一种基于多种不确定因素的多地空箱调配方法与流程

本发明属于集装箱调度，尤其涉及一种基于多种不确定因素的多地空箱调配方法。

背景技术：

1、多式联运是指由两种或两种以上的交通工具相互衔接、转运而共同完成运输，为了确保客户的用箱需求能被及时满足，且运输过程不因箱量不足造成中断， 各地的空箱需不定时做调配。

2、目前集装箱的调配方法都是集中在路径规划上的，如申请公布号为cn117193211a的中国专利申请公开了一种海铁联运u型自动化集装箱码头复合导航igv路径规划方法，包括以下步骤：s1、分析海铁联运u型自动化集装箱码头的关键生产组织以及组织设施分布布局；s2、梳理分析复合导航igv海铁联运作业工艺流程；s3、构建海铁联运u型自动化集装箱码头复合导航igv作业的全局路径规划模型；s4、基于差分进化的全局路径规划算法，获得多igv全局作业路径；s5、对复合导航igv进行冲突和拥堵预测，进行局部路径优化调整。

3、然而，在实际操作过程中，很多不确定性的因素会影响对空箱调配的决策， 如维修、经济利益考量、技术难度等都有可能会造成影响。具体来说，某种运输模式的最大可装载空箱箱量是不确定的，因为集装箱运输一般会优先保障重箱的运输；某个港口同时可装卸的箱量也是不确定的，因此对中转时效也会有很多不确定性。这些不确定因素将会导致集装箱调度过程中成本的提高和效率的低下。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于多种不确定因素的多地空箱调配方法，以解决现有集装箱的调配规划时很多不确定性的因素影响导致调配成本高、效率低的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案为：

3、本发明涉及一种基于多种不确定因素的多地空箱调配方法，其包括以下步骤：

4、s1.定义决策变量，决策变量包括 t时间段内从始发地运输到目的地的空箱量、 t时间段初始时刻在始发地的空箱量和 t时间段内从外部调用的空箱量；

5、s2.基于决策变量构建空箱调配成本的约束条件，表达式为：

6、 （1），

7、其中， μ为置信水平， n为时间段的集合， c为集装箱箱类， c为集装箱箱类的合集， u为集装箱箱况， u为集装箱箱况的合集， l为始发地， l’为目的地， l,l’为从起始地到目的地的其中一条路径， a为从起始地到目的地可用于运输空箱的路径， d为运输模式， d为运输模式的合集，为从起始地到目的地间通过运输模式 d在 t时间段内的单箱运输成本，为 t时间段内以运输模式 d从始发地运输到目的地的箱类为 c箱况为 u的空箱量， i为有空箱需求的客户， i为有空箱需求的客户的集合， s为可供给空箱的地点的集合，为 t时间段内起始地的单箱堆存成本，为 t时间段初始时刻始发地可提供的箱类为 k且箱况为 u的空箱量，为t时间段内为满足客户 i的用箱需求而在运输过程中发生的运输异常费用，为 t时间段内因客户 i的用箱需求而需从外部调用的箱类为 c箱况为 u的空箱箱量，w为预算， α为空箱调配成本超过预算的概率的置信水平阈值；

8、s3.基于空箱调配成本的约束条件构建空箱调配模型；

9、s4.通过空箱调配模型形成成本最小化的调度方案。

10、优选地，所述s2基于决策变量还构建了铁路、港口、海铁联运中心可堆存的总箱量的限制条件以及各路径下可运输空箱总量的限制条件，

11、所述的铁路、港口、海铁联运中心可堆存的总箱量的限制条件的表达式为：

12、 （2），

13、其中，为 t时间段起始地的箱存储量， r为铁路站点的集合， p为各港口码头的集合， v为海铁联运中心的集合， β为起始地的箱存储量的置信水平阈值；

14、所述的各路径下可运输空箱总量的限制条件的表达式为：

15、 （3），

16、其中， 为 t时间段内通过运输模式 d从起始地到目的地间的运输最大可装载箱量， γ为运输最大可装载箱量的置信水平阈值。

17、优选地，所述s2还构建了运输计划范围内满足好箱需求的限定条件，运输计划范围内满足好箱需求的限定条件的表达式为：

18、 （4），

19、其中， a为从起始地到目的地可用于运输空箱的路径，  为 t时间段内起始地到目的地之间可调用的箱类型为 c且箱况为好箱的空箱量，为 t时间段内客户 i对箱类型为 c且箱况为好箱的空箱需求量，为 t时间段内因客户 i的用箱需求而需从外部调用的箱类为 c箱况为好箱的空箱箱量， o为箱况为好箱。

20、优选地，所述s2还构建了目的地污箱运出限制条件，目的地污箱运出限制条件的表达式为：

21、 （5），

22、其中， a为从起始地到目的地可用于运输空箱的路径， τ为洗箱站点所需的洗箱时间， τ sld为通过模式 d将空箱从供箱点 s到目的地 l需要的时间，为代表 t+ τ sld时间段内通过模式 d从供箱点 s到目的地 l运输的箱类型为 c的污箱箱量，为时间段 t内供箱点 s可供给的箱类为 c且箱况为污箱的空箱量， m表示污箱。

23、优选地，所述s2还构建了洗箱站的污箱库存量限制条件和洗箱站的好箱库存量限制条件，所述的洗箱站的污箱库存量限制条件的表达式为：

24、 （6），

25、其中，为 t时间段内洗箱站 k可存储箱类为 c且箱况为污箱 m的空箱量， a为从起始地到目的地可用于运输空箱的路径， k为洗箱站的合集， t’为 t时间段前的另一个时间段， τ为洗箱站点所需的洗箱时间，为 t’时间段内采用运输模式 d从始发地 l运抵洗箱站 k的箱类为 c箱况为污箱 m的空箱量；

26、所述的洗箱站的好箱库存量限制条件的表达式为：

27、 （7），

28、其中，为 t时间段内洗箱站 k可存储箱类为 c且箱况为好箱 o的空箱量，为 t’时间段内采用运输模式 d从始发地 l运抵洗箱站 k的箱类为 c箱况为好箱 o的空箱量，为 t’时间段内采用运输模式 d从始发地 l运抵洗箱站 k的箱类为 c箱况为污箱 m的空箱量， τ kld为通过模式 d将空箱从洗箱点 k到目的地 l需要的时间，为 t’+ τ kld时间段内通过模式 d从洗箱点 k运出的箱类型为 c的好箱箱量。

29、优选地，所述s2还构建了各时间段内各陆运站点、铁路站点、港口、海铁联运中心可提供的各类空箱箱量的限定条件，各时间段内各陆运站点、铁路站点、港口、海铁联运中心可提供的各类空箱箱量的限定条件的表达式为：

30、 （8），

31、其中， t’为 t时间段前的另一个时间段，为 t’时间段内采用运输模式 d从起始点 l运抵目的地 l’的箱类为 c且箱况为 u的空箱量， τ ll’d为通过模式 d将空箱从起始地 l到目的地 l’需要的时间，为 t’+ τ ll’d时间段内采用运输模式 d从始发地 l运抵目的地 l’的箱类为 c且箱况为 u的空箱量， j为运输网络中各站点的集合， p为各港口码头的集合， r为铁路站点的集合， v为海铁联运中心的集合， u表示箱况， u表示空箱箱况的合集，包括污箱 m和好箱 o。

32、优选地，所述s2还构建了 t时间段内各箱类和各箱况的出运集装箱数量限制条件， t时间段内各箱类和各箱况的出运集装箱数量限制条件的表达式为：

33、 （9），

34、其中， τ ll’d为通过模式 m将空箱从起始地 l到目的地 l’需要的时间，为 t’+ τ ll’d时间段内采用运输模式 m从始发地 l运抵目的地 l’的箱类为 c且箱况为 u的空箱量， j为运输网络中各站点的集合， p为各港口码头的集合， r为铁路站点的集合， c为洗箱站的合集， v为海铁联运中心的集合。

35、优选地，所述s2还构建了空箱仅在给定的物流网络中运输的限制条件，空箱仅在给定的物流网络中运输的限制条件的表达式为：

36、 （10）,

37、其中，为 t时间段内以运输模式 d从始发地运输到目的地的箱类为 c箱况为 u的空箱量，在不属于时间段集合的时间 t里空箱量需要为0。

38、优选地，所述s2还构建了各地点运输出去箱量的限定条件，所述的各地点运输出去箱量的限定条件的表达式为：

39、 （11），

40、其中，为通过模式 d将空箱从起始地 l到目的地 l’需要的时间， δ表示任何时间段， △为多式联运各地点允许储存的时间，为 t+ δ+ τ ll’d时间段内采用运输模式 d从始发地 l运抵目的地 l’的箱类为 c且箱况为 u的空箱量， p为各港口码头的集合， r为铁路站点的集合， v为海铁联运中心的集合，为 t时间段内从起始点l运输出去的箱类为 c且箱况为 u的箱量。

41、采用本发明提供的技术方案，与现有技术相比，具有如下有益效果：

42、1.本发明涉及的基于多种不确定因素的多地空箱调配方法在构建了包含空箱调配成本的约束条件的空箱调配模型，通过该模型可以给出满足客户需求且成本最小的最优解，降低空箱调配的运行成本。

43、2.本发明涉及的基于多种不确定因素的多地空箱调配方法还构建了多种不确定因素的限制，将需求量、各模式下各点间运输时间+各类中转点存储时间要求+洗箱等耗费时间、各地各类型各箱况的空箱量、各模式下单趟最多可载箱量、各点同时间段内在进出口箱量动态比较、各种空箱调配方案涉及的运输、储存、洗箱等多种不确定因素纳入考量，能够模拟出更加真实的情况。