CN109858688A - 一种集装箱多式联运枢纽选址方法 - Google Patents
一种集装箱多式联运枢纽选址方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种集装箱多式联运枢纽选址方法，所述方法根据城市社会经济现状及交通现状确定枢纽城市备选集；然后针对多式联运多种运输方式及在枢纽会发生方式转换的特点构建多式联运网络；并且考虑节点间运输费用及枢纽方式转换费用，包括节点间运输时间及枢纽方式转换时间；接着考虑货物运输时间而产生的时间价值将总运输时间纳入广义运输费用；以广义运输费用最小为目标构建集装箱多式联运枢纽选址模型；最后采用Dijkstra算法运用matlab对模型进行求解，从备选枢纽城市中选取一定数目的枢纽城市。本发明所提供的方法综合考虑了多种因素，能够节省成本和实现高效率的运输。
Description
技术领域
本发明属于物流运输中转点的选址，具体涉及一种集装箱多式联运枢纽选址方法。
背景技术
多式联运以集装箱为媒介，一般采用两种以上运输方式，实行“一次托运、包干计费、一票到底、全程负责”的连贯运输的运送模式。它是集装箱运输发展的高级形式，能够有效地将不同的运输方式有机的组合在一起，大大提高物流效率。
近年来，随着经济全球化的发展和和对外开放力度的进一步加大，货物运输需求不断增长，长距离运输比重也不断攀升，而产业结构的不断升级优化也对物流速度和物流质量提出了更高的要求。在这样的背景下，多式联运以其组织运输的全程性、货运规章的通用性和托运手续的简便性而越来越受到人们的重视，市场需求也不断攀升。多式联运枢纽作为多种运输方式的衔接点，其重要性不容忽视，枢纽选址的科学合理对降低货运物流成本，实现运输业的可持续发展等存在有利的作用。目前对于多式联运方面的研究主要在于运输路径和运输方式组合的确定，对于在联运网络上进行枢纽选址研究较少，且多进行定性研究，缺少定量化研究。
发明内容
发明目的：针对上述现有技术对于复合运输中运输枢纽的选址技术不足，本发明提供一种集装箱多式联运枢纽选址方法。
技术方案：一种集装箱多式联运枢纽选址方法，包括以下步骤：
(1)获取节点城市的经济指数和交通指数，根据经济指数及交通指数分层后确定枢纽城市备选集；
(2)通过备选集构建多式联运网络；
(3)计算集装箱多式联运节点间运输费用及枢纽中转费用；
(4)计算装箱多式联运节点间运输时间及枢纽中转时间，包括计算因运输时间而产生的货物时间价值；
(5)以广义运输费用最小为目标函数构建广义最小费用模型；
(6)采用Dijstra算法运用matlab以对模型进行求解，得到节点间最优路径及最佳运输方式组合，确定枢纽城市。
进一步的，所述步骤(1)具体包括如下步骤：
(11)确定目标城市的经济指数，所述经济指数包括该地区生产总值、第一产业占比、第二产业占比、第三产业占比；
(12)确定目标城市的交通指数，包括城市节点的连通性和交通便利性，所述交通指数包括高速公路数目、国道数量、省道数量、干线铁路、支线铁路、内河航道数、港口规模；
(13)对城市的经济指数和交通指数进行聚类和分成处理，综合考虑城市社会经济现状和交通现状，确实枢纽城市备选集。
进一步的，所述步骤(2)构建的多式联运网络包括以下步骤：
(21)对联运网络上对两节点间进行单一运输方式的选择，所述运输方式包括水路运输、陆运和海运，所述陆运包括铁路运输和汽车运输；
(22)在网络上对任意两节点中的不同运输方式间进行转换处理；
(23)构建出联运物流模拟网络及运输线路。
进一步的，所述步骤(3)具体包括以下步骤：
(31)计算任意两节点间不同运输方式运输所需费用，以及当点是起始节点或目标节点时货物装卸所需费用；
(32)计算当节点上发生运输方式转换时，方式转换所需费用。
进一步的，所述步骤(4)具体包括以下步骤：
(41)计算任意两节点间不同运输方式所需时间，以及当节点是起始节点或目标节点时所需的装卸时间；
(42)计算当在节点上发生不同运输方式转换时，方式转换所需时间；
(43)通过货物运输过程中占用资金的时间价值计算货物时间价值。
进一步的，所述步骤(5)具体包括以下步骤：
(51)计算起始节点到目标节点之间的总运输费用；
(52)计算起始节点到目标节点之间的总运输时间及货物时间价值；
(53)设定相应约束条件，以广义运输费用最小构建模型。
进一步的，所述步骤(6)具体包括以下步骤：
(61)根据城市现有交通条件确定枢纽城市备选集，得到枢纽城市组合；
(62)计算在不同枢纽组合下节点间最短路；
(63)计算整个多式联运网络的运输费用；
(64)得到广义运输费用最小情况下枢纽选择情况及节点间运输路径和运输方式组合。
进一步的，广义运输费用最小模型的目标函数如下：
其约束条件如下：
其决策变量如下：
式中：Z为货物由节点i运输到节点j总费用，U={0、1、2}为运输方式集合，0表示公路运输，1表示铁路运输，2表示水路运输；N为节点集；qij为从起始节点i到目标节点j的货物运量；为节点对ij之间采用u运输方式的单位运输成本；TSuv为在节点处从方式u转换到方式v的单位转换成本；为节点对ij之间采用u运输方式进行运输所需时间；tuv为在节点处由方式u转换到方式v所需的转换时间；P为货物时间价值。
有益效果：与现有技术相比，其显著的效果在于本发明基于经济成本和物流的便利快捷性出发考虑枢纽选址问题，避免了资金人力等条件的约束影响，科学合理的确定枢纽城市，最大化的利用运输资源，从而减少运输费用，降低运输成本；另一方面，对集装箱多式联运枢纽选址的研究奠定基础，从实践提供定量化研究方法。
附图说明
图1为本发明所述广义运输费用最小模型的构建流程图；
图2为本发明所述联运网络物流虚拟图。
具体实施方式
为了详细的说明本发明所公开的技术方案，下面结合说明书附图及具体实施例做进一步的阐述。
本发明涉及一种从经营人角度考虑的集装箱多式联运枢纽选址模型，通过建立广义费用最小模型早备选枢纽城市中选择枢纽城市以达到广义费用最小的目的，具有良好的精度和可实施性。
本发明通过分析城市的社会经济情况、交通情况选出枢纽备选城市，给出枢纽组合方案；根据多式联运多种运输方式及在枢纽城市会发生方式装换的特点构建多式联运网络；在给定枢纽方案的情况下计算城市节点对间的运输费用及在枢纽发生方式转换所需的费用；计算城市节点对间的运输时间及在枢纽发生方式转换所需时间，并考虑货物运输是对资金的一种占用根据贷款利率计算货物时间价值；通过城市节点对间全过程货物运输运输费用和货物时间价值计算整个网络的运输费用，以广义运输费用最小为目标构建模型；利用Dijstra算法采用matlab对模型进行求解，得出在不同枢纽方案下网络广义运输费用，通过比选得出最佳枢纽方案及在该枢纽方案下城市节点对间的最优路径及最优运输方式组合。
实施例1
一种从经营人角度考虑的集装箱多式联运枢纽选址模型，包括以下步骤：
S1、根据城市社会经济现状及交通现状确定枢纽城市备选集；
S2、根据多式联运特点构建多式联运网络；
S3、对集装箱多式联运节点间运输费用和枢纽节点中转费用进行分析；
S4、对集装县多式联运节点间运输时间和枢纽中转时间进行分析，并基于此计算货物时间价值；
S5、构建广义费用最小模型；
S6、采用Dijstra算法对模型进行求解；
具体的说，上述各步骤详细如下：
S11、对城市节点社会经济现状进行分析，包括社会生产总值、第一产业占比、第二产业占比、第三产业占比等；
S12、对城市节点交通情况进行分析，包括城市节点的节点连通性(城市是否存在公路、铁路、水运航线)和交通便利性(城市高速公路、国道、省道数，干线铁路、支线铁路数，内河航道数、港口规模)；
S13、综合考虑城市社会经济现状和交通现状，确实枢纽城市备选集；
S21、如果两个节点之间存在多种运输方式，则在两个节点之间存在多条连线，每条连线代表一种运输方式；
S22、如果在某节点存在运输方式转换，则采用节点拆分的方法对其进行处理。即将中转节点拆分为运入节点和运出节点，每种运输方式的起点和终点均用一个运出节点和一个运入节点来表示。
S31、对于公路节点间运输费用，考虑均衡里程运价形式：
式中：cij为节点间采用公路运输集装箱运价(元/TEU)；dij为节点i、j间距离(km)；f为单位集装箱单位距离运价(元/(TEU·km))。
S32、对于铁路节点间运输费用，由于其成本结构特点是固定成本占比高，可变成本占比较少，采用如下计算方式：
式中gfij为节点间采用铁路集装箱运输的固定费用(元/TEU)；cij为节点间采用铁路运输集装箱运价(元/TEU)；dij-节点i、j间距离(km)；f为单位集装箱单位距离运价(元/(TEU·km))。
S33、对于水运节点间运输费用，水运运输成本因船型、实载率和航运距离不同而相差较大，计算也较为复杂，采用如下计算方式：
T1＝cij,f+cij,o+cij,c
式中为节点i、j之间采用水路运输所产生的费用(元/TEU)；为t型号集装箱船的设计装载量(TEU)；港口i和j之间使用t型号集装箱的实载率(％)；v2船为舶航行速度(km/h)；T1为港口i和j之间船舶费用(元/天)；cij,f为港口i和j之间船舶费用运行燃料费用(元/天)；cij,c为港口i和j之间船舶费用中资本费用部分(元/天)；cij,m为港口i和j之间船舶费用中管理费用部分(元/天)；
S34、在铁路货运枢纽集装箱中转费用通过《铁路货物装卸作业计费办法》和《铁路货物装卸作业费率表》查得；
S35、在港口中转产生的费用通常情况下包括建港费、港杂费和货物装卸费，通过下式进行计算：
TS02＝f1+f2+s
式中f1为港建费(元/TEU)；f2为港口集装箱装卸费用(元/TEU)；s为港杂费(元/TEU)。
S41、不同运输方式节点间运输时间根据节点间距离和不同运输方式运输速度计算得到：
式中为节点i、j间采用u运输方式所用时间(h)；dij为节点i、j间距离(km)；vu为运输方式u的运输速度(km/h)。
S42、枢纽方式转换时间通过查阅相关资料可得：
枢纽方式中转时间表
S43、在货物时间价值计算方面，从货物运输过程是对流动资金的占用角度出发，用占用资金的时间价值来计算货物时间价值，认为货物运输时间价值与货物占用的流动资金利息相等，计算公式为：
式中P为货物运输时间价值(元/TEU小时)；Pr为运输货物的平均价格(元/TEU)；IR为贷款利率(％)；HY为365×24h数。
S51、建立模型的目的是在给定枢纽的情况下，选择使得广义运输费用最小的枢纽组合，并在给定枢纽的情况下规划两节点间最优路径及最佳运输方式组合。
模型定义及建立前期获取条件如下：
(a)已知城市节点之间货物运输量；
(b)联运物流网络中每个城市节点均有公路运输方式，在枢纽节点存在公路、铁路、水路三种运输方式；
(c)运输方式转换只发生在枢纽节点，且最多只能在两个枢纽节点发生方式转换；
(d)在整个运输过程中，发生在任一节点的货物运量不可分割，即在节点货物的运入量等于运出量；
(e)货物在枢纽内方式转换所需时间、费用已知；
(f)节点间不同运输方式的运输速度、运输费用已知。
S52、集装箱多式联运枢纽模型中具体参数定义如下：Z为货物由节点i运输到节点j总费用(元)；U＝{0、1、2}为运输方式集合，0表示公路运输，1表示铁路运输，2表示水路运输；N为节点集；qij为从起始节点i到目标节点j的货物运量(TEU)；为节点对ij之间采用u运输方式的单位运输成本(元/TEU)；TSuv为在节点处从方式u转换到方式v的单位转换成本(元/TEU)；为节点对ij之间采用u运输方式进行运输所需时间(小时)；tuv为在节点处由方式u转换到方式v所需的转换时间(小时)；P为货物时间价值(元/小时)；
决策变量：
S53、目标函数如下式所示：
约束条件：
在上述模型中，目标函数以网络广义运输费用最小为目标，广义运输费用包括枢纽处货物中转成本，运输成本及由货物运输时间转换的时间成本。目标函数由三部分组成，第一部分是节点间运输产生的成本，第二部分是在枢纽进行方式转换所产生的成本，第三部分是整个运输过程所产生的时间成本。
约束条件5-1规定了模型中参数的取值范围；
约束条件5-2表示运输方式转换只能发生在枢纽节点；
约束条件5-3和5-4表示只有当节点k，m均是枢纽节点是才能在两节点之间采用铁路和水运方式进行运输。
S61、在枢纽城市数目确定情况下(2个、3个、4)在枢纽城市备选集中选取枢纽城市组合；
S62、在枢纽城市确定的情况下采用dijstra算法计算城市节点间的最短路；
S63、在最短路计算结果的基础上计算网络广义运输费用；
S64、根据网络广义运输费用最小的原则选取枢纽城市组合，并确定在此组合下城市节点间最优路径和最佳运输方式组合。
实施例2
以下以江苏省多式联运枢纽选址为例对本发明作进一步描述，但并不因此而限制本发明的保护范围。
在本例中，假定各城市之间货运量服从[20,50]随机分布，货运采用40英尺集装箱，运输货物为天然橡胶，货运量单位为TEU。13个城市之间货运数据如下表所示：
货运量数据(单位：TEU)
13个城市之间距离信息如下表所示：
城市距离数据(单位：km)
按照图1所示，一种集装箱多式联运枢纽选址模型包括以下步骤：
步骤一、根据城市节点社会经济现状及交通情况确定枢纽城市备选集，在本例中江苏省13个城市均为枢纽备选城市；
步骤二、根据多式联运特点构建多式联运网络；
步骤三、对集装箱多式联运节点间运输费用和枢纽节点中转费用进行分析：
通过各物流公司集装箱运输报价，计算可得目前40英尺集装箱整箱运输价格为12元/公里。公路运输集装箱运价通过式计算，其中cij为节点间采用公路运输40英尺集装箱运价，单位为元/TEU，dij为节点i、j间距离(km)。
根据《铁路货物运价率表》，40英尺箱铁路运费通过式计算，其中为节点i、j之间采用铁路运输40英尺集装箱运价(元/TEU)，dij为节点i、j间距离(km)。
考虑到本文中水运为内河运输，所以集装箱船采用500TEU船型，500TEU船型T1为15854，可得采用水运方式节点间运输费用通过式计算，其中dij为两城市之间距离(km)。
铁路集装箱方式转换数据来自《铁路整车货物装卸搬运作业费率表》中40英尺集装箱中转、换装综合费率，港口集装箱装卸箱费及港杂费数据来自连云港集装箱装卸费率及港杂费收费标准。各方式间转换费用分别为TS01＝225元/箱、TS02＝690元/箱、TS12＝690元/箱。
步骤四、根据运输速度和节点间运距计算节点间不同运输方式所需运输时间，在本例中不同运输方式运输速度取值为：公路运输：62.23km/h，铁路运输：100km/h，水路运输：44.45km/h。枢纽方式转换时间取值如下表：
枢纽方式转换所需时间(单位：h)
本例中为天然橡胶运输，通过查询橡胶价格可知天然橡胶价格为9700元/吨，可得一40英尺集装箱天然橡胶价格为996896元。目前贷款一年至三年期贷款利率为4.75％，可得每集装箱天然橡胶的货物时间价值为：
Pr＝9700元/吨×1.3吨/立方米×(12.2×2.4×2.7)立方米＝996869元/TEU，
步骤五、构建广义费用最小模型如下：
约束条件：
决策变量：
步骤六、采用优化的dijstra算法用matlab进行求解，求解结果为在枢纽数目为4的情况下网络广义运输费用最小，枢纽城市为无锡、淮安、镇江、宿迁，总费用为323610元，节点间通过枢纽进行运输的运输路径及运输方式组合求解结果如下表所示：
部分节点间运输路径及运输方式组合
各数字代表城市如下表所示：
序号节点对应情况
上述数据表明，本发明最大化利用现有资源，为实现广义运输费用最小的同时提高了集中箱运输得多式联运效率。
Claims (8)
1.一种集装箱多式联运枢纽选址方法，其特征在于：包括以下步骤：
(1)获取节点城市的经济指数和交通指数，根据经济指数及交通指数分层后确定枢纽城市备选集；
(2)通过备选集构建多式联运网络；
(3)计算集装箱多式联运节点间运输费用及经枢纽中转费用；
(4)计算装箱多式联运节点间运输时间及枢纽中转时间，包括计算因运输时间而产生的货物时间价值；
(5)以广义运输费用最小为目标函数构建广义最小费用模型；
(6)采用Dijstra算法运用matlab以对模型进行求解，得到节点间最优路径及最佳运输方式组合，确定枢纽城市。
2.根据权利要求1所述的一种集装箱多式联运枢纽选址方法，其特征在于：所述步骤(1)具体包括如下步骤：
(11)确定节点城市的经济指数，所述经济指数包括该地区生产总值、第一产业占比、第二产业占比和第三产业占比；
(12)确定节点城市的交通指数，包括节点城市的连通性和交通便利性，所述交通指数包括高速公路数目、国道数量、省道数量、干线铁路、支线铁路、内河航道数和港口规模；
(13)对节点城市的经济指数和交通指数进行聚类和分层处理，基于城市社会经济现状和交通现状，确实枢纽城市备选集。
3.根据权利要求1所述的一种集装箱多式联运枢纽选址方法，其特征在于：步骤(2)所构建的多式联运网络包括以下步骤：
(21)对联运网络上对两节点间进行单一运输方式的选择，所述运输方式包括水路运输、陆运和海运，所述陆运包括铁路运输和汽车运输；
(22)在网络上对在任意节点上的不同运输方式间的转换进行处理；
(23)构建出联运物流模拟网络及运输线路。
4.根据权利要求1所述的一种集装箱多式联运枢纽选址方法，其特征在于：所述步骤(3)具体包括以下步骤：
(31)计算网络上任意两节点间不同运输方式运输所需费用，包括当节点是起始节点或目标节点时货物装卸所需费用；
(32)计算当需要在枢纽节点进行不同运输方式转换时，方式转换所需费用。
5.根据权利要求1所述的一种集装箱多式联运枢纽选址方法，其特征在于：所述步骤(4)具体包括以下步骤：
(41)计算任意两节点间不同运输方式所需时间，以及当节点是起始节点或目标节点时货物装卸所需时间；
(42)计算当需要在枢纽节点进行不同运输方式转换时，方式转换所需时间；
(43)通过货物运输过程中占用资金的时间价值计算货物时间价值。
6.根据权利要求1所述的一种集装箱多式联运枢纽选址方法，其特征在于：所述步骤(5)具体包括以下步骤：
(51)计算起始节点到目标节点之间的总运输费用；
(52)计算起始节点到目标节点之间的总运输时间及货物时间价值；
(53)设定相应约束条件，以广义运输费用最小构建模型。
7.根据权利要求1所述的一种集装箱多式联运枢纽选址方法，其特征在于：所述步骤(6)具体包括以下步骤：
(61)根据城市现有交通条件确定枢纽城市备选集，得到枢纽城市组合；
(62)计算在不同枢纽组合下节点间最短路；
(63)计算整个多式联运网络的运输费用；
(64)得到广义运输费用最小情况下枢纽选择情况及节点间运输路径和运输方式组合。
8.根据权利要求1或6所述的一种集装箱多式联运枢纽选址方法，其特征在于：所述广义运输费用最小模型的目标函数如下：
其约束条件如下：
其决策变量如下：
式中：Z为货物由节点i运输到节点j总费用，U＝{0、1、2}为运输方式集合，0表示公路运输，1表示铁路运输，2表示水路运输；N为节点集；qij为从起始节点i到目标节点j的货物运量；为节点对ij之间采用u运输方式的单位运输成本；TSuv为在节点处从方式u转换到方式v的单位转换成本；为节点对ij之间采用u运输方式进行运输所需时间；tuv为在节点处由方式u转换到方式v所需的转换时间；P为货物时间价值。
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2019
- 2019-01-18 CN CN201910047207.7A patent/CN109858688A/zh active Pending
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