基于物流一體化的我國進(jìn)口鐵礦石海運(yùn)系統(tǒng)研究大學(xué)學(xué)位論文

基于物流一體化的我國進(jìn)口鐵礦石海運(yùn)系統(tǒng)研究圖3－3進(jìn)口鐵礦石物流系統(tǒng)的框圖

第四章海運(yùn)物流系統(tǒng)優(yōu)化模型的建立4.1模型的假設(shè)條件：本模型的建立以及求解基于如下的假設(shè)條件：（1）假定共有I個(gè)供應(yīng)商（i=1，2，I），K個(gè)鋼鐵企業(yè)（k=1，2，K），1個(gè)物流中心，礦石種類有1種。（2）進(jìn)口鐵礦石的運(yùn)輸是一個(gè)動(dòng)態(tài)過程，對(duì)于物流服務(wù)商而言，幾乎隨時(shí)隨地都要作出決策，因此本文所涉及的變量，是帶有時(shí)間標(biāo)志的。從理論上講，t應(yīng)該是連續(xù)的，但根據(jù)操作實(shí)踐及簡(jiǎn)化問題的需要，t是離散的，由此產(chǎn)生了如何確定t的間隔區(qū)間的問題。確定間隔區(qū)間的方案有多種，有按日歷時(shí)間、流轉(zhuǎn)活動(dòng)的起止點(diǎn)，以及流轉(zhuǎn)活動(dòng)時(shí)間長(zhǎng)度的最小公倍數(shù)等方法。本文運(yùn)輸計(jì)劃的制定中，用日歷時(shí)間月來作為時(shí)間間隔期，選定一年為一個(gè)研究期，共12個(gè)時(shí)間間隔，即t＝1，2，12。這可以使問題大大簡(jiǎn)化，又符合實(shí)際情況。（3）供應(yīng)商運(yùn)輸階段以及最終港口至鋼鐵廠的運(yùn)輸階段忽略。主要是鐵礦石產(chǎn)地到海運(yùn)港口間的距離，以及最終港口到鋼鐵廠之間的距離或遠(yuǎn)或近，都需要一種或幾種運(yùn)輸工具來運(yùn)輸，而這段運(yùn)輸與本文所研究的進(jìn)口鐵礦石海運(yùn)物流關(guān)系不大，因此不予考慮。（3）海運(yùn)方式僅限兩種船型。雖然在航運(yùn)市場(chǎng)上有著噸位、船齡、國籍等各不相同的很多種干散貨船舶，但隨著遠(yuǎn)洋船舶大型化的進(jìn)一步發(fā)展，capsize船型在長(zhǎng)距離遠(yuǎn)洋運(yùn)輸中體現(xiàn)的優(yōu)勢(shì)十分明顯；而在沿海運(yùn)輸中，handy船型在實(shí)踐中也體現(xiàn)出很好的經(jīng)濟(jì)效果。因此，本文只針對(duì)這兩種船型進(jìn)行討論。（4）船舶運(yùn)輸能力約束。假定供應(yīng)商處的礦石均能滿足每個(gè)capsize航次的運(yùn)輸需求，只考慮船舶每航次都能滿載的情況。同樣，假定物流中心處的礦石也能滿足每個(gè)handy航次的運(yùn)輸需求。（5）庫存能力的共享。多用戶的礦石可以堆放在同一堆場(chǎng)，每個(gè)堆場(chǎng)并不一定是為某一用戶專用，而是多用戶共享。4.2模型參數(shù)：t——表示研究期內(nèi)的某個(gè)時(shí)間段（t=1，2……12）——表示研究期內(nèi)的時(shí)間段的長(zhǎng)度（天）——鋼鐵企業(yè)k在時(shí)間段t內(nèi)對(duì)鐵礦石的需求量——供應(yīng)商i在時(shí)間段t內(nèi)對(duì)鐵礦石的最大供應(yīng)量——將鐵礦石從供應(yīng)商i運(yùn)至物流中心的單位航次運(yùn)輸費(fèi)用——將鐵礦石從物流中心運(yùn)至用戶k的單位航次運(yùn)輸費(fèi)用——時(shí)間段t內(nèi)鐵礦石在物流中心的單位堆存費(fèi)用P——港口物流中心的總的堆存能力——時(shí)間段t物流中心的鐵礦石的平均庫存量——鐵礦石的在t時(shí)間段的安全庫存量——由供應(yīng)商i到物流中心的航次時(shí)間——由物流中心到用戶k的航次時(shí)間α——遠(yuǎn)洋船舶的營運(yùn)效率β——沿海船舶的營運(yùn)效率4.3模型變量——供應(yīng)商I所在的航線上船隊(duì)配船數(shù)量?！撹F企業(yè)k所在的航線上船隊(duì)配船數(shù)量。DWTi——從供應(yīng)商i向物流中心運(yùn)輸?shù)V石的船舶的運(yùn)輸能力。dwtk——從物流中心向用戶k運(yùn)輸?shù)V石的船舶的運(yùn)輸能力。4.4模型構(gòu)造4.4.1目標(biāo)函數(shù)本模型以某個(gè)時(shí)段為研究對(duì)象，時(shí)段長(zhǎng)度取為一個(gè)月。研究某個(gè)月內(nèi)，為滿足用戶需求物流中心要派出的沿海船舶的數(shù)量，同時(shí)，物流中心在向用戶運(yùn)送完礦石后，應(yīng)保有一定的礦石堆存量，以供下一時(shí)段的需求。這就需要定期定量的從供應(yīng)商處運(yùn)輸?shù)V石，也就產(chǎn)生了遠(yuǎn)洋運(yùn)輸中的派船問題。研究遠(yuǎn)洋派船費(fèi)用、沿海派船費(fèi)用以及庫存費(fèi)用的總和最小，就成為本模型的目標(biāo)。本文即是研究如何在合理配置遠(yuǎn)洋船數(shù)量、噸位以及沿海船的數(shù)量、噸位，使得物流中心的堆存數(shù)量在滿足用戶需求的前提下，堆存費(fèi)用與運(yùn)輸費(fèi)用的總和最小。對(duì)于面對(duì)眾多用戶的進(jìn)口鐵礦石海運(yùn)物流系統(tǒng)來講，要以整個(gè)海運(yùn)環(huán)節(jié)的總費(fèi)用最小為系統(tǒng)優(yōu)化的目標(biāo)，這些費(fèi)用中包括遠(yuǎn)洋運(yùn)輸費(fèi)用、港口物流中心庫存費(fèi)用、二程中轉(zhuǎn)費(fèi)用。遠(yuǎn)洋運(yùn)輸費(fèi)用：（4-1）庫存費(fèi)用： （4-2）二程中轉(zhuǎn)運(yùn)輸費(fèi)用： （4-3）所以海運(yùn)系統(tǒng)總的目標(biāo)函數(shù)即總費(fèi)用最?。篗IN （4-4）4.4.2約束條件物流中心礦石堆存數(shù)量的變化，因用戶的礦石需求而起。當(dāng)沿海船向用戶運(yùn)出礦石后，物流中心的礦石數(shù)量減少，為滿足下一時(shí)段的礦石供應(yīng)，物流中心需從供應(yīng)商處運(yùn)輸?shù)V石，運(yùn)送的數(shù)量是派船航次數(shù)與船舶運(yùn)輸能力的乘積，也就是該時(shí)段運(yùn)進(jìn)物流中心的礦石數(shù)量，運(yùn)送的數(shù)量需要滿足物流中心向用戶供應(yīng)的約束條件。對(duì)于遠(yuǎn)洋船舶來說運(yùn)輸?shù)V石的數(shù)量則不能超過供應(yīng)商的供應(yīng)能力。鋼鐵企業(yè)對(duì)鐵礦石的需求約束：二程中轉(zhuǎn)的礦石數(shù)量要滿足各時(shí)間段內(nèi)鋼鐵廠生產(chǎn)的最低需求 （4-5）對(duì)某一鋼鐵廠來說，整個(gè)研究期內(nèi)物流中心發(fā)往該用戶的所有運(yùn)量應(yīng)等于該用戶整個(gè)研究期內(nèi)的總需求量。（k=1，2……K） （4-6）2）供應(yīng)商供應(yīng)能力約束：物流系統(tǒng)的運(yùn)輸策略要不超過供應(yīng)商在某時(shí)間段內(nèi)所能提供的供應(yīng)能力 （4-7）（i=1，2……I）物流中心的堆存量與遠(yuǎn)洋運(yùn)輸量、中轉(zhuǎn)運(yùn)輸量之間的內(nèi)在關(guān)系：（4-8）物流中心的堆存量約束物流中心的安全庫存： （4-9）物流中心堆存能力約束： （4-10）非負(fù)約束：在計(jì)算模型中各個(gè)變量不能為負(fù)數(shù)。，，DWT，dwt≥06）整數(shù)約束：在每個(gè)期間內(nèi)，根據(jù)優(yōu)化的訂購策略所做出的派船計(jì)劃中，船舶的艘數(shù)必須是整數(shù)。，int4.4.3模型形式根據(jù)以上分析，本文所研究的我國進(jìn)口鐵礦石海運(yùn)物流系統(tǒng)優(yōu)化模型可以表現(xiàn)為以下形式：MinimizeSubjectto（1）（2）（3）（4）（5）（6），，DWT，dwt≥0（7），int4.5船隊(duì)規(guī)劃的網(wǎng)絡(luò)分析運(yùn)輸系統(tǒng)都有兩個(gè)特性：動(dòng)態(tài)性和不確定型。系統(tǒng)的不確定性主要表現(xiàn)在鐵礦石的需求和供應(yīng)，干線運(yùn)輸與中轉(zhuǎn)運(yùn)輸?shù)倪\(yùn)輸時(shí)間等方面。這種不確定性給本來規(guī)模就相當(dāng)大的系統(tǒng)優(yōu)化又增添了復(fù)雜性。動(dòng)態(tài)性：由于需要在不同時(shí)期內(nèi)對(duì)，進(jìn)行決策，因此所產(chǎn)生的決策變量是相當(dāng)多的。假定I個(gè)供應(yīng)港，k個(gè)需求企業(yè)，有m條capsize船，q條handy船，每遠(yuǎn)洋航次需時(shí)間a，二程航次需時(shí)間b，整個(gè)計(jì)劃期為T，則實(shí)際決策變量為：I*m*2*T/a+k*q*2*T/b。我國的進(jìn)口鐵礦石運(yùn)輸系統(tǒng)也不例外，只是可以根據(jù)用戶提供的信息可以將各種需求情況基本上確定下來。但航次時(shí)間由于外界因素以及受船舶突發(fā)事件的影響經(jīng)常會(huì)發(fā)生變動(dòng)。因此，我們將船舶的到達(dá)時(shí)刻引入模型，來說明這類問題。比如：假設(shè)τ時(shí)期，由i港出發(fā)的船舶數(shù)量給定，我們定義α為τ時(shí)期在t時(shí)期實(shí)際到達(dá)j港的船舶數(shù)與由i港發(fā)往j港的船舶數(shù)之比，那么我們就能知道t時(shí)期到達(dá)j港的船舶數(shù)量。因?yàn)闊o法確切地知道將由多少船舶準(zhǔn)時(shí)到達(dá)j港，因此α為隨機(jī)變量。在本文的網(wǎng)絡(luò)模型中，由于船舶到達(dá)時(shí)刻無法確定，所以船舶流的系數(shù)是正的小于1的數(shù)。在船舶的運(yùn)動(dòng)模型中，假設(shè)船舶在某一航線上按預(yù)期的航次時(shí)間航行的話，我們可以構(gòu)建一個(gè)有代表性的網(wǎng)絡(luò)。相應(yīng)的假設(shè)：1如果（t－τ1如果（t－τ）＝ROUND（由I到j(luò)航次時(shí)間的期望值）0其他αij（τ，t）＝ROUND（X）=距X最近的整數(shù)。如果航行時(shí)間偏差不大或者不同時(shí)期船舶的運(yùn)動(dòng)相對(duì)穩(wěn)定的話，不同時(shí)期實(shí)際到達(dá)的船舶數(shù)量和預(yù)計(jì)到達(dá)的船舶數(shù)量近似相等。從這一點(diǎn)來說，我們有必要分析一下近似網(wǎng)絡(luò)對(duì)確定船隊(duì)規(guī)模的影響有多大。假設(shè)一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，在t時(shí)期港口j可用的船舶數(shù)量為Wj（t），t時(shí)期由i到j(luò)的船舶數(shù)量為Xij（t），期望航次時(shí)間為2個(gè)時(shí)間間隔期。圖4.1是用近似網(wǎng)絡(luò)的形式來表示船舶的到達(dá)時(shí)刻。在時(shí)間區(qū)間t由i港發(fā)往j港的船，假設(shè)航次時(shí)間為2個(gè)時(shí)間區(qū)間，在第t+2時(shí)期到達(dá)。港口時(shí)間區(qū)間港口時(shí)間區(qū)間圖4.2是按照期望到達(dá)時(shí)間精確描述的船舶到達(dá)時(shí)刻的情況。船舶在t時(shí)刻由I港出發(fā)，可能在第t＋1時(shí)期到達(dá)，可能在t＋2時(shí)期到達(dá)，也可能在t＋3時(shí)期到達(dá)，各種情況下到達(dá)的概率分別為αij（τ，t＋1），αij（τ，t＋2），αij（τ，t＋3）。時(shí)間區(qū)間港口時(shí)間區(qū)間港口從上述兩圖中我們可以看出他們的區(qū)別。既然我們假設(shè)所有船舶都會(huì)到達(dá)目的地，那么用近似網(wǎng)絡(luò)的形式與精確預(yù)計(jì)的船舶到達(dá)之間的區(qū)別，只有一點(diǎn)：近似網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)過低估計(jì)了在預(yù)期到達(dá)時(shí)間之前實(shí)際到達(dá)的船舶數(shù)量（圖4.2中的t＋1時(shí)期），并高估了在預(yù)計(jì)到達(dá)時(shí)間與最遲到達(dá)時(shí)間之間到達(dá)的船舶數(shù)量。船舶到達(dá)時(shí)刻的偏差對(duì)模型有兩個(gè)方面的主要影響：第一，如果船舶的到達(dá)時(shí)刻分布在好幾個(gè)時(shí)期的話，網(wǎng)絡(luò)形式無法精確地反映出t時(shí)期由i港發(fā)往j港的超過預(yù)期的船舶的邊際成本，也就是船舶指派的問題。在進(jìn)口鐵礦石物流系統(tǒng)中，可以由第三方物流公司結(jié)合客戶的實(shí)際需要合理安排船舶來解決這一問題。第二，某港口在某時(shí)期的可用船舶數(shù)量隨時(shí)間變化的波動(dòng)性沒有確切的表達(dá)出來。既然缺船成本與持有成本是不對(duì)稱的，我們?cè)谟?jì)算船舶不足或過剩的期望成本時(shí)就會(huì)產(chǎn)生誤差，導(dǎo)致每個(gè)港口的初始的船舶數(shù)量不正確。雖然存在上述問題，但網(wǎng)絡(luò)形式仍然不失為一種值得考慮的方法，因?yàn)樵诰W(wǎng)絡(luò)形式中我們可以運(yùn)用功能強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來解決問題。只要我們處理好由假設(shè)航次時(shí)間確定所引起的兩種類型的誤差，完全可以利用網(wǎng)絡(luò)形式[5][5]GeorgeJ.BEAUJION,M.A.TURNQUEST.Amodelforfleetsizingandvehicleallocation,TransportationScienceVol.25,No.1,February1991；鑒于前人的解決方法，本文利用近似網(wǎng)絡(luò)形式來表示船舶到達(dá)時(shí)刻就有了減少誤差的方法，也具備了一定的可行性。因此，本文的模型可以視作一個(gè)網(wǎng)絡(luò)問題，該網(wǎng)絡(luò)的某些弧上有非線性成本。如圖4.3，圖中的節(jié)點(diǎn)代表每個(gè)時(shí)期的每個(gè)港口，沿著弧的流代表派船決策。圖中假設(shè)由j港到I港為干線遠(yuǎn)洋運(yùn)輸，而i港也向其他港口如k港進(jìn)行二程中轉(zhuǎn)運(yùn)輸。二程中轉(zhuǎn)港k回程時(shí)，也向i港運(yùn)送其他散貨，比如煤炭等，本文的模型中不作具體討論。港口時(shí)間區(qū)間港口時(shí)間區(qū)間圖4.3船隊(duì)規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建圖大多數(shù)運(yùn)輸系統(tǒng)都有著一定的需求周期性。例如，一家運(yùn)輸公司在一周的某幾天中可能會(huì)有著較高的運(yùn)輸量，但我們通常為了避開“周期結(jié)點(diǎn)”（endofhorizon）效應(yīng)，使問題簡(jiǎn)化，往往會(huì)將一周中的每天的運(yùn)量都視為常量。在需求有著周期性的情況下，我們可以構(gòu)建一個(gè)自我“圍包”（wraparound）形式的網(wǎng)絡(luò)。假設(shè)一個(gè)有著n個(gè)時(shí)間區(qū)間的循環(huán)（n的值由外部確定），如果系統(tǒng)中有L個(gè)港口，網(wǎng)絡(luò)會(huì)有nL個(gè)節(jié)點(diǎn)，在一個(gè)循環(huán)期間每個(gè)時(shí)間間隔期內(nèi)的一個(gè)港口就是一個(gè)節(jié)點(diǎn)[6][6]GeorgeJ.BEAUJION,M.A.TURNQUEST.Amodelforfleetsizingandvehicleallocation,TransportationScienceVol.25,No.1,February1991；遠(yuǎn)洋運(yùn)輸弧和中轉(zhuǎn)運(yùn)輸弧都有著運(yùn)量的限制范圍，上下限都要設(shè)置在兩港口之間的期望運(yùn)輸需求之間。因此船舶的數(shù)量由相關(guān)港口對(duì)礦石的運(yùn)輸需求確定，模型集中于解決船隊(duì)規(guī)模的優(yōu)化問題。4.6航次平均成本的確定4.6.1航次時(shí)間計(jì)算（1）航行時(shí)間計(jì)算Ts＝D／V（小時(shí)） （4-11）D——航次距離（海里）V——航行速度（節(jié)），它與船舶的航次載貨量有關(guān)滿載航行時(shí)取船舶的服務(wù)航速Vs（節(jié)）壓載航行時(shí)取為1.1Vs（節(jié)）（2）船舶停泊時(shí)間計(jì)算：①船舶實(shí)際載貨量：在方案論證時(shí)，由于數(shù)據(jù)資料不足，對(duì)于遠(yuǎn)洋航線可以取航次的載貨量W為載重量DWT的90％。②卸船時(shí)間TuTu＝W／（Nu×Eu×Lu）（小時(shí)） （4-12）W——船舶實(shí)際載貨量（噸）Nu——卸船機(jī)臺(tái)數(shù)（臺(tái)）Eu——卸船機(jī)額定效率（噸／小時(shí)）Lu——卸船機(jī)效率系數(shù)③裝船時(shí)間T1T1＝W／（N1×E1×L1）（小時(shí)） （4-13）N1——裝船機(jī)臺(tái)數(shù)（臺(tái)）E1——裝船機(jī)額定效率（噸／小時(shí)）L1——裝船級(jí)效率系數(shù)④滯留時(shí)間Td，主要為非生產(chǎn)性停泊時(shí)間，包括加油、等候泊位等。因此，航次總時(shí)間Stime＝Ts+Tu+T1+Td（小時(shí)）（4-14）4.6.2.航次費(fèi)用計(jì)算航次費(fèi)用，又稱船舶運(yùn)行費(fèi)用，是指船舶在航次運(yùn)行中發(fā)生的費(fèi)用。這部分費(fèi)用隨著船舶航行的航次、航距、外靠港口和貨物等因素的變化而變動(dòng)，所以又稱變動(dòng)成本，它的特點(diǎn)是可以分船、分航次進(jìn)行結(jié)算。組成航次費(fèi)用的成本項(xiàng)目有：（1）燃料費(fèi)Cfuel。該項(xiàng)費(fèi)用目前是船舶經(jīng)營費(fèi)用中最大的單項(xiàng)費(fèi)用，它包括船舶航行中和船舶停泊時(shí)所消耗的各種燃料費(fèi)用。①主機(jī)燃油費(fèi)用的計(jì)算Cfme＝（FME×Prol×P1+FME×Proh×Ph）×10－4（萬美元）（4-15）Prol——主機(jī)所用輕柴油占總耗油量的百分?jǐn)?shù)Proh——主機(jī)所用重柴油占總耗油量的百分?jǐn)?shù)Pl——輕柴油價(jià)格（美元／噸）Ph——重柴油價(jià)格（美元／噸）由于世界上各港口的油價(jià)有所差別，各時(shí)期的油價(jià)也有漲落的變化，所以采用平均油價(jià)來計(jì)算。FME——航行時(shí)主機(jī)耗油量，由下式計(jì)算而來FME＝Doil×Ts／24（噸）（4-16）Doil——主機(jī)日耗油量，它與主機(jī)常用功率有著極為密切的線性關(guān)系，回歸公式為：Doil＝1.30739+2.87779×CSR×10－3（t／day）（4-17）平均相對(duì)誤差為3.18％，最大相對(duì)誤差為14.39％，相關(guān)系數(shù)為0.992。CSR——主機(jī)持續(xù)服務(wù)功率，回歸的公式為：CSR＝1.41265×（DWT／10000）1/2×Vs3（馬力）（4-18）②輔機(jī)與鍋爐燃油費(fèi)用Cfae=15％×Cfme（萬美元）③其他費(fèi)用潤(rùn)料費(fèi)取為燃料費(fèi)用的10％，Club＝10％×（Cfme+Cfae）（萬美元）（4-19）總的燃料費(fèi)Cfuel＝Cfme+Cfae+Club（萬美元）（2）港口費(fèi)，指船舶在航次中進(jìn)出港口時(shí)所發(fā)生的費(fèi)用．①西、北歐地區(qū)為：Cport＝1.19165+1.039×DWT×10－4－0.0048627×DWT2×10－8（萬美元） （4-20）②亞洲地區(qū)為：Cport＝1.65755+0.169966×DWT×10－4－0.00629291×DWT2×10－8（萬美元） （4-21）（3）其他費(fèi)用。包括貨物費(fèi)、延（滯）期費(fèi)和速遣費(fèi)、事故損失費(fèi)等。4.6.3.年度間接費(fèi)用計(jì)算它只能以分?jǐn)偟男问浇Y(jié)算，各船全年的間接費(fèi)用被分?jǐn)偟矫繝I運(yùn)天，再根據(jù)船舶航次營運(yùn)天數(shù)得出航次的間接費(fèi)用。間接費(fèi)用是由以下四部分項(xiàng)目組成：（1）船舶固定費(fèi)用。它是為保持船舶適航狀態(tài)所發(fā)生的費(fèi)用，包括：①年度資本費(fèi)用Ccap是為了彌補(bǔ)船舶在使用中，由于船殼、機(jī)器及設(shè)備的磨損而喪失的價(jià)值。a.船舶價(jià)格P船舶營運(yùn)成本中與造價(jià)有關(guān)的費(fèi)用很多。船價(jià)對(duì)船舶的營運(yùn)成本的影響也就舉足輕重，因而必須較準(zhǔn)確地確定一下船舶的造價(jià)．一艘新船的造價(jià)與船廠的建造成本、付款條件、合同船舶的數(shù)量等主要因素有關(guān)．即時(shí)是同一噸位，船價(jià)的變化幅度也是很大的。船家與載重量的統(tǒng)計(jì)公式：P＝1429.2l+257.587×（DWT/10000－10.4549×（DWT/10000）2+0.41878×（DWT/10000）3（萬美元） （4-22）b.船舶到計(jì)劃使用年限時(shí)的殘值LL＝10％×P（萬美元） （4-23）c.年度資本費(fèi)用CcapCcap＝（P－L）·I·（1+I）N/[（1+I）N－1]+L·I（萬美元） （4-24）I——基準(zhǔn)收益率，取為12％。N——船舶使用年限，根據(jù)交通部1985年頒布的《公路、水運(yùn)主要技術(shù)政策》中的規(guī)定，散貨船的使用年限為20年。②船員工資及福利費(fèi)Ec，如工資、航行津貼、獎(jiǎng)金等。Ec＝Nu×Pay×12／EXR×10—4（萬美元） （4-25）Nu——船員人數(shù)，經(jīng)過對(duì)新造船舶的船員人數(shù)統(tǒng)計(jì)表明：船員人數(shù)與船舶的噸位無明顯的關(guān)系，主要與船舶上設(shè)備自動(dòng)化程度高低有關(guān)。大多數(shù)船定員在22—31人之間，在論證中取為28人。Pay——船員平均每月工資（元／月），遠(yuǎn)洋取為6000元/月，沿海取為4000元/月。EXR——美元對(duì)人民幣的匯率（元／美元），取為8.7③年度修理費(fèi)Cmtn。是船舶各種修理費(fèi)用的年度分?jǐn)傊?，按船價(jià)的一定百分?jǐn)?shù)計(jì)算，此項(xiàng)費(fèi)用也稱修理基金提存，包括船舶航次修理和進(jìn)廠修理所發(fā)生的費(fèi)用。Cmtn＝Rmtn×P（萬美元） （4-26）Rmtn——提取的年度修理費(fèi)比例，對(duì)遠(yuǎn)洋船舶提存率約為2.5％。④年度保險(xiǎn)費(fèi)Cins。指船舶的保險(xiǎn)和額外附加保險(xiǎn)的費(fèi)用。遠(yuǎn)洋船一般根據(jù)使用情況，由航運(yùn)公司提出保價(jià)，保價(jià)不等于船價(jià)，但在運(yùn)輸成本估算時(shí)可以假定與船價(jià)相等，年保險(xiǎn)費(fèi)用的高低取決于船的新舊、大小，航程長(zhǎng)短、貨種、航區(qū)條件等。Cins＝Rins×P（萬美元） （4-27）Rins——年度保險(xiǎn)費(fèi)系數(shù)，對(duì)一般散貨船取為0.55％。⑤間接固定費(fèi)用的航次分?jǐn)侰in：把年度固定費(fèi)用按營運(yùn)天數(shù)分?jǐn)?，再乘以航次時(shí)間就得到固定費(fèi)用的航次分?jǐn)?。Cin＝（Csal+Ccap＋Cmtn+Cins）／Od×STime／24（萬美元）（4-28）Od——船舶年?duì)I運(yùn)天數(shù)。（2）企業(yè)管理費(fèi)。指航運(yùn)公司機(jī)關(guān)職員的工資、辦公費(fèi)等行政管理費(fèi)用，管理費(fèi)用的分?jǐn)偸且匀甑钠髽I(yè)管理總費(fèi)用，按照船舶的下級(jí)載重噸及在冊(cè)時(shí)間進(jìn)行分?jǐn)偂＃?）共同費(fèi)用。是指船舶共同受益發(fā)生的費(fèi)用。與其他費(fèi)用相比是較小的，通常簡(jiǎn)單的按照船舶的數(shù)量進(jìn)行分?jǐn)偂?.6.4.平均年度費(fèi)用的計(jì)算（1）年度燃潤(rùn)料費(fèi)一年的營運(yùn)航次數(shù)Nt＝Od/STime，其中最后一個(gè)航次可能正好在年內(nèi)完成，也可能需延續(xù)至下一年。將Nt個(gè)航次所需時(shí)間累加，得到ST＝（天） （4-29）若ST＝Od，即最后一航次正好在年內(nèi)完成，則年度燃潤(rùn)料費(fèi)為C’fuel＝（萬元） （4-30）若ST＞Od，則最后一航次需延續(xù)至下一年，C’fuel＝＋ （4-31）（2）年度港口使費(fèi)與年度燃潤(rùn)料費(fèi)相類似，若ST＝Od，則年度港口使費(fèi)為C’port=（萬元） （4-32）若ST＞Od，則C’port＝＋ （4-33）（3）企業(yè)管理費(fèi)、共同費(fèi)用以及其他航次費(fèi)用在航次成本中一般占15％左右，所以年度平均費(fèi)用AAC為：AAC＝（Cin+C’fuel+C’port）/0.85（萬美元） （4-34）則船舶的單位航次運(yùn)輸費(fèi)用可由年度平均費(fèi)用乘上航次時(shí)間與年度營運(yùn)時(shí)間的比值得出。

第五章基于遺傳算法的模型求解5.1遺傳算法的基本原理遺傳算法簡(jiǎn)稱GA（GeneticAlgorithms）是1962年由美國Michigan大學(xué)的Holland教授提出的模擬自然界遺傳機(jī)制和生物進(jìn)化論而成的一種并行隨機(jī)搜索最優(yōu)化方法。它將“優(yōu)勝劣汰，適者生存”的生物進(jìn)化原理引入優(yōu)化參數(shù)形成的編碼串聯(lián)群體中，按所選擇的適配值函數(shù)并通過遺傳中的復(fù)制、交叉及變異對(duì)個(gè)體進(jìn)行篩選，使適配值高的個(gè)體被保留下來，組成新的群體，新的群體既繼承了上一代的信息，又優(yōu)于上一代。這樣周而復(fù)始，群體中個(gè)體適應(yīng)度不斷提高，直到滿足一定的條件。其算法簡(jiǎn)單，可并行處理，能得到全局最優(yōu)解。1．遺傳算法的主要特點(diǎn)：（1）遺傳算法是對(duì)參數(shù)的編碼進(jìn)行操作，而非對(duì)參數(shù)本身；（2）遺傳算法是從許多點(diǎn)開始并行操作，而非局限于一點(diǎn)；（3）遺傳算法通過目標(biāo)函數(shù)來計(jì)算適配值，而不需要其他推導(dǎo)，從而對(duì)問題的依賴性較??；（4）遺傳算法的尋優(yōu)規(guī)則是由概率決定的，而非確定性的；（5）遺傳算法在解空間進(jìn)行高效啟發(fā)式搜索，而非盲目地窮舉或完全隨機(jī)搜索；（6）遺傳算法對(duì)于待尋優(yōu)的函數(shù)基本無限制，它既不要求函數(shù)連續(xù)，也不要求函數(shù)可微，既可以是數(shù)學(xué)懈析式所表示的顯函數(shù)，又可以是映射矩陣甚至是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱函數(shù)；（7）遺傳算法具有并行計(jì)算的特點(diǎn)，因而可通過大規(guī)模并行計(jì)算來提高計(jì)算速度；（8）遺傳算法更適合大規(guī)模復(fù)雜問題的優(yōu)化；（9）遺傳算法計(jì)算簡(jiǎn)單，功能強(qiáng)。2．遺傳算法的基本操作為：（1）復(fù)制（ReproductionOperator）復(fù)制是從一個(gè)舊種群中選擇生命力強(qiáng)的個(gè)體位串產(chǎn)生新種群的過程。根據(jù)位串的適配值拷貝，也就是指具有高適配值的位串更有可能在下一代中產(chǎn)生一個(gè)或多個(gè)子孫。它模仿了自然現(xiàn)象，應(yīng)用了達(dá)爾文的適者生存理論。復(fù)制操作可以通過隨機(jī)方法來實(shí)現(xiàn)。若用計(jì)算機(jī)程序來實(shí)現(xiàn)，可考慮首先產(chǎn)生0～l之間均勻分布的隨機(jī)數(shù)，若某串的復(fù)制概率為40％，則當(dāng)產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)在0～0.40之間時(shí)，該串被復(fù)制，否則被淘汰。此外，還可以通過計(jì)算方法現(xiàn)，其中較典型的幾種方法為適應(yīng)度比例法、期望值法、排位次法等。（2）交叉（CrossoverOperator）復(fù)制操作能從舊種群中選擇出優(yōu)秀者，但不能創(chuàng)造新的染色體。而交叉模擬了生物進(jìn)化過程中的繁殖現(xiàn)象，通過兩個(gè)染色體的交換組合，來產(chǎn)生新的優(yōu)良品種。它的過程為：在匹配池中任選兩個(gè)染色，隨機(jī)選擇一點(diǎn)或多點(diǎn)交換點(diǎn)位置：交換雙親染色體交換點(diǎn)右邊的部分，即可得到兩個(gè)新的染色體數(shù)字串。交換體現(xiàn)了自然界中信息交換的思想。（3）變異（MutationOperator）變異運(yùn)算用來模擬生物在自然的遺傳環(huán)境中由于各種偶然因素引起的基因突變，它以很小的概率隨機(jī)地改變遺傳基因（表示染色體的符號(hào)串的某一位）的值。在染色體以二進(jìn)制編碼的系統(tǒng)中，它隨機(jī)地將染色體的某一個(gè)基因由l變?yōu)?，或由0變?yōu)?。若只有選擇和交叉，而沒有變異，則無法在初始基因組合以外的空間進(jìn)行搜索，使進(jìn)化過程在早期就陷入局部解而進(jìn)入終止過程，從而影響解的質(zhì)量。為了在盡可能大的空間中獲得質(zhì)量較高的優(yōu)化解，必須采用變異操作。5.2遺傳算法的優(yōu)化設(shè)計(jì)5.2.1遺傳算法的構(gòu)成要素（1）染色體編碼方法：基本遺傳算法使用固定長(zhǎng)度的二進(jìn)制符號(hào)來表示群體中的個(gè)體，其等位基因是由二值符號(hào)集（0，1）所組成。初始個(gè)體的基因值可用均勻分布的隨機(jī)值來生成，如，x=100111001000101101就可表示一個(gè)個(gè)體，該個(gè)體的染色體長(zhǎng)度是n＝18。（2）個(gè)體適應(yīng)度評(píng)價(jià)：基本遺傳算法與個(gè)體適應(yīng)度成正比的概率來決定當(dāng)前群體中每個(gè)個(gè)體遺傳到下一代群體中的概率多少。為正確計(jì)算這個(gè)概率，要求所有個(gè)體的適應(yīng)度必須為正數(shù)或零。因此，必須先確定由目標(biāo)函數(shù)值到個(gè)體適應(yīng)度之間的轉(zhuǎn)換規(guī)則。（3）遺傳算子：基本遺傳算法使用下述三種遺傳算子：選擇運(yùn)算使用比例選擇算子；交叉運(yùn)算使用單點(diǎn)交叉算子；變異運(yùn)算使用基本位變異算子或均勻變異算子。（4）基本遺傳算法的運(yùn)行參數(shù)：有下述4個(gè)運(yùn)行參數(shù)需要提前設(shè)定：M：群體大小，即群體中所含個(gè)體的數(shù)量，一般取為20～100；G：遺傳算法的終止進(jìn)化代數(shù)，一般取為100～500；Pc：交叉概率，一般取為0.4～0.99；Pm：變異概率，一般取為0.0001～0.1。5.2.2遺傳算法的應(yīng)用步驟對(duì)于一個(gè)需要進(jìn)行優(yōu)化的實(shí)際問題，一般可按下述步驟構(gòu)造遺傳算法：第一步：確定決策變量及各種約束條件，即確定出個(gè)體的表現(xiàn)型X和問題的解空間；第二步：建立優(yōu)化模型，即確定出目標(biāo)函數(shù)的類型及數(shù)學(xué)描述形式或量化方法；第三步：確定表示可行解的染色體編碼方法，即確定出個(gè)體的基因型x及遺傳算法的搜索空間：第四步：確定解碼方法，即確定出由個(gè)體基因型x到個(gè)體表現(xiàn)型X的對(duì)應(yīng)關(guān)系或轉(zhuǎn)換方法。第五步：確定個(gè)體適應(yīng)度的量化評(píng)價(jià)方法，即確定出由目標(biāo)函數(shù)值f（x）到個(gè)體適應(yīng)度F（x）的轉(zhuǎn)換規(guī)則；第六步：設(shè)計(jì)遺傳算子，即確定選擇運(yùn)算、交叉運(yùn)算、變異運(yùn)算等遺傳算子的具體操作方法。第七步：確定遺傳算法的有關(guān)運(yùn)行參數(shù)，即M、G、Pc、Pm。5.3基于遺傳算法的模型數(shù)值分析本文所建立的模型中約束條件較多，各種參數(shù)也非常之多，隨著用戶與供應(yīng)商的增多模型參數(shù)會(huì)成倍的增長(zhǎng)，由于作者的財(cái)力及精力有限，很難獲取某一段時(shí)間內(nèi)各參數(shù)的準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，即使是準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)也隨著時(shí)間不斷的變化，因此真實(shí)數(shù)據(jù)也并不一定能達(dá)到非常好的效果。本文的算例驗(yàn)證采用模擬數(shù)據(jù)的方法，即作者在做了一定的調(diào)研、掌握了參數(shù)變動(dòng)范圍的前提下，對(duì)各項(xiàng)模型參數(shù)進(jìn)行模擬，帶入模型進(jìn)行求解。5.3.1模型參數(shù)的確定在本文中，進(jìn)口鐵礦石的庫存中心設(shè)在國內(nèi)的某港口，即以此港口為中心，建立腹地范圍內(nèi)的進(jìn)口鐵礦石物流系統(tǒng)。系統(tǒng)中進(jìn)口鐵礦石的種類有1種；腹地內(nèi)有鋼鐵企業(yè)（用戶）2個(gè)；可供選擇的供應(yīng)商2個(gè)；以某一個(gè)月的進(jìn)口鐵礦石物流運(yùn)作情況為研究對(duì)象；海運(yùn)階段可采用2種船型Capsize、Handy；各時(shí)段內(nèi)鐵礦石在港口庫存中心的單位庫存費(fèi)用相同，均為0.1美元/噸天；港口庫存中心的總庫存能力為900萬噸。進(jìn)口鐵礦石物流系統(tǒng)是一個(gè)動(dòng)態(tài)的系統(tǒng)，從其結(jié)構(gòu)到其參數(shù)都隨時(shí)可能發(fā)生變化，在本文的模型中，為了突出問題，我們對(duì)于模型進(jìn)行相應(yīng)的簡(jiǎn)化和假設(shè)，參數(shù)按照當(dāng)前實(shí)際數(shù)據(jù)給出并假定不變（數(shù)據(jù)來自某企業(yè)調(diào)研報(bào)告），以下為各參數(shù)的詳細(xì)數(shù)據(jù)。鐵礦石供應(yīng)商可能由于生產(chǎn)能力的限制，或者是運(yùn)輸能力或其他方面的限制，在一定時(shí)期內(nèi)所能提供的鐵礦石是有限的，這里假定在該時(shí)間段內(nèi)每個(gè)供應(yīng)商的供應(yīng)能力是不變的。鐵礦石供應(yīng)商（I1，I2）的供應(yīng)能力矩陣（250300）T（單位：萬噸）；鋼鐵企業(yè)（K1，K2）的需求量矩陣（190120）T（單位：萬噸）；物流中心分別到供應(yīng)商和用戶的運(yùn)價(jià)與時(shí)間表：表5－1遠(yuǎn)洋船舶相關(guān)營運(yùn)參數(shù)航行距離（海里）3630燃料油價(jià)格（美元/噸）19512000裝船效率（萬噸/天）10基準(zhǔn)收益率I0.12卸船效率（萬噸/天）8船舶使用年限N（年）20滯留時(shí)間Td（天1年?duì)I運(yùn)天OD（天）360耗油率G0（g/KW·h）165年度維修系數(shù)Rmtn2.5％輕柴油價(jià)格（美元/噸）270年度保險(xiǎn)系數(shù)Rins0.5％重柴油價(jià)格（美元/噸）220美元對(duì)人民幣匯率EXR8.23表5－2沿海航線相關(guān)營運(yùn)參數(shù)的確定航行距離（海里）400燃料油價(jià)格（美元/噸）195800裝船效率（萬噸/天）8美元對(duì)人民幣匯率EXR8.23卸船效率（萬噸/天）3基準(zhǔn)收益率I0.12滯留時(shí)間Td（天）0船舶使用年限N（年）20耗油率G0（g/KW·h）165年?duì)I運(yùn)天OD（天）360輕柴油價(jià)格（美元/噸）270年度維修系數(shù)Rmtn2.5％重柴油價(jià)格（美元/噸）220年度保險(xiǎn)系數(shù)Rins0.5％在研究期的初始階段，庫存中心內(nèi)各種鐵礦石都有初始庫存量，本文取為20萬噸。在進(jìn)口鐵礦石物流系統(tǒng)中，庫存控制也是關(guān)鍵的一個(gè)環(huán)節(jié)。進(jìn)口鐵礦石的安全庫存有兩個(gè)作用，一是使物流系統(tǒng)平滑化，在訂購運(yùn)輸計(jì)劃執(zhí)行階段，對(duì)各個(gè)用戶的鐵礦石供應(yīng)不能中斷，必要的時(shí)候由安全庫存提供供應(yīng)；二是應(yīng)對(duì)意外情況的發(fā)生，尤其是在海運(yùn)階段，由于天氣、船舶、港口等等原因使物流系統(tǒng)的供應(yīng)發(fā)生中斷時(shí)，安全庫存要繼續(xù)維持對(duì)各個(gè)用戶的鐵礦石供應(yīng)。為滿足各個(gè)鋼鐵企業(yè)的生產(chǎn)需求，系統(tǒng)不斷的從庫存中心中抽取鐵礦石庫存，運(yùn)輸?shù)礁鱾€(gè)企業(yè)。當(dāng)鐵礦石的庫存量下降到一定限度時(shí)，就要啟動(dòng)訂購運(yùn)輸計(jì)劃來補(bǔ)充庫存，這個(gè)限度就是安全庫存量。對(duì)于安全庫存量的設(shè)定，針對(duì)不同的情況有很多種設(shè)定的方法，國內(nèi)外的各種文獻(xiàn)對(duì)安全庫存的研究比較多，也比較深入。以青島港為例，青島港對(duì)華北地區(qū)/黃河流域的鋼廠提供鐵礦砂“即時(shí)供應(yīng)”，澳洲塊礦的最小存量為45.7萬噸（實(shí)際供應(yīng)中考慮到海上氣象原因會(huì)影響船舶及時(shí)到港、原料需求有季節(jié)性等因素，需要增加一個(gè)“安全供應(yīng)系數(shù)”，根據(jù)目前的實(shí)際做法，青島港貨運(yùn)計(jì)劃科測(cè)算出的安全供應(yīng)系數(shù)為0.18。實(shí)際存儲(chǔ)量最少應(yīng)為45.7×（l+0.18）=53.926萬噸5.3.2算例的計(jì)算和求解將上述的各種參數(shù)代入到模型原形中，即可得到一個(gè)非線性混合整數(shù)規(guī)劃模型。根據(jù)算例的模型形式，本文采用MATLAB軟件結(jié)合遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行編程求解。求解該模型的遺傳算法的構(gòu)造過程：（1）確定決策變量和約束條件。本文的決策變量即模型中的，，DWTi，dwti，根據(jù)編程的需要將上述變量看作一個(gè)維數(shù)為8的行向量。（2）確定編碼方法：由于模型中的部分決策變量要求為整數(shù)，部分則只要求是實(shí)數(shù)。本文在進(jìn)行編碼時(shí)，將兩類變量分別進(jìn)行編碼。a.對(duì)實(shí)數(shù)變量：基本遺傳算法采用二進(jìn)制編碼方法。實(shí)數(shù)變量采用如下形式的染色體編碼方式：染色體（個(gè)體）：由于船舶噸位往往都達(dá)到20萬噸左右，因此用長(zhǎng)度為18位的二進(jìn)制編碼串來分別表示四種代表船舶噸位的決策變量x2，x4，x6，x8。18位二進(jìn)制編碼串可以表示從0到262143之間的262144個(gè)不同的數(shù)，故將x2，x4，x6，x8的定義域離散化為262144個(gè)均等的區(qū)域，包括兩個(gè)端點(diǎn)在內(nèi)共有262144個(gè)不同的離散點(diǎn)。從離散點(diǎn)0到離散點(diǎn)262143，依次讓它們分別對(duì)應(yīng)于從000000000000000000（0）到111111111111111111（262143）之間的二進(jìn)制編碼。再將分別表示x2，x4，x6，x8的四個(gè)18位長(zhǎng)的二進(jìn)制編碼串連接在一起，組成一個(gè)72位長(zhǎng)的二進(jìn)制編碼串，它就構(gòu)成了這個(gè)函數(shù)優(yōu)化問題的實(shí)數(shù)變量的染色體編碼方法。使用這種編碼方法，解空間和遺傳算法的搜索空間就具有一一對(duì)應(yīng)的關(guān)系。例如：x：000000000110111111000000001101111111100010010101000011110001001110000111就表示一個(gè)個(gè)體的基因型，其中第一個(gè)18位表示x2，第二個(gè)18位表示x4，第三個(gè)18為代表x6，第四個(gè)18位代表x8。b.對(duì)整數(shù)變量：對(duì)于整數(shù)規(guī)劃問題，一部分變量定義域?yàn)閷?shí)數(shù)，一部分變量定義域?yàn)檎麛?shù)。對(duì)整數(shù)變量而言，較為合理的編碼方式應(yīng)采用二進(jìn)制編碼。為此，設(shè)計(jì)如下形式的混合編碼方式：染色體（個(gè)體）：其中，x1，…，xr為實(shí)數(shù)編碼方式，而Bi（I=r十1，…，n）為對(duì)應(yīng)于整數(shù)xi（i＝r十1，…，M）的二進(jìn)制串編碼。采用如下的整數(shù)二進(jìn)制串編碼方法。設(shè)整數(shù)xk（k=r十1，…，n）∈[0，M]，按如下算法對(duì)M進(jìn)行分解：n0＝0；x=Mk；p=0whilex>0dop=p+1np=int[log2（x+1）]x=x－2np+1顯然，按上述算法產(chǎn)生的p個(gè)整數(shù)nj（j＝1，2，…，p）滿足Mk＝（2n1－1）＋（2n2—1）＋…＋（2np－1）。即Mk可由p個(gè)位數(shù)分別為nj（j＝1，2，…，p）的二進(jìn)制數(shù)相加而得到。因此，xk可由（n1+n2+…+np）個(gè)二進(jìn)制串Bi表示：則：式中b為0或1的二進(jìn)制位。因此，在對(duì)船舶數(shù)量（Mk＝20）進(jìn)行編碼時(shí)，xk可以由兩個(gè)1位、一個(gè)2位、一個(gè)4位的二進(jìn)制串之和表示。[7]（3）確定解碼方法：解碼時(shí)需要將40位長(zhǎng)的二進(jìn)制編碼串切斷為四個(gè)10位長(zhǎng)的二進(jìn)制編碼串，然后分別將他們轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的十進(jìn)制整數(shù)代碼，分別記為y2、y4、y6和y8。依據(jù)個(gè)體編碼方法和對(duì)定義域的離散化方法可知，將代碼yi轉(zhuǎn)換為xi的解碼公式為：xi＝（200000-150000）×yi/1023－150000i=2，4xi＝（80000-10000）×yi/1023－10000I=6，8圖5－1整數(shù)變量初始種群分布圖圖5－2實(shí)數(shù)變量初始種群分布圖（4）約束條件由于遺傳算法對(duì)染色體做遺傳運(yùn)算通常獲得不可行的后代，因此運(yùn)用遺傳算法解非線性規(guī)劃的核心是如何滿足約束的問題。本文采用懲罰策略技術(shù)用遺傳算法滿足約束。本質(zhì)上它是通過懲罰不可行解將約束問題轉(zhuǎn)化為無約束問題。在約束算法中，懲罰技術(shù)用來在每一代的種群中保持部分不可行解，使遺傳搜索可以從可行域和不可行域兩邊來達(dá)到最優(yōu)解。懲罰策略的關(guān)鍵問題使如何設(shè)計(jì)一個(gè)懲罰函數(shù)p（x），從而能有效地引導(dǎo)遺傳搜索達(dá)到解空間地最好區(qū)域。不可行染色體和解空間可行部分地關(guān)系在懲罰不可行染色體中起了關(guān)鍵作用：不可行染色體的懲罰相應(yīng)于某種測(cè)度下的不可行性的測(cè)量。對(duì)本文模型中的約束問題取加法形式的適值函數(shù)：F（x）＝f（x）+p（x）懲罰函數(shù)有兩部分構(gòu)成，可變乘法因子和違反約束乘法，其表達(dá)式如下：p（x）=0若x可行其他其中ri是約束I的可變懲罰系數(shù)，gi（x）為約束條件。（5）設(shè)計(jì)遺傳算子：選擇運(yùn)算使用比例選擇算子，交叉運(yùn)算使用單點(diǎn)交叉算子，變異運(yùn)算使用基本位變異算子。（6）確定遺傳算法的運(yùn)行參數(shù)：群體大小M＝80，終止進(jìn)化代數(shù)G＝100，交叉概率Pc＝0.60，變異概率Pm＝0.10。采用上述方法進(jìn)行仿真，經(jīng)過100步迭代，最佳樣本為：x1=14，x2=1.5644e+005，x3=6，x4=1.8907e+005，x5=8，x6=2.1394e+004，x7=10，x8=4.4442e+004，Min_Value=3.0895e+007遺傳算法的優(yōu)化過程中目標(biāo)函數(shù)J和適應(yīng)度函數(shù)F的變化過程如圖5－3和5－4所示，由仿真結(jié)果可知，隨著進(jìn)化過程的進(jìn)行，群體中適應(yīng)度較低的一些個(gè)體被逐漸淘汰掉，而適應(yīng)度較高的一些個(gè)體會(huì)越來越多，并且他們都集中在所求問題的最優(yōu)點(diǎn)附近，從而搜索到問題的最優(yōu)解。圖5－3目標(biāo)函數(shù)J的優(yōu)化過程圖5－4適應(yīng)度F的優(yōu)化過程5.3.3計(jì)算結(jié)果對(duì)模型的檢驗(yàn)上述的優(yōu)化結(jié)果，考慮的是各種船舶的營運(yùn)效率為100％的情況下，目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)，根據(jù)遺傳算法得出的優(yōu)化結(jié)果，我們可以考慮以下幾種現(xiàn)實(shí)情況以對(duì)運(yùn)行結(jié)果進(jìn)行如下檢驗(yàn)。（1）物流總成本與船舶營運(yùn)效率之間的關(guān)系。在沿海船舶的營運(yùn)效率假定為固定值時(shí)，干線船舶的營運(yùn)效率與整個(gè)系統(tǒng)物流成本之間的關(guān)系圖以及在干線船舶的營運(yùn)效率假定為固定值時(shí)，沿海船舶的營運(yùn)效率與整個(gè)系統(tǒng)物流成本之間的關(guān)系圖如下。圖5－5船舶營運(yùn)效率與總物流成本關(guān)系圖從圖中我們可以看出，整個(gè)系統(tǒng)的物流總成本與船隊(duì)的營運(yùn)效率呈反函數(shù)關(guān)系。圖中反映出，當(dāng)船隊(duì)的營運(yùn)效率低于50％的時(shí)候，系統(tǒng)的物流成本還有很大的可降低空間，并且提高單位營運(yùn)率所節(jié)省的物流成本也相對(duì)比較大。當(dāng)營運(yùn)率在90％左右的時(shí)候，其對(duì)物流總成本的影響并不是很大。理論上營運(yùn)率達(dá)到100％時(shí)，總成本最小。現(xiàn)實(shí)中的營運(yùn)情況確實(shí)如此，隨著船舶營運(yùn)效率的提高系統(tǒng)的物流總成本相應(yīng)降低。（2）分航線配船數(shù)量與船舶噸位之間的關(guān)系在系統(tǒng)最小成本假定為固定值，其他各航線的配船數(shù)量和噸位也為定值的情況下，我們只研究某一條特定航線的船舶數(shù)與噸位之間的關(guān)系。具體如下圖：圖5－6圖5－7圖5－8圖5－9從以上點(diǎn)圖中，我們可以看出各條分航線的配船情況。各個(gè)圖都是在假定其他航線的情況固定，系統(tǒng)總費(fèi)用也固定的情況下，得出的該航線的具體關(guān)系。圖中顯示出了船舶數(shù)量與其配船噸位之間的反函數(shù)關(guān)系，實(shí)際配船時(shí)由于各條航線之間是相互關(guān)聯(lián)的，比如供應(yīng)商處的配船與用戶處的配船通過物流中心聯(lián)系起來，而各供應(yīng)商處的配船又與各供應(yīng)商之間的運(yùn)量分?jǐn)傁嚓P(guān)，但總的來說現(xiàn)實(shí)中在運(yùn)量一定的情況下，船舶噸位與配船數(shù)量之間的這種反函數(shù)關(guān)系在模型中得到了體現(xiàn)。（3）供應(yīng)商所處航線配船數(shù)量與各用戶航線配船數(shù)量的關(guān)系假定在船舶噸位為定值的情況下，筆者研究了某一遠(yuǎn)洋航線船舶數(shù)與沿海船舶數(shù)量之間的關(guān)系，由MATLAB得出的三維關(guān)系圖如下。圖5－10供應(yīng)商所處航線配船數(shù)量與各用戶航線配船數(shù)量的關(guān)系圖從圖中可以看出，供應(yīng)商所處航線配船的數(shù)量，隨著各用戶航線配船數(shù)量的變化而變化，原因在于用戶配船的數(shù)量直接決定著沿海礦石運(yùn)量，而沿海礦石的運(yùn)量又直接影響著遠(yuǎn)洋運(yùn)量，從而影響到遠(yuǎn)洋航線的配船數(shù)量。筆者從上述三個(gè)方面對(duì)模型的合理性進(jìn)行了檢驗(yàn)，從各項(xiàng)參數(shù)之間的邏輯關(guān)系中可以看出模型與現(xiàn)實(shí)結(jié)合的很好，是現(xiàn)實(shí)情況的真實(shí)反應(yīng)。筆者在下文中在模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行了各項(xiàng)參數(shù)分析。5.3.4．基于模型的系統(tǒng)分析（1）系統(tǒng)初始庫存的影響物流中心的初始礦石堆存數(shù)量，由于關(guān)系到沿海運(yùn)量與遠(yuǎn)洋運(yùn)量之間的比例關(guān)系，對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的總成本會(huì)產(chǎn)生一定的影響，具體如下。上圖是在初始庫存不同取值的情況下，所對(duì)應(yīng)的各個(gè)參數(shù)的相應(yīng)求解結(jié)果。從圖中可以看出，初始庫存對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的總成本的影響不是很大，當(dāng)系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)改變時(shí)，上圖中的曲線形狀將隨之發(fā)生改變。下列各圖是在不同的初始庫存條件下，所對(duì)應(yīng)的遠(yuǎn)洋與近海的船舶噸位及數(shù)量變化圖。從圖中可以看出，初始庫存對(duì)各航線配船數(shù)量和噸位的影響不很明顯，各項(xiàng)參數(shù)相對(duì)比較穩(wěn)定。遠(yuǎn)洋航線的配船數(shù)量稍微有所減少，原因在于初始庫存的增大使得物流中心的水池效應(yīng)增強(qiáng)，可以適當(dāng)減少某一時(shí)段的遠(yuǎn)洋船舶數(shù)量?？傮w來看，隨著初始庫存變化，各項(xiàng)參數(shù)的變化沒發(fā)現(xiàn)一致的變化規(guī)律。（2）用戶的需求量的影響不同鋼鐵企業(yè)對(duì)鐵礦石的需求量是不同的，筆者對(duì)程序中需求量的參數(shù)設(shè)定為變數(shù)，即得到下列各圖。其中系統(tǒng)總成本的變動(dòng)情況如下。從圖中可以看出，隨著用戶需求數(shù)量的增加，系統(tǒng)總成本會(huì)有所遞增。原因在于為了滿足用戶需求，系統(tǒng)需要增派該用戶所處航線的運(yùn)力，致使系統(tǒng)總成本增加。當(dāng)然，具體的數(shù)值隨著各項(xiàng)參數(shù)的不同會(huì)略有差異，上圖顯示出一種基本的變化規(guī)律。下列各圖是關(guān)于各條航線的配船數(shù)量和配船的噸位的變化規(guī)律。從圖中可以看出隨著需求量的增加各航線船舶的配置數(shù)量都隨之增多，遠(yuǎn)洋航線配船噸位增長(zhǎng)不明顯，而沿海航線隨著用戶需求數(shù)量的增多，船舶噸位增大的幅度較大。

（3）供應(yīng)商至物流中心的距離的影響不同的供應(yīng)商至物流中心的距離不同，所得到的模型最優(yōu)解也有所不同。下圖即是隨航線距離的變化，系統(tǒng)各項(xiàng)參數(shù)的變化規(guī)律圖。下圖說明系統(tǒng)總成本隨著供應(yīng)商1所在航線距離的增加，增長(zhǎng)的速度有減緩的趨勢(shì)。下列各圖列出了隨著航距的變化，各航線配船數(shù)量以及配船噸位的變化。隨著航距的增加，遠(yuǎn)洋航線的配船數(shù)量隨著增加，沿海航線的配船噸位和數(shù)量則隨著供應(yīng)商距離的增加在數(shù)量上沒有顯著的變化。

（4）燃油價(jià)格的影響世界燃油價(jià)格近期來一路攀升，由于燃油價(jià)格直接影響到船舶的航次營運(yùn)成本，因此，筆者對(duì)燃油價(jià)格的波動(dòng)對(duì)系統(tǒng)成本的影響進(jìn)行了分析。從下圖中可以看出燃油價(jià)格對(duì)系統(tǒng)成本的影響十分明顯，燃油價(jià)格的升高勢(shì)必帶來系統(tǒng)總成本的增加。

以上列出的圖表明了燃油價(jià)格的波動(dòng)對(duì)各分航線配船情況的影響。無論是遠(yuǎn)洋航線還是沿海航線的配船情況都與燃油價(jià)格的波動(dòng)沒有太大關(guān)系。主要原因在于各航線配船情況主要與用戶的需求量有關(guān)，燃油價(jià)格的波動(dòng)對(duì)各航線的運(yùn)量分配不會(huì)產(chǎn)生根本的影響，因此各航線配船情況保持穩(wěn)定。（5）用戶至物流中心距離的影響與供應(yīng)商距物流中心的不同距離相似，不同的用戶至物流中心的距離不同，所得到的模型最優(yōu)解也有所不同。下圖即是隨航線距離的變化，系統(tǒng)各項(xiàng)參數(shù)的變化規(guī)律圖。下圖說明系統(tǒng)總成本隨著用戶1所在航線距離的增加，增長(zhǎng)的速度有減緩的趨勢(shì)。隨著某一用戶距物流中心距離的增加，該用戶所在航線上的配船數(shù)量會(huì)略有增加，配船噸位也有所增加，原因在于隨著航線距離的增加，噸位較大的船舶單位航次的營運(yùn)成本較低，其他航線的配船情況受該參數(shù)影響較少。

（6）物流中心卸船效率的影響我國目前的鐵礦石港口卸船效率仍然有著很大的提高空間，因此本文對(duì)物流中心的卸船效率對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的影響進(jìn)行了分析。隨著卸船效率的變化，系統(tǒng)的總成本會(huì)逐漸降低，原因在于遠(yuǎn)洋船舶的航次時(shí)間逐漸縮短，使得每個(gè)航次的營運(yùn)費(fèi)用降低。下列各圖是物流中心的卸船效率對(duì)各航線配船情況的影響。隨著卸船效率的提高，遠(yuǎn)洋船舶的配船噸位會(huì)相應(yīng)地增加，在客戶需求不變的情況下，該航線配置的船舶數(shù)量就相應(yīng)地減少。由于僅提高的是物流中心的卸船效率，其裝船效率保持不變，因此該項(xiàng)參數(shù)的變動(dòng)，對(duì)各二程分撥航線的配船影響不大。

（7）物流中心裝船效率的影響我國目前的鐵礦石港口卸船效率仍然有著很大的提高空間，因此本文對(duì)物流中心的卸船效率對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的影響進(jìn)行了分析。隨著卸船效率的變化，系統(tǒng)的總成本會(huì)逐漸降低，原因在于遠(yuǎn)洋船舶的航次時(shí)間逐漸縮短，使得每個(gè)航次的營運(yùn)費(fèi)用降低。下列各圖是物流中心的裝船效率對(duì)各航線配船情況的影響。隨著裝船效率的提高，各二程分撥船舶的配船噸位會(huì)相應(yīng)地增加，在客戶需求不變的情況下，該航線配置的船舶數(shù)量就相應(yīng)地減少。由于僅提高的是物流中心的裝船效率，其卸船效率保持不變，因此該項(xiàng)參數(shù)的變動(dòng)，對(duì)各遠(yuǎn)洋航線的配船影響不大。5.4本章小結(jié)：本文所建的系統(tǒng)模型基本上做到了從物流一體化的角度，對(duì)以港口為物流中心的進(jìn)口鐵礦石物流系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，得到了比較滿意的結(jié)果。實(shí)際的物流過程和供應(yīng)商的供給策略以及客戶的需求量分布遠(yuǎn)遠(yuǎn)復(fù)雜于我們模型的假設(shè)。例如世界航運(yùn)市場(chǎng)價(jià)格在不斷的波動(dòng)，因此對(duì)于這些因素的變化就是通過幾次決策就能夠應(yīng)對(duì)了，所以這就要求我們的模型能夠根據(jù)實(shí)際的情況不斷的作出調(diào)整；同時(shí)，根據(jù)市場(chǎng)的實(shí)際情況，企業(yè)隨時(shí)會(huì)作出一些大的調(diào)整。MATLAB的整合功能及可視化的圖形都能為物流服務(wù)商提供方便而又直觀的參考。

第六章結(jié)束語本文的研究說明，在我國經(jīng)濟(jì)大發(fā)展時(shí)期，特別是各項(xiàng)基礎(chǔ)設(shè)施大力建設(shè)，鋼鐵企業(yè)飛速發(fā)展的時(shí)候，研究我國進(jìn)口鐵礦石物流系統(tǒng)優(yōu)化問題是我國的物流企業(yè)和鋼鐵企業(yè)所共同面臨的一個(gè)重要問題。只有有效地對(duì)我國的進(jìn)口鐵礦石物流系統(tǒng)進(jìn)行整合，才能有效維護(hù)我國鋼鐵企業(yè)的利益，才能使我國的鋼鐵業(yè)能夠不在原材料階段就輸給國外同行，才能具有更強(qiáng)的競(jìng)爭(zhēng)力，為我國的各項(xiàng)建設(shè)提供優(yōu)質(zhì)價(jià)廉的鋼材。進(jìn)口鐵礦石物流系統(tǒng)的優(yōu)化是在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)上開展起來的，我國的第三方物流企業(yè)（比如從事相關(guān)業(yè)務(wù)的航運(yùn)公司）應(yīng)立足于市場(chǎng)需求，為鋼鐵企業(yè)提供可靠、高效、廉價(jià)的物流服務(wù)。本文將物流一體化的思想成功的應(yīng)用于干散貨領(lǐng)域，豐富了物流系統(tǒng)的研究?jī)?nèi)容，拓展了物流系統(tǒng)研究的深度和廣度。通過在傳統(tǒng)的進(jìn)口鐵礦石運(yùn)輸系統(tǒng)中融入系統(tǒng)整合的先進(jìn)思想，高效、高質(zhì)、廉價(jià)的組織運(yùn)輸方式，能夠兼顧供應(yīng)鏈各方的利益，符合現(xiàn)代物流的發(fā)展方向。為我國的第三方物流公司（比如從事相關(guān)業(yè)務(wù)的航運(yùn)公司）整合自身的發(fā)展資源，發(fā)展綜合的鐵礦石物流服務(wù)提供了整合優(yōu)化的理論基礎(chǔ)和新的思考方向。

致謝在就讀研究生的兩年的時(shí)間中，授業(yè)恩師施欣教授從生活和學(xué)業(yè)上給了我莫大的關(guān)懷和幫助。導(dǎo)師嚴(yán)謹(jǐn)治學(xué)、刻意創(chuàng)新、精益求精的敬業(yè)精神，值得我終身銘記和學(xué)習(xí)；導(dǎo)師樂于助人、甘為人梯的高尚品格，將使我終身受益；導(dǎo)師淵博的學(xué)識(shí)、開闊的思維，使我初步構(gòu)建起較為全面的學(xué)科知識(shí)結(jié)構(gòu)。正是在導(dǎo)師的精心指導(dǎo)下，才完成了論文的撰寫，在本文完成之際，謹(jǐn)向?qū)熤乱杂芍缘母兄x。在本文的撰寫和修改過程中，劉建林博士也為我提供了許多寶貴意見和建議，在這里深表謝意。同時(shí)也要感謝李敏峰碩士對(duì)我讀研期間的支持和鼓勵(lì)！參考文獻(xiàn)：NipponYusenKaishaResearchGroup，IllstratedReview&OutlookofTheShippingMarket，June2003；GeorgeJ.BEAUJION，M.A.TURNQUEST.Amodelforfleetsizingandvehicleallocation，TransportationScienceVol.25，No.1，F(xiàn)ebruary1991；施欣，海運(yùn)集裝箱流轉(zhuǎn)系統(tǒng)優(yōu)化分析，系統(tǒng)工程理論方法應(yīng)用，第12卷第2期，2003年6月；張振霖，長(zhǎng)江流域進(jìn)口鐵礦石水運(yùn)系統(tǒng)研究，上海交通大學(xué)學(xué)報(bào)，2002年第1期；湯莜笙、秦士元，