海上散货运输的船舱配载问题研究.doc

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1、海上散货运输的船舱配载问题研究摘要当今世界在航运路线的研究中,很多的限制条件和规定影响着航运的日常操作。这些限制条件的影响尚未从运筹学的角度深入研究。本论文将论述在海运运输中散货货物如何在船舱的有效分配的问题,其主要的问题存在于一系列的复杂的限制条件。当要解决一个给定的航线对于一个特定的船舶是否可行的问题时,货物在船舱中分配问题显得更为重要。在此过程中,计算机模拟实验可以有助于评估解决此类实际问题的难度。可行的规划可以为海运散货运输载重问题的研究提供一个合适的起点。1引文货物运输是我们的全球经济学的重要组成部分,海上运输是国际贸易运输的主要渠道。每年超过7亿美元的货物经

2、海运运输。正确的路线和班次规划对运输提供者来说有巨大的价值。即使在这方面航运业落后于其他的运输方式,但在过去的十几年,我们已经积累了很多研究经验。我们也开发了一些最优决策支持系统,例如,Fagerholt和Lindstad的支持系统决策描述模型。在很多的海运散货运输操作中,船舶可能有数十个船舱,同时装载数个不同种类的若干票货物。尤其是在油产品和化工产品船中更是如此。对于在这些货类领域经营的航运公司,最重要的规划问题就是安排什么样的船或者哪一个船舱装载某些特定的货物。我们将这类问题称为船舱分配问题TAP。当计划装卸任务,航线和时间安排的时候TAP成为一个很重要的的评价可行

3、性的标准。当是给定的路线例如是班轮运输的路线,这就成为一个单独的问题。当把不同的货物分配到不同的船舱时,必须满足很多的限制条件,例如装载能力,船的稳定性,危险品管理规则。再者,不同的货物不能放在同一船舱内。在给定的一个航线里,在运输单一的一票货物时也需要考虑TAP。对于一个竞争性强的一个航线,货物的装卸是与港口有联系的。学术上对海运TAP的研究很少。Pintens提出综合整合规划模型,是针对一批单一的货物的船舱分配问题提出的,其目的是减少经济成本和测量的结构压力,受制于各种的条件,例如货物爆裂,船的稳性,货物之间的兼容性,以及最大货物量。在这线性的综合规划中,当计算测量

4、船稳性时,重心的表述常用线性回归表示。再者,提出的非线性模型也没有使稳性的测量过程得到简化的。运用计算机实验测试有十个船舱的小型船舶,把GLPK方法运用到线性模型中,把模仿演算法运用到非线性模型中能解决这类测试问题。最好的结果是从线性方法中得到的。这方法的得到结构性的计划。Vourosetal提出了一个针对油产品和化工产品的在船舱中的分配问题的一个发展专家系统的框架,并针对货物装卸操作的进行规划,但只是针对单一的一票货物。这个框架由3个层面组成,知识层面描述的是货物分配与装卸任务,第二层次涉及到专家装卸系统所需要的知识类别,例如规划者掌握的关于船结构的知识,还有,涉及到

5、的通用程序和解决问题的方法的策略性知识。最后一个层面是对专家系统的知识的运用。这种模型框架不能用于任何的实际问题。FagerholtandChristiansen研究的是在干散货航运运输中一个联合船的航线以及货物分配问题。这里,每条船配备一个装货物的货仓,这货仓还可以分成几个小货仓。除了对于航线的确定外,货仓的分割与货物的分配导致更小的货仓的问题也要考虑。这问题的解决通过两部方法,第一步选择一些特定的可行的候选航线,包括船上的货仓的的分割以及货物的分配。第二步,~~~~~FagerholtandChristiansen进一步阐述了线路的形成以及第一步中的货物分配。在其他

6、不同类型不同特征的货物的海运运输中,同样存在着装卸和分配的问题。比如,在集装箱船装卸的时候,货物装卸操作的效率必须要考虑。当要卸载的一个特定的集装箱,但它被另一个集装箱压在上面,这时候集装箱的移动是必要的。因此在集装箱船装卸时,目标函数要考虑到要使集装箱最小规模数目的变动。与散货运输的TAP相比,学界已经对集装箱船装卸的大量研究,例如Wilson,Roach,Kang和Kim。在学界中,一些额外相关的装载问题已经被提及。Shilfer和Naor已提出了隔离储存问题SSP,即不同种类的谷物必须储存在相隔的船舱中,每个仓库最多存放一种产品。假设有一种无限容量的外部储存容器用

7、来调节溢出的产品,其目的是使储存费用最低。Neebe和Rao模拟的SSP可以看作为一个包装问题,使没有一个船舱是装载超过一种货物的,并且每一种货物都充分的分配好。Evans和Cullen提出了一个SSP的交替运输模型。Dannenbring,Khumawala,Neebe,Rao,Neebe,Evans,Asubakitan,White和Francis都提出了解决SSP的正确方法。广义的隔离储存问题GSSP是另一个相关的问题,因此,当一种产品分配到一个船舱时,就会再出现另一个限制条件,即与它相矛盾的另一种产品不能放在该产品附近的船舱里。B

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