摘 要

为在长江水运中降低三峡集装箱班轮的日营运成本，提高船队的日均利润，在大数据基础上，综合考虑不同条件下，通过航线配船和船舶到闸时间优化来减小船舶营运成本是提高经济效益的有效措施。船舶推进功率与航速成3次方关系，船舶到闸时间过短会使航速过高，则会导致油耗增加（燃油费增加）而导致运营成本上升，船舶到闸时间过长会使航速过低，则会增加航行时间从而导致运营成本上升，同时为保证安全性，航速会受到限制，所以需要通过考虑实际情况并使用数学建模来确定一个最佳航速，使得日均总营运成本降至最低，日均总利润最高。

首先，通过航运大数据分析三峡集装箱船运输现状，对三峡航线状况和集装箱班轮数据进行收集，评估三峡水域集装箱班轮的需求，然后根据集装箱班轮配船对船舶到闸时间的影响、单航线班轮配船与船队日均总收益、船队日均运输总成本以及船队日均总利润的关系，以船舶设计航速为约束，建立以船队日营运成本最小为目标的单航线班轮配船与船舶到闸时间优化模型（这里的船队日均总成本主要考虑燃油成本和固定成本以及港口费），然后根据多航线班轮配船与船队日均总收益以及船队日均总成本的关系，以同一航线船舶发班频率以及航速相同为约束，建立以船队日均利润最大为目标的多航线班轮配船与船舶到闸时间优化模型，最后在前面收集的数据中筛选出合适的数据对两个模型分别进行算例分析来验证两个模型的有效性和实用性，模型求解过程中主要会用到软件MATLAB，算法主要采取枚举法和遗传算法。对算例分析的结果进行总结归纳，验证三峡集装箱班轮航线配船与船舶到闸时间优化模型对船队的运营起了显著的效果。

关键词：大数据 航线配船 船舶三峡到闸时间优化

Abstract

In order to reduce the day-to-day operating profit of the Three Gorges container liners in the Yangtze river water transport, on the basis of big data, comprehensive consideration of different conditions, the reduction of ship operating costs through the optimization of route allocation and ship-to-gate times is to increase economic efficiency. Effective measures. The ship's propulsion power has a 3rd power relationship with the speed, so if the ship's time to the gate is too short, the speed will be too high, then the fuel consumption will increase (the fuel cost will increase) and the operating cost will increase. The long time to the gate will cause the speed to pass. If it is low, it will increase the sailing time, which will lead to an increase in operating costs. At the same time, in order to ensure safety, the speed will be limited. Therefore, it is necessary to determine an optimal speed by considering the actual situation and use mathematical modeling to reduce the daily average total operating cost. The lowest, the highest average daily profit.

First, through the analysis of the status quo of the Three Gorges container ship through the Internet Big Data, we collect data on the conditions of the Three Gorges route and container liners, understand the demand for container liners in the Three Gorges waters, and then influence the time of the ship to the gate according to the container liner allocation, single line liner allocation. The relationship between ship-to-boat fleet average daily income, total fleet daily transportation cost, and ship fleet average daily profit. Establish an optimization model for the schedule of single-line liner ship allocation and ship-to-gate, where the total daily cost of the fleet is mainly considered. Fuel cost, fixed cost and port cost), and then based on the relationship between the multi-route liner allocation and the fleet's daily average total revenue and the fleet's daily average total cost, establish an optimization model for multi-route liner ship allocation and ship-to-gate time. Selecting the appropriate data from the previously collected data The two models were separately analyzed to verify the validity and practicability of the two models. The software MATLAB is mainly used in the process of model solving. The algorithm mainly adopts enumeration and genetics. algorithm. The results of the analysis of the examples are summed up and verified. It is verified whether the optimization model of the container ship-to-gate time of the Three Gorges Container Liner Line has a significant effect on the operation of the fleet.

Key words: big data route distribution ship-to-Three Gorges Dam time optimization

目录

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 课题研究背景及意义 1

1.1.1研究背景 1

1.1.2研究意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.3 本文研究内容以及创新点 4

1.3.1本文研究内容 4

1.3.2创新点 5

第2章 数据收集 6

2.1 大数据 6

2.1.1大数据的定义 6

2.1.2大数据的分类 6

2.2 三峡集装箱运输现状 7

2.2.1三峡水运现状 7

2.2.2集装箱运输需求 8

2.2.3三峡航线数据 8

2.2.4三峡集装箱船舶数据 9

2.3 本章小结 10

第3章 航线配船与船舶三峡到闸时间优化模型 11

3.1 优化问题概述 11

3.1.1航线形式 11

3.1.2问题描述与模型假设 12

3.2 营运成本的组成 13

3.3 模型的建立 14

3.3.1单航线配船与船舶三峡到闸时间优化模型的建立 14

3.3.2多航线配船与船舶三峡到闸时间优化模型的建立 15

3.4 遗传算法介绍 17

3.5 本章小结 21

第4章 算例分析 22

4.1 MATLAB概述 22

4.2 算例数据选择 22

4.2.1单航线配船与船舶三峡到闸时间优化模型的数据选择 22

4.2.2多航线配船与船舶三峡到闸时间优化模型的数据选择 23

4.3 模型算例分析 24

4.3.1单航线配船与船舶三峡到闸时间优化模型的算例分析 24

4.3.2多航线配船与船舶三峡到闸时间优化模型的算例分析 27

4.4 本章小结 30

第5章 总结与展望 31

5.1 总结 31

5.2 存在的问题与不足 31

5.3 展望 32

参考文献 33

致 谢 34

第1章 绪论

1.1 课题研究背景及意义

1.1.1研究背景

水路运输是各主要运输方式中兴起最早、历史最长的运输方式。其技术经济特征是载重量大、成本低、投资省，但灵活性小，连续性也差。较适于担负大宗、低值、笨重和各种散装货物的中长距离运输，其中特别是海运，更适于承担各种外贸货物的进出口运输。特别是随着经济全球化的不断发展，水路运输在贸易经济中所扮演的角色的重要性越来越大，三峡水运已成为连接中部地区和长江三角洲经济区和城市群的重要纽带。2014年时我国提出了“依托黄金水道，建设长江经济带”的口号，把长江水运经济的建设视为重中之重，已成为我国促进经济发展的国家战略了。形成以长江干线为骨干并以上海国际航运中心为龙头的长江黄金水道是该战略的发展目标，并提出提升上海港、宁波-舟山港等港口功能，推进现代航运服务业发展。

集装箱运输作为一种“快速、安全、优质、价廉”的运输方式，在航运业中已经有了近50年的历史了。全国规模以上港口集装箱吞吐量中，长江水系主要港口的集装箱吞吐量已超过696万TEU，同比增长25.7%，占内河集装箱吞吐量的60%以上。集装箱班轮在物质运输中扮演着重要的角色，并慢慢成为了三峡航运的主力军。虽然我国长江水运的航道大多属于天然航道，航道水深较潜，这些都不是很利于集装箱班轮的发展，但是集装箱班轮运输却有自身的显著优点，它的运输周期短、运输需求大、运输成本低、以及货损低，能带来较高的经济性，可以满足现代物流的要求，它在长江以及珠江水域的到了大力发展，并越来越得到我国航运部门以及运输企业的重视。在追逐经济高效的同时，如何降低集装箱班轮的营运成本增加集装箱班轮的利润已成为十分热门的研究课题。本文在此背景下，展开了对三峡集装箱航线配船与到闸时间优化问题的研究。

1.1.2研究意义

关于三峡班轮航线配船与到闸时间优化模型的研究，是解决问题的有效手段，有助于落实国家战略，具有十分重大的意义，可以促使长江航运的水路运输得到进一步发展，促进长江地区经济的繁荣，并且可以为我国其它内河班轮航线配船与航速优化的选择设置提供参考。对于航运企业来说，航线配船与航速优化是首要问题，包括如何将不同类型的集装箱船舶分配到合适的航线上，分配数量上如何决定，应以怎样的平均航速行驶，都是对航运企业运营影响程度很大的关键问题，好的决策能带来高效的运营以及丰厚的盈利，反之则会导致低效的经营甚至亏损，所以对三峡集装箱班轮航线配船与船舶到闸时间优化的研究是十分有必要的，它可以帮助长江航运企业合理的规划船舶航线分配与船舶三峡到闸时间，提高航运利润，带动航运发展。本文建立了三峡集装箱班轮航线配船与船舶到闸时间优化模型，分别为以日均运营成本最小为目标函数的单航线配船与船舶到闸时间优化模型，然后在单航线配船模型的基础上建立以日均利润最大为目标函数的多航线配船与船舶到闸时间优化模型，然后设计遗传算法，使用MATLAB求解模型，最后通过对长江某公司集装箱班轮进行优化，对单航线优化的日均运输成本和多航线优化的日均运输利润进行分析。证明模型的有效性与实用性，为以后对其它内河的航线配船与航速优化的研究提供参考。

1.2 国内外研究现状

随着物联网、云计算、移动互联网的迅猛发展，大数据(Big Data)吸引了越来越多的关注，正成为信息社会的重要财富，同时也给数据的处理与管理带来了巨大挑战。张兰廷^[1]通过对历史的总结，分析大数据未来的发展，从科学、技术、哲学等多方面视角来看待大数据的本质。以大数据产生的社会效应为前提，从理论和逻辑方面以把握思维变化和产业发展转型为基础的条件下，在不同的层面，例如社会、技术、经济等层面，分析了大数据的动力机制和发展路径，并对当前主要行业发展方式转型的进行了经验性的总结，围绕科技与社会的互动关系梳理大数据与社会各相关产业的融合造成的广泛影响和巨大效益，突出分析了大数据金融产生的一系列重要影响，进而分析其背后蕴含的社会风险，探索相应的社会治理办法，最后就中国积极应对大数据时代、推动中国的大数据发展提出适合中国国情的国家战略设想。

对船舶到闸时间的优化实质上就是对船舶航速的优化，目前国内外对于航速优化的研究已经入正轨，初期时对于经济航速的研究偏向于理论，主要依据公式的推导，在理想情况下简单的研究航速与主机功率、燃油消耗之间的关系，建立数学模型进行分析；后来研究深化，开始考虑多因素的影响，如风、浪、流、船体污底等，分析他们对航速的影响以及对实验的干预，并逐渐应用于实船上，通过对营运成本的多方面考虑，建立航速优化模型，计算出经济航速。