集装箱码头外部集卡预约优化模型与算法

针对集装箱码头闸口拥堵问题,建立集卡预约优化模型,目的是减少集卡排队等待时间和拥堵期间的碳排放。该模型在给定的集卡到达调整量水平的限制下,确定每个时段最优的预约份额,同时利用非平稳排队模型描述集卡到达随时间到达的特点。为求解模型,设计基于遗传算法与逐点固定流体近似算法(PSFFA)的求解方法,该算法利用遗传算法搜索最优解,基于PSFFA算法计算集卡排队时间。最后,利用算例对模型和算法的有效性进行了验证。结果表明,集卡预约优化模型可以有效地减少集卡排队时间,PSFFA方法可以较好地求解到达过程不平稳的排队问题。     

海运集装箱收益管理舱位动态控制策略研究

文章基于收益管理的思想对不确定环境下集装箱班轮的动态舱位分配问题进行了定量研究.考虑了班轮运输业中的团体预订行为,建立了离散时间、离散状态的随机动态规划模型,并分别对考虑团体需求和不考虑团体需求模型的性质进行了分析,提出了在不考虑团体需求情况下的阈值控制策略并指出了在考虑团体需求情况下该策略不成立的情况,最后,用数值仿真对以上性质和策略进行了验证.     

进一步实施"以港兴市以市促港"战略之管见

“以港兴市、以市促港”是世界港口城市发展的共同战略。随着科技进步,历史上的“单港兴单市”、“此兴彼衰”向“群港兴群市”、“共兴共荣”转变。宁波市和宁波港理所当然的是长江三角洲地区以上海市、上海港为轴心的国际性特大城市带和上海国际航运中心的核心层成员．文章还对依靠科教提高宁波港、城建设的科技含量,促进可持续发展,提出了若干对策建议。     

四川省长江集装箱运输预测及展望

为加快发展四川省集装箱运输,本文分析和选择了四川省长江集装箱运输量预测方法,并应用增长率法对四川地区GDP进行预测。在此基础上,集合GM（1,1）模型和Verhulst模型的最优组合模型,对四川省集装箱运输量进行具体预测分析,并展望四川省集装箱运输的未来发展。     

基于系统动力学的中欧班列发展趋势分析

运用系统动力学方法,通过对影响中欧班列发展的众多因素进行梳理,将中欧班列发展系统分为沿线国家合作机制建设子系统、出境货运量子系统、班列间竞争子系统以及基础设施及配套服务建设子系统,并对该系统动力学模型进行分析,得出提高国家层面统筹规划、加强基础设施及配套服务建设、增大沿线国家合作机制建设以及调整进出口贸易结构是促进中欧班列不断发展主要措施的结论.单纯地增加中欧班列吸引力或者增加运力并不能持续提高班列的货运量,只有两者同时增加才能有效促进中欧班列不断发展.     

“不知条款”在集装箱运输中的效力探讨

集装箱提单项下的“不知条款”有其存在的基础和法律依据,其不会影响托运人在跟单信用证下的结汇,但对提单记载的证据效力产生了重大影响.对待各种类型的“不知条款”滥用行为,应有不同的效力认定方式.国内司法实践已出现较多相关案件,对此,有必要在《海商法》的修订过程中对“不知条款”的予以进一步明确和细化.     

海铁联运铁路集装箱定价与运营优化

铁路部门的改革加快了海铁联运的发展。本文从铁路运输经营人的角度研究铁路与公路运输竞争的情况下,铁路运输服务的定价和运营优化问题。首先利用顾客价值理论分析客户对铁路运输的需求和价格的关系。其次构建以利润最大化为目标的运营优化模型,并设计启发式算法求解。通过与遗传算法比较验证了算法的有效性。然后,得出不同价格水平下的最优班列路线、发班次数以及发班时间。结果表明对定价和运营策略的联合优化能够为铁路运输经营人带来最大的利润。     

基于Multi-Agent的集装箱码头物流作业重构

在介绍集装箱码头物流作业流程的基础上,通过引入计算Agent和作业角色Agent构建了基于Multi_Agent的集装箱码头物流作业重构系统结构,并说明了重构中作业角色Agent的工作过程,用强化学习算法设计了作业角色Agent.接着阐述了在基于Multi_Agent的集装箱码头物流作业重构中计算Agent重构模型,以及用对策论和社会规则相结合实现相邻作业角色Agent的协调.最后,以某集装箱码头泊位作业和岸桥作业两相邻作业重构进行了数据分析,证明了重构的有效性.     

CCFI分航线指数的聚类分析及应用

伴随着我国对外贸易的稳步发展,我国港口集装箱吞吐量已位居世界第一,成为了集装箱班轮运输最大市场。集装箱运价对于我国的进出口贸易有着直接的影响。运价的变动会直接影响出口产品的市场竞争能力。对CCFI分航线指数进行聚类分析,探讨分航线指数之间的关系,对航运企业针对各条航线调整运力布局和相关政府部门进行决策都具有重要的参考价值。