針對中國電煤水運系統(tǒng)的實際特點,綜合考慮了船舶封存與港口擁堵(壓港)因素,建立了混合整數(shù)規(guī)劃優(yōu)化模型,對電煤船舶調(diào)度方案進行優(yōu)化;基于運輸需求的硬時間窗、卸貨港船舶排隊等待時間與水路-鐵路運輸協(xié)同三因素之間的互動關(guān)系,以運輸系統(tǒng)總成本最小為目標,協(xié)同優(yōu)化水、鐵電煤運輸?shù)呢涍\分擔率、水路運輸任務(wù)指派和相應(yīng)的船舶調(diào)度與封存/啟用方案;基于改進列生成算法,提出了一種可精確求解實際規(guī)模電煤船舶調(diào)度問題的列生成算法,利用Gurobi求解列生成的主模型,使用動態(tài)規(guī)劃標號法求解列生成的子模型;利用中國南部某火力發(fā)電集團的實際數(shù)據(jù),對提出的算法進行了算例分析。計算結(jié)果表明:在中等規(guī)模的算例中,使用提出的改進算法獲得最優(yōu)解僅需73.61 s,相比于使用基于運輸任務(wù)運量排序的啟發(fā)式求解方法(PHA),求解效率提高了18.1%;在較大規(guī)模的算例中,使用提出算法的計算時間僅為222.02 s,同比PHA,計算效率提高了19.1%;通過求解一個實際的調(diào)度問題可以發(fā)現(xiàn),利用提出的優(yōu)化模型和算法能有效縮短船舶在卸貨港的等待時長與船舶處于啟用狀態(tài)的時長,使運輸總成本下降17.13%,實現(xiàn)了電煤穩(wěn)定運輸,提升了企業(yè)運營...

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【部分圖文】：

圖1電煤裝卸港口的空間分布與水運路徑

如圖1(a)所示,在CSTS中,裝貨港密集分布于渤海西部沿岸(電煤供給港口群)。由于臨近煤炭主產(chǎn)區(qū),這些港口具備較強的電煤供給能力,可充分滿足電煤裝卸作業(yè)需求。與此相反,卸貨港大多屬于中國南部各大型火電廠,成簇狀廣泛分布于華南沿海各地。卸貨港由若干泊位構(gòu)成,當各泊位均有船舶靠泊時....

圖2水運航程時間變量的相互關(guān)系

式(5)用于刻畫tsip與x～ijp的數(shù)學(xué)關(guān)系,即若x～ijp取1,則方案p中水運航程i的前序航程為j,故水運航程j的開始時刻tsjp應(yīng)不小于其前序航程i的結(jié)束時刻(式(5)右側(cè)),反之,若x～ijp取0,則式(5)不產(chǎn)生實際意義;式(6)確保船舶v投入運....

圖3等待狀態(tài)船舶數(shù)量對比

表4優(yōu)化方案與實際方案關(guān)鍵參數(shù)對比Tab.4Comparisonofkeyparametersbetweenoptimizationschemeandactualscheme船舶類型OPRRPRE/%N/艘GRT/dGWT/dR1A/tR....

圖4啟用狀態(tài)船舶數(shù)量對比

為揭示運輸總成本下降的根本原因,本文進一步分析了優(yōu)化方案與實際方案。圖3、4展示了優(yōu)化方案與實際方案在船舶使用上的差異。其中,圖3主要反映了各觀測日處于等待卸貨狀態(tài)船舶總數(shù)的變動情況,結(jié)果表明,優(yōu)化方案中船舶在卸貨港等待的問題有了顯著改善,日均等待船舶數(shù)量僅為1.42艘,而在實際....

本文編號：3935163