集装箱码头课程设计VIP

集装箱码头课程设计港口集疏运系统优化设计姓 名 学 号 专 业 粘贴：集装箱码头课程设计摘 要当前港口的大型化、规模化及功能多元化发展趋势对港口集疏运系统提出了更高的要求。集疏运系统作为为港口集中与疏散吞吐货物服务的交通运输系统，是连结港口和货源地(货运目的地)的纽带，是控制港口物流服务效率与效益的关键。科学发展港口陆路集疏运系统就要合理设计港口集疏运能力，有效配置集疏运量在公路、铁路集疏运间的比例，达到既满足集疏运需求，又能节约资源和提高效率，集疏运交通与城市交通和谐发展的目的。本文在界定港口集疏运系统的概念和内含的基础上，结合交通运输规划的理念，运用层次分析法、DDSUE等方法和模型对港口集疏运系统的选择评价体系和优化方法进行了描述，通过确定合理的运输路径和流量分配使运输成本最小化、运输效率最大化。关键字：港口集疏运系统，层次分析法，评价选择，路径流量，最优化目录1 引言11.1研究背景及意义11.2研究现状11.3研究思路与方法12 港口集疏运系统概述12.1港口集疏运系统概念12.2港口集疏运系统功能23 港口集疏运系统的选择评价方法23.1方法的确立23.2层次分析法基本思路23.3层次分析法基本流程33.3.1 层次分析法步骤与算例分析33.3.2 本节小结54 港口集疏运系统优化模型54.1 最短路径模型54.2 路径流量分配优化模型74.2.1 DDSUE模型介绍74.2.2 算法步骤84.2.3 DDSUE模型优点分析85 小结8参考文献91 引言1.1研究背景及意义港口是一个国家对外贸易的门户，是进出口商品的主要通道，在现代化国际贸易和运输系统中的战略地位正在逐步增强并发挥日益活跃的作用。随着我国在世界上重要性的不断加强，以及我国对外开放和入世的不断加深，港口成为我国与世界相联系的纽带，港口的作用越来越明显。在这样一个大背景下，提高港口的重要性就显得尤为重要，而港口系统的顺畅运行离不开各种运输方式的有机配合，所以港口良性运作的关键在于港口集疏运系统的顺畅，因此对于集疏运系统的研究迫在眉睫。 港口物流具有经济地理的特征，能够极大地促进地区经济发展。通过优化其集疏运环节，可加速港口货物的有效流动，促进区域及国家对外经济与贸易的发展。本文先给出集疏运系统的评价及选择方法，然后运用一系列的数学模型，找出港口集疏运系统不同环节的优化途径，对完善和发展港口系统集疏运的理论体系，具有重要的理论意义。1.2研究现状在贸易全球化的时代，现代化的高效港口已成为促进贸易发展的必要和有力工具。当前，现代港口必须为船、车和货物提供有效可靠的物流服务，以保证货物在运输网络中的及时集散。然而，无论是国内还是国外，也不管是发展中国家还是发达国家，港口集疏运还是一个比较薄弱的环节。凡涉及港口物流的国家和地区，都十分重视研究和建立以港口为枢纽的内地集疏运系统，一些国家已在港口地区建立货物配送中心、物流中心，以处理货物的仓储、待运和转运等集疏运问题，以达到为货主提供方便的运输服务及加强班轮运输公司在国际航运市场竞争地位的目的。在港口集疏运规划方面研究主要是应用Fuzzy网络流理论。Fuzzy网络理论是Fuzzy线性规则、Fuzzy多目标规划的一种特殊形式，在J.Horka对普通的Boolean网络流进行Fuzzy扩展后，S.Chanas和.W.Kolodzieject提出了Fuzzy Ford and Fulkson定理，并有许多人提出了具有Fuzzy弧能力的网络最大流定义和算法。1.3研究思路与方法完善集疏运系统是一个先选择再优化的过程，先从可选的系统中选出最优的系统，再对其进行优化处理，这样得到的集疏运系统才是最能满足要求的系统。本文用层次分析法给出港口集疏运系统的评价体系，以方便管理者筛选出最优的集疏运系统，做出最好的决策。然后从港口的集疏运路径和流量分配两个方面着手，通过EXCEL软件和多目标决策、DDSUE等数学模型对集疏运系统做出合理的优化，以达到降低成本和提高效率的目的。2 港口集疏运系统概述2.1港口集疏运系统概念港口集疏运系统是与港口相互衔接、主要为集中与疏散港口吞吐货物服务的交通运输系统。其中，“集”是从发货人指定场所将出口的货物运至港口，集中堆放在码头的前沿或码头附近的堆场或仓库；“疏”是将进口货物从船上卸下，堆放在码头后方堆场或码头附近的港外堆场或仓库，然后通过各种方式运至收货人指定的目的地。2.2港口集疏运系统功能集疏运系统对港口物流能力、功能的发挥其着重要作用，是控制港口物流服务效率与效益的关键。其地位如图2-1所示：图2-1 集疏运系统在港口物流中的地位畅通无阻的集疏运是港口物流必不可少的基本保证。体现在：集疏运是保证港口通畅的基本条件；周密的集疏运计划能提高货物运输的经济效率，促进港口多式联运的发展，将各种运输方式有机的联系起来，实现“门到门”运输，从而加速实现港口运输现代化。3 港口集疏运系统的选择评价方法3.1方法的确立港口集疏运系统是一个开放的、具有多样性的复杂系统，而对港口集疏运系统进行综合评价，又掺杂了管理、决策、经济、交通等社会科学的领域使得问题变得更为复杂，这就要求我们围绕港口集疏运系统评价这个主体，多方面、全方位地把握所需信息，客观、科学地建立港口集疏运系统综合评价模型，以帮助确定和选择合适的系统。港口集疏运评价系统是一个多层次、多目标的复杂系统，主要包括公路、铁路、水路、管道、航空四个子系统，每个子系统又包含若干指标。本文采用层次分析法（AHP）简单的分析了这五个系统独立时的选择方法。3.2层次分析法基本思路 运用层次分析法（AHP）来确定各评价指标的权重。其基本思路是：根据问题的性质和总目的，将问题分解成不同的组成因素，并按照它们间的相互联系以及隶属关系划分成不同层次的组合，构成一个递阶层次结构；接着对每一层次各元素关于上一层次中某一准则的相对重要性进行两两比较，构造比较判断矩阵；然后由判断矩阵计算被比较元素对于该准则的相对权值，进行一致性分析；最后通过各层次因素的单排序与逐层的总排序，最终计算出最底层的诸元素相对于最高层的重要性权值，从而可确定各个对象的优劣排序。3.3层次分析法基本流程3.3.1 层次分析法步骤与算例分析第一步：递阶层次结构的建立将复杂问题设计的因素条理化、层次化，构造出一个有层次的结构模型。在这个模型中，复杂问题的组成因素被分成若干组成元素。这些元素按其属性及关系形成若干层次：目标层、准则层和方案层，上一层次的元素对下一层次的元素起支配作用。层次间的支配作用不是完全的，有的元素并不支配下一层所有的元素，而仅支配其中的一部分元素。这种自上而下的支配关系所形成的层次结构称为递阶层次结构。一个典型的层次结构如图3-1所示：图3-1递阶层次结构示意图 本文以最简单的单一的公路、铁路、水路、管道、航空作为港口集疏运方案为例，以安全系数、收费标准、运输速度、运输质量、装卸效率为准则来研究某一特定情况下的选择方案。第二步：构造两两判断矩阵层次分析法要求逐层计算相互联系的元素间影响的相互重要性，并予以量化，组成判断矩阵，作为分析的基础。为了用数值来表示相对重要性程度，可以采用Saaty标度法判断如表3-1所示：表3-1 Saaty标度法判断说明标度值定义（用I因素与J因素对比重要程度）1I因素与J因素相同重要3I因素与J因素相比稍微重要5I因素与J因素相比明显重要7I因素与J因素相比强烈重要9I因素与J因素相比极端重要2，4，6，8为以上两判断之间中间状态对应的标度值将上述信息输入EXCEL，并假定某一特定情形下，公路、铁路、水路、管道、航空运输要求五个准则的程度（即五个准则的重要性两两比较）如下：第三步：层次单准则排序及一致性检验层次单排序是根据上一层元素A j的判断矩阵，计算本层次与之相联系的各元素B1 ,B2 ，Bn相对重要性的排序权值。对于判断矩阵A，计算满足AW =maxW的特征根max和特征向量W。W为对应于max的归一化向量，即为同一层次中各因素对于上一层某个目标相对重要性的排序权值。在判断矩阵的构造中,并不要求判断矩阵具有一致性，这是客观事物的复杂性与人的认识的多样性决定的。但为了保证AHP法得到的理论基本合理，必需把判断矩阵的偏差限制在一定范围内，为此要进行一致性检验，一般用C.I.和C.R.两个指标进行判定。其方法为：(1)计算一致性指标C.I.(Consistent Index)CI= （3-1）其中：max为最大特征值，n为判断矩阵的行数或列数。如果CI=0，则判断矩阵具有完全一致性。如果CI0，则只要判断矩阵的最大特征值稍大于n，且其余特征根接近于零，这时称该判断矩阵具有满意的一致性。(2)为了给出具体的度量指标，Saaty建议用平均随机一致性指标R.I.(RandomIndex)来检验判断矩阵是否具有满意的一致性。查找相应的平均一致性指标R.I.，表3-2中给出了110阶正互反矩阵计算1000次得到的平均随机一致性指标。表3-2平均随机一致性指标RI矩阵阶数12345678910RI000.580.891.121.241.321.411.451.49 (3)计算一致性比例C.R.(Consistent Ratio)CR= （3-2）当CR0.10时，称判断矩阵通过了一致性检验，认为判断矩阵的一致性是可以接受的，否则应调整判断矩阵中元素的取值，直至具有满意的一致性。这时求得的最大特征值所对应的特征向量，经规格化后，才可以作为层次单排序的权值。本文算例经一致性检验后结果如下：第四步：为各备选方案打分。根据实际情况，查找资料，结合经验给各备选方案做出科学客观的打分。假设本文算例各方案的准则打分情况如下表：第五步：得出各备选方案的综合得分，得分最高者为最优选择。3.3.2 本节小结 经过上面的基本步骤，我们得出了在只考虑选取单一运输模式时的最优运输方案，该方案为所有方案中最能满足运输要求的，这主要是因为货主或者货代等更注重运费的最小化，把运输效率及运输质量的因素放在次要的位置，经过层次分析法分析，得出了选择水路运输的结果。 在运输准则的选择和其两两比较得出权重方面，要综合考虑货主要求、城市交通情况、运输管理人倾向等多方面因素。在备选方案打分方面，要结合资料信息、专家意见、当地实际情况、日常经验等综合分析，再给出科学合理的打分。本文算例仅仅以单一的运输方式直达的模型作为算例，缺乏普遍性，事实上，实际业务中大多都是将两种或两种以上的运输方式联系起来使用，这就要求更加系统和全面的分析，将每一种联运方式作为一种备选方案，然后采用上述同样的方法得出结论，基本思路大致相同，只是分析起来会复杂一点，本文受篇幅限制，不再赘述。4 港口集疏运系统优化模型4.1 最短路径模型我们通过以下简单的算例来寻找集疏运最短线路。如图所示，货物在点1码头起运，前往位于点6的目的地。已知：1-2, 1-3, 3-2 ,3-5, 2-4, 4-5, 4-6, 5-6的路线长度分别为67km, 48km, 15km, 64km, 45km, 56km, 70km,且路线是不可逆的。第一步，根据线路长度，输入数据。其中，本节点通过本节点由于不存在，所以输入“0”。不相通的节点，输入一个很大的数，此处我们输入10000来表示不通的线路。其余节点根据上图实际距离依次输入。结果如图4-1所示：图4-1第二步，列出可变单元格以及相关约束条件。如图4-2所示。图4-2 列出可变单元格及相关约束条件第三步，进行规划求解。如图4-3所示。图4-3 规划求解结果因此，此算例的最优线路为1-3-2-4-6,路线长度为164km。本例为最简单最理想的模型，即只考虑一种运输方式，并且是直达运输，在这种情况下，最短路径意味着在最短时间、最低成本下的集疏运系统模式，因此该方法对于简单单一运输方式的直达运输系统具有一定的优化作用，是物流及集疏运系统最基本的方法。但是这种方法不免有很大局限性，模型的网络仅是腹地与港口之间直线路径的集合,不能反映港口集疏运网络的真实状况，理想中的单一方式运输是不大实际的，当需要多种方式联运的时候这种方法可能就会行不通。另外，最短路径可能还要考虑税收，道路状况，政府政策等因素，需要综合考虑才能得出实际意义上的最短路径。4.2 路径流量分配优化模型 上一节所述最短路径模型作为物流配送运输的基本模型，可作为集疏运系统优化模型的初步研究，但由于本身固有的不足，实际中的应用显得很单薄。下面介绍一种多路径流量分配模型，能够得出更科学的优化结果。4.2.1 DDSUE模型介绍 DDSUE模型包括动态出发时间选择和动态出行路线选择,下面是DDSUE的数学模型。首先列举出每OD对（起始地-目的地）之间所有的有效路径,确定每条路径的通行能力。假设第k条路径包括m个路段,每条路段的通行能力为qi(i=1,2,m)在该条路经上最小的路段通行能力将决定整条路径的通行能力,因此取其中最小的路段通行能力作为路径的通行能力（1） 接着计算每条路径在当前时刻的行程花费。设a为每个路段的自由流行程时间;xrsk(t)为每条路径在t时刻的总车辆数,则第k条路径在t时刻的行程花费为（2）求出路径的行程花费后,计算每条路径在时间t的选择概率（3） 动态出发时间选择,则在每一个时间段所出发的车辆数,要依据当前路网的交通状况来确定,为了确保路径的使用效率达到最优,同时又不会超过其通行能力,采用下面方法来确定出发量。首先,根据每条路径的通行能力和根据其被选择的几率来确定出交通出发量,然后选择其中最小的一个作为当前时间的交通出发量。 （4）则t时间段中,OD点对从r到s的交通出发量为（5）最后,在t时间段中，OD点对从r到s的第k条路径的驶入量为（6）式(6)则为最后的交通分配结果,经过有限次迭代后,使用公式(7)判断是否收敛。（7）式中:（0，1）为收敛判断参数。如果式(7)条件满足，则分配过程完成，否则，进行下一轮迭代。4.2.2 算法步骤下面是该算法的详细步骤。步骤1 初始化。求出各OD点对之间的有效路径;列举出每对OD之间的所有有效路径;使用式(1)计算出每条路径的通行能力;设置开始时间每条路径上的驶入量为0;确定开始时间段每OD点对之间的出发交通量,设定迭代收敛判断参数;设置迭代次数n=1,时间段m=1。步骤2 动态随机网络加载。计算每条路径在第m时间段的行程花费;分别使用式(2)和式(3)计算每条路径的行程花费和选择概率;使用式(4)和式(5)计算出第m时间段中每OD点对之间的出发量;使用式(6)计算出第m时间段中每条路径上的驶入量;判断,如果(mt)T,则m=m+1,转到步骤2,。步骤3 收敛判断。如果公式(7)成立,算法结束,否则置:n=n+1,m=1,转到步骤2,。4.2.3 DDSUE模型优点分析首先，从路径流量分配的过程我们可以看出，在经过几个时间段的分配之后，交通网络上的流量将达到稳定饱和状态，最后的出发量达到一个固定值。而行程花费最短的路径，分配其上的交通流量始终等于它的通行能力，这样就充分使用了道路资源，实现了运输效率的最大化和运出成本最低化的双重功效。再者，DDSUE模型里，充分考虑了通行能力约束，分配到路段上的流量最大等于其通行能力。尽管个人的选择具有盲目性，但是在未来的智能运输系统中，用户可以随时获取动态交通信息，如果遇到交通拥塞，用户的选择往往不是立刻出发，进入拥塞的交通流中，