出版社,2009.