基于多资源视角的柔性任务集装箱接驳（Drayage）运输的调度方法研究

Drayage is an important section of container transportation. This section of transportation has an attribute of multiple resources and is the main sources of shipment delays. The container drayage transportation accounts for a significant portion of the whole transportation. Therefore, this project investigates the issues including schedules in container drayage transportation with flexible orders from the perspective of multiple resources. First, we design the optimum resource operating modes in container drayage transportation with flexible orders. Then, we mathematically model and solve the container drayage transportation problem with foldable containers under the given resource operating mode. The model will be extended to the container drayage problems with mixed container types and multiple types of vehicles minimizing not only the direct operation costs but also the carbon emission costs. Efficient and effective solution algorithms based on evolutionary computing ideas such as NSGA-II will be designed to solve the multi - objective mathematical models mentioned above. Furthermore, we will also present optimum strategies of vehicle scheduling and routing for container drayage transportation under the scenario that only certain vehicles could use certain routes during certain time periods if atmosphere is polluted seriously. Finally, this project will design and develop a primary decision support system for container drayage operation with multiple resource types and flexible orders. These researches could discover several key operational insights in container drayage transportation, enrich the theories of green freight transportation, provide academic references to related complicated modeling and optimizing problems, and decrease environmental costs such as the carbon emission costs. As a result, this project has significant values both theoretically and practically.

接驳（Drayage）运输是集装箱运输的重要环节。该环节具有"多资源"属性，是交运延期的主要根源，而且其运输成本在全运输过程中占有重要的比例。本项目基于多资源的视角对柔性任务集装箱接驳运输中的调运等问题进行探索性研究：首先设计柔性任务集装箱接驳运输中的最优资源组织模式；进而研究给定资源组织模式下可折叠箱接驳运输中的调运模型与优化算法；研究兼顾直接运输成本和碳排放成本的混合集装箱类型多车型接驳调运问题的数学模型，基于NSGA-II等进化计算思想设计这些多目标模型的高效求解算法；建立空气重污染日限时段、限区域、限车辆通行情形下集装箱接驳运输的车辆调度与路径规划策略；最终设计并开发一套多资源类型柔性任务集装箱接驳运输决策支持原型系统。本项目可以揭示集装箱接驳运输中的客观管理学规律，丰富绿色货运等理论，为相关复杂的建模与优化技术提供借鉴；又可降低碳排放等环境成本，兼有重要的理论意义与应用价值。

接驳（Drayage）运输是集装箱物流中的重要环节，具有“多资源”等属性，是交运延期的主要根源，其运输成本在全运输过程中占有重要的比例。基于多资源的视角对柔性任务集装箱接驳运输中的调运及倒垛等关键运作优化问题展开了系统性探索性研究。对集装箱接驳运输中的资源组织模式进行了设计优化，对非甩挂模式与甩挂模式进行了对比，建立了几种典型情形下一车多挂甩挂模式的集装箱接驳运输模型；针对使用可折叠箱的集装箱接驳运输问题，建立了是否限制一辆集卡一天内运输空/重箱两种任务类型情形下的数学描述，提出了一种基于区间的状态转换建模方法以及一种序列依赖的多旅行商模型；针对部分车辆在部分时段限制进入部分区域的限行场景，建立了一个部分车辆受限的带弧时间窗的车辆路径优化模型；提出了集卡以给定经济速度行驶和各路段速度作为决策变量两种场景下以低碳为目标的接驳运输模型；针对港口采取预约服务的模式，借助鲁棒优化的理论，采用两种方法研究了集卡行驶时间等不确定性对接驳运输的影响；建立了考虑驾驶员差异和司机工时限制的接驳运输模型；设计了上述多种复杂线性/非线性混合整数单目标/多目标数学模型的高效求解算法，包括列生成算法、时间窗分割的算法，以及主动式禁忌搜索算法、阈值接受算法等智能优化算法；提出了集装箱物流中预倒垛问题的若干定律与分支定界算法，以及一个带批移动的倒垛问题。大量实验验证了上述方法的有效性，使用多挂甩挂模式及可折叠箱可显著降低物流成本。本项目出版专著1部（科学出版社），发表高水平期刊论文16篇，其中第一（通讯）作者11篇，在主流SCI期刊Transportation Research Part E、C&OR、IJPR、FLEX等发表论文6篇，SSCI论文3篇，EI检索7篇，获优秀论文奖及省级自然科学学术成果奖各1项，另有多篇论文正在审稿或修改后复审中；项目组2成员晋升博士生导师。研究揭示了接驳运输中的客观规律，丰富了绿色物流等理论，为相关复杂问题的建模与优化提供了借鉴，同时可促进物流行业健康可持续发展。