基于物联网的集装箱支线船舶与集卡动态协调调度的模型与算法研究

The Internet of Things is mainly used for information extraction and safety monitoring in the container transportation network. Currently, the use of Internet of Things in the container transportation scheduling is rarely considered. In this project, the dynamic coordination scheduling problem between ships and trucks is investigated based on the Internet of Things. Firstly, we collect the information of nodes in the Hub-and-Spoke transportation network through RFID and EDI, and gain the real time information of ships and trucks with GPS and AIS. Then we analyze the dynamic characteristics of the ship and truck scheduling, and evaluate the complexity of the solving algorithm. Based on the collection and integration of information, we establish the dynamic function of the ships and trucks' operation time, and put forward the dynamic scheduling models of ships and trucks using dynamic programming and nonlinear programming theory. Furthermore, though considering the relationship between ship and truck's scheduling, we establish the bi-level programming model of the coordination scheduling between ships and trucks according to the bi-level programming theory. Finally, combining the global convergence and parallel characteristic of the heuristics algorithms such as evolutionary computation, taboo search and simulated annealing with the fast convegence of the deterministic algorithms, we design effective algorithms to solve the above models. This project can provide theory for improving the opertional effeciency of container transportation.

物联网技术在集装箱运输网络的应用主要集中在信息提取和安全监控方面，但与集装箱运输调度问题相结合的研究相对较少。本课题在物联网技术的基础上，研究集装箱支线船舶与集卡动态协调调度优化问题。首先，利用RFID、EDI等技术获得轴-辐式网络中港口和场站信息；利用GPS、AIS等技术获得船舶、集卡等运输工具的实时信息。然后从理论上分析支线船舶和集卡调度的动态特征及求解算法的复杂性；在收集整合信息基础上，建立船舶和集卡运行状态的动态表示函数，采用动态规划和非线性规划等方法建立支线船舶动态调度模型、集卡动态调度模型；分析船舶调度与集卡调度的相互制约因素，利用双层规划理论建立支线船舶与集卡动态协调调度的双层规划模型；并充分利用进化计算、禁忌搜索、模拟退火等启发式算法的全局收敛性和并行性，结合确定性算法的局部收敛速度快的特点，设计求解上述优化模型的算法。为提高集装箱运营效率提供理论支撑。

我国超过90%的进出口贸易量由海上运输完成，港口的吞吐量连续多年位居世界第一。集装箱运输作为海洋运输中最重要的运输形式，在过去的数十年间实现了快速、稳定的发展，已成为推动我国经济发展的重要引擎。如何对集装箱运输服务网络进行优化，实现资源的合理配置，优化运输结构，降低海运集装箱运输成本、提高集装箱运输服务质量，成为了交通运输领域关注的焦点。课题组对集装箱支线船舶调度、内陆集疏运体系构建、船舶与码头协调、内集卡与船舶协调等问题进行了深入探索，取得了阶段性的创新研究成果与学术贡献。. 首先，开展了基于轴辐式航运网络的运输模式能够使集装箱在干线港之间高度聚集，形成规模经济效益，降低单位运输成本，节约运输资源。课题组在集装箱航运网络优化研究方面，基于轴辐式航运网络，对支线集装箱船舶运输网络优化问题开展了一系列研究。考虑各个航段航速可变的情况，研究了航速可变的支线集装箱船舶运输网络优化问题；考虑不同类型船舶对于支线集装箱船舶调度的影响，研究了基于多种类型船舶的支线集装箱船舶运输网络优化问题；基于电子海图与信息系统，研究了支线集装箱船舶调度优化问题；考虑支线船舶运输过程中对安全性指标的要求，研究了船舶配载与支线集装箱船舶调度的协同优化问题。研究可为支线集装箱船舶运输计划提供理论依据，优化轴辐式航运网络的结构，从而进一步促进我国海运集装箱运输的发展。. 其次，课题组基于多式联运的运输模式，对于海铁联运的集装箱运输服务，基于滚动计划的方法，构建了海铁联运中心站动态箱位指派模型。实验表明所提出的指派策略与中心站堆场现有的最矮指派策略相比，能够减少堆场的倒箱率，能够为中心站集装箱装卸作业和堆场平面布局优化提供支持；以效用理论、顾客价值理论为依据，以公路运输为竞争者，对海铁联运定价策略和运营策略进行联合优化。联合优化能够最大化铁路运营经纪人的利润，进一步促进海铁联运的发展。此外，考虑到港口为节点的区域物流与其所在地区的区域经济相互影响。.