考虑船舶适货性的干散货船队随机规划模型
班轮运输船队规划的改进模型
第 ３期
杨秋平 ， 等： 班 轮 运 输 船 队 规 划 的改 进 模 型
・ ４ ６ ５ ・
任一 航段 之 间 ， 去 程 时船 舶 的 总 装 载量 不 能 超 过
ｂ — Ｂ。 ， Ｂ ＋ １ ， … ， ｔ ； ｔ＝ ０， １ ， … ， Ｎ 一 １（ ８ ）
该航 线上 配 置船舶 的最 大运 载 能力
第 ３ ７ 卷 第 ３ 期 ２ ０ １ ３ 年 ６月
武汉 理工 大学 学报 （ 交通 科学 与工 程版 ）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｗｕ ｈ ａ ｎ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ Ｔｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ
ｆ Ｔｒ ａ ｎ ｓ ｐ ｏ ｒ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ＆ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ）
Ｖｏ １ ． ３７ Ｎｏ ．３
Ｊ ｕ ｎ ．２ Ｏ １ ３
班 轮 运输 船 队规划 的改 进 模 型 ＊
杨 秋 平 张 华
（ 交通运输部水运科学研究院 北 京 １ ０ ０ ０ ８ ８ ）
摘要： 为 了提 高 复 杂 情 况 下 船 队 发展 战 略 优 化 方 法 的 实 用 性 和 客 观 性 ， 对 班 轮 运 输 船 队 规 划 问 题 进 行了新的探讨． 根 据 航 运 市场 环境 的 需 要 ， 建 立 了 同 一 航 线 上 配 置 多 种 船 型 的 班 轮 船 队规 划 数 学模型． 考 虑 到模 型 的 求解 复 杂 性 ， 引入 关 键 航 段 的 概 念 对 原 模 型 进 行 了 改 进 ． 以 某 航 运 公 司 的班
量 的折 现值 最 大 为 目标 函数 ， 建 立 同一航 线 上配
船舶运载能力最优化的决策模型
船舶运载能力最优化的决策模型船舶运载能力的最优化决策模型是在船运业务中的一个重要问题。
如何合理地配置船舶的运载能力，以最大程度地提高运输效率和降低成本，是船运公司和船舶运输相关方面一直以来关注的焦点。
本文将探讨船舶运载能力最优化决策模型的相关问题，并提出一种解决方案。
首先，为了建立船舶运载能力最优化的决策模型，我们需要考虑以下几个因素：货物的种类和数量、航线的长度和时间、船舶的吨位和速度等。
这些因素将直接影响到船舶的装载量和运输效率。
因此，我们需要收集和分析大量的数据，并运用数学模型进行建模和优化。
其次，为了确定最优的船舶运载能力，我们可以采用线性规划的方法。
线性规划是一种数学优化方法，可以帮助我们在满足一定约束条件的情况下，找到使目标函数最大化或最小化的最优解。
在船舶运载能力最优化的决策模型中，我们可以将目标函数定义为运输效率或成本的最小化，约束条件包括船舶的装载量、航线的时间和船舶的速度等。
然而，线性规划模型在实际应用中存在一些限制。
例如，它假设目标函数和约束条件都是线性的，而在现实情况中，这些因素往往是非线性的。
因此，我们需要对模型进行改进，以更准确地反映实际情况。
一种常用的改进方法是使用非线性规划模型，它可以处理更复杂的目标函数和约束条件。
除了线性规划和非线性规划模型，我们还可以考虑其他的优化算法，如遗传算法和模拟退火算法等。
这些算法可以在搜索空间中寻找最优解，并逐步优化模型。
通过不断迭代和优化，我们可以找到最优的船舶运载能力，从而提高运输效率和降低成本。
此外，为了进一步提高船舶运载能力的最优化决策模型的准确性和可靠性，我们还可以考虑引入其他因素，如天气条件、货物的特性和市场需求等。
这些因素将对船舶的装载量和运输效率产生重要影响。
通过综合考虑这些因素，我们可以建立更为全面和精确的决策模型，为船舶运载能力的优化提供更有力的支持。
综上所述，船舶运载能力最优化的决策模型是一个复杂而重要的问题。
散货船优化积载的数学模型及其应用
散货船优化积载的数学模型及其应用
散货船优化积载是指通过合理的计算和安排散货船的货物分布
和装载方式，使船舶运载的货物量达到最大化，同时满足船舶的稳定性、安全性和航行效率需求。
为了实现散货船优化积载，需要建立数学模型来分析和计算散货船的各项参数，包括船舶的结构、船载货物的分布、货物的重心及其对船舶稳定性和安全性的影响等。
在此基础上，可以采用约束条件和优化算法来寻求最佳的货物分布和装载方法，实现散货船的最优积载。
散货船优化积载的数学模型可以分为静力学模型和动力学模型
两种。
静力学模型主要考虑船舶在静态状态下的平衡和稳定性问题，包括货物分布、船体剪力力和扭矩等。
动力学模型则考虑船舶在动态状态下的航行效率和安全性问题，包括载重线、抛压和船速等。
通过综合运用这两种数学模型，可以得到散货船最优积载的具体方案，并实现船舶的安全、高效、经济和环保运输。
散货船优化积载的数学模型具有广泛的应用价值。
在国际贸易和物流领域，应用散货船优化积载技术可以帮助企业降低物流成本，优化供应链管理，提高运输效率和服务质量。
在航运和海事领域，应用散货船优化积载技术可以提高船舶的安全性、稳定性和航行效率，降低事故风险和运营成本。
因此，散货船优化积载的数学模型和应用具有重要的现实意义和发展前景。
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船队规划数学建模与算法研究
船队规划数学建模与算法研究一、本文概述Overview of this article随着全球化和贸易自由化的发展，海上运输作为国际贸易的主要方式之一，其重要性日益凸显。
船队规划作为海上运输的关键环节，其合理性和效率直接关系到企业的运营成本、服务质量和市场竞争力。
因此，如何构建高效、环保、经济的船队，成为当前航运界亟待解决的问题。
With the development of globalization and trade liberalization, the importance of maritime transportation as one of the main modes of international trade is becoming increasingly prominent. Fleet planning, as a key link in maritime transportation, its rationality and efficiency are directly related to the operating costs, service quality, and market competitiveness of enterprises. Therefore, how to build an efficient, environmentally friendly, and economical fleet has become an urgent problem to be solved in the current shipping industry.本文旨在通过数学建模与算法研究，探讨船队规划的最优策略。
我们将对船队规划问题进行定义和分类，明确研究目标和范围。
接着，我们将建立船队规划的数学模型，包括船舶类型选择、航线规划、船舶调度等多个方面，以便对船队运营过程进行定量分析和优化。
不定期运输船舶配置、路径选择、货流分配组合问题研究
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3.Model
SRPTP模型约束
除了网络模型中常用的流量守恒约束以外， SRPTP还需要四种附加约束。
3.2.1、船舶子网络和货物子网络之间交互作用约束 3.2.2、船舶容量/载重吨约束 3.2.3、货物装载/卸载操作时间约束 3.2.4、非分割装载和直达运输约束
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3.Model
3.3 数学表达式
1.3 问题属性鉴定
SRP类似于“车辆路径问题(vehicle routing problem-VRP ) ”。
SRPTP类似于“带有时间窗的取送货车辆路径问题”，属于 车辆路径问题的变异问题，也是NP-hard组合优化问题。
这类问题的特点：复杂，传统数学规划方法无法在有效时 间内求解，目前求解技术主要是“元启发式”法。
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2 文献综述
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2. Literature review
文献综述
针对研究问题
针对求解思路
SRP的重要性、 SRPTP的独特
复杂性、难以 性：与已有相
求解性已被认 关研究不同,本
可，但相关研 文不考虑固定
究集中于车辆 挂靠港，且船
路径优化、班 舶不必返回最
轮运输及工业 初的始发港
运输领域。
（home port）
从而，确定SRPTP的建模思路，以及求解方法： 遗传算法。
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1.Introduction
1.4 本文组织结构
第2部分描述了相关的文献综述； 第3部分解释了所构建的组合数学模型； 第4部分详细阐述了求解该不定期运输船舶航线设计问题 的遗传算法设计； 第5部分给出了计算求解结果和相关见解； 第6部分总结了全文，并指出了未来研究方向。
模型建立3model不定期船运输特点运输货物类型slshiploadltslessthanshipload租赁船舶1年期的租赁合同为主短期租船船型灵便型船舶和干散货船载重吨3000050000吨经济航速1013节货物钢卷钢锭钢坯机械设备木浆胶合板或石材3model船队货物港口船舶有各自的属性如容量经济航速考虑两种货物类型分别是主要货物现货船舶不必回到固定的起在规定的时间窗内完成取货或交货每种货物有自身的约束条取货和交货时间窗约束直达运输和非分割装载srptp问题的特点31船舶子网络3model船舶1在港口间的航行时间港口1港口2港口3港口131船舶子网络3model32货物子网络3model32货物子网络3model3modelsaijclaijmnijclaijmnijmnmncsxlclxl目标函数总收入货物运输成本船舶航运成本杂费33数学表达式1票货物的单位收入取货弧流量取货弧的单位运输成本单位航运成本3modelsaijclaijmnijclaijmnijmnmncsxlclxl目标函数总收入货物运输成本船舶航运成本33数学表达式1票货物的单位收入取货弧流量取货弧的单位运输成本单位航运成本cr货物m调整弧的单位成本货物m调整弧的流量3modelsrptp模型约束除了网络模型中常用的流量守恒约束以外srptp还需要四种附加约束
船舶航行行为分类预测模型
船舶航行行为分类预测模型船舶作为海上运输的主要工具，目前在全球各个重要港口均得到广泛使用，航线也越来越多样化和复杂化。
在这样的背景下，预测船舶航行行为变得越来越重要，可以帮助船舶避免事故和碰撞，提高海上交通效率，保障安全。
本文将介绍一种基于机器学习的船舶航行行为分类预测模型，并讲解其应用与优势。
一、背景介绍船舶的自主导航行为主要包括：行驶、停泊、锚泊、卸货、装货、转向等。
船舶在不同的航行行为中的行驶特点存在显著的差异。
预测船舶航行行为可帮助海事管理部门和船舶业主更好地了解船舶的行驶状态，提高海运的效益和安全性。
二、方法介绍模型的主要流程：3. 特征选择：根据特征的相关性和重要性，对提取出的特征进行筛选，选择具有代表性和区分度的特征；4. 训练模型：将特征向量输入到分类器中进行训练，得到训练好的模型；5. 测试模型：使用测试集对训练好的模型进行测试，得到模型的准确率和性能；三、应用场景本模型可以应用于多种船舶航行行为的预测，例如识别船只是否停靠在码头上，是否转弯或掉头等等。
适用于以下情景：1. 船舶交通管制：可以帮助海事部门对船舶的行驶路径和行为进行监控和管理，减少交通事故发生的风险和交通堵塞的情况；2. 货运物流监管：可以帮助企业对货物运输的安全进行监管，保证货物的安全性和时效性；3. 智能航行导航：可以为船舶提供准确的导航和路径规划，优化航行路线，提高海上交通的效率。
四、优势分析本模型采用了机器学习技术，具有以下优势：1. 更高的预测准确率：使用机器学习算法可以有效降低人工判断时的误差率，提高预测准确率；2. 更好的智能化：机器学习算法可以通过不断学习和反馈来不断改进自己的性能，具有更好的智能化特性；3. 更高的应用灵活性：机器学习算法可以应用于多个领域和场景，具有更高的应用灵活性。
五、总结本文介绍了一种基于机器学习的船舶航行行为分类预测模型，以及其应用场景和优势分析。
随着船舶行业的不断发展，预测船舶航行行为将成为船舶领域的一个重要研究方向。
散货船优化积载的数学模型及其应用
散货船优化积载的数学模型及其应用
散货船优化积载的数学模型及其应用是一种基于数学算法的优
化方案，通过对散货船载重量、体积、稳定性等因素进行综合考虑，寻找出最优的货物配载方案，以达到最大化货运效益的目的。
该模型主要包括以下几个方面：
1. 货物需求量：根据市场需求、货源情况及运输需求等因素，
对不同货物种类的需求量进行分析和预测，确定每种货物的装载数量。
2. 船舶稳定性：根据船舶的结构特点、载重量、重心等因素，
计算出船舶的稳定性参数，包括初稳性、静稳性、动稳性等，以确保船舶在装载货物后的安全稳定性。
3. 货物重心及体积：根据不同货物的重心位置、体积等因素，
对其在船舶上的位置进行安排，以避免船舶在行驶中发生不稳定情况。
4. 船舶载重量限制：根据船舶的载重量、吃水深度等因素，对
其最大载重量进行限制，以确保船舶在行驶中不过载。
5. 运费收入和成本支出：考虑运输中所产生的费用，包括燃油费、人力成本、维护费用等，以及货物的运费收入，以综合分析散货船的运营效益。
该模型的应用可以帮助散货船公司实现更为高效的货物配载和
运输，从而提高经济效益和竞争力。
同时，该模型对于船舶的安全稳定性也具有重要意义，可以避免潜在的安全风险。
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船舶预测数学建模-模型
船舶预测数学建模-模型武汉理工大学第十一届大学生数学建模竞赛承诺书我们仔细阅读了《武汉理工大学第十一届大学生数学建模竞赛的选手须知》。
我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们的竞赛编号为： C 10我们的选择题号为： B参赛队员：队员1：刘晓辉队员2：刘春华队员3：黎燕燕评阅编号：现代船舶是为交通运输、港口建设、渔业生产和科研勘测等服务的，随着工业的发展，船舶服务面的扩大，船舶也日趋专业化。
不同的部门对船舶有不同的要求，使用权船舶的航行区域、航行状态、推进方式、动力装置、造船材料和用途等到方面也各不同，因而船舶种类繁多，而这些船舶在船型上、构造上、运用性能上和设备上又各有特点。
目前主要分类方式及特点1、船舶的航行区域：船舶按航行区域可分为海洋船反作用、港湾船舶和内河船舶三种。
航行内湖泊上的船舶一般也归入内河船舶类。
2、船舶航行的状态：船舶按航行状态可归纳为浮行、滑行、腾空航行三种。
浮行是指船舶在航行时，船体的重量和排水量相等而瓢浮在水面航行的船舶(又叫做排水量船)。
水下潜航的船舶也属于浮行。
滑行船舶是指高速状态下航行时，船体的大部分被水的动力作用抬起，在水面滑行。
滑行时船的排水量小于静止时的排水量，同时减小了湿表面积，水阻力大大减小，使船的速度加快。
如快艇、水翼艇。
腾空航行船舶是船身在完全脱离水面的状态下航行的。
如气垫船和冲翼艇。
3、推进方式：船舶按进方式可分为原始的撑篙、拉绎、划桨、摇橹等人力推进的船舶和风力推进的帆船；机械推进的明轮船，喷水船、螺旋桨船、以及空气推进船等。
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考虑船舶适货性的干散货船队随机规划模型目前航运市场仍未走出低迷状态,运力过剩现象显著、市场波动频繁,航运企业都面临着巨大的经营压力。
为了更好地应对航运市场的挑战,及时、科学地进行船队规划至关重要。
虽然关于船队规划的研究早已开始,但是大部分研究只能在特定的假设下解决问题,距离实际应用还有一定的距离。
本文在船队规划理论与相关研究的基础上,细化对船队规划中船型选择的研究,从船舶适货性的角度研究船型选择问题,并且充分考虑航运市场的不确定性,构建了一个干散货船队随机规划模型。
该模型以规划期内船队运营总利润最大为目标,并考虑企业投资能力,帮助企业针对如何购置船舶、租赁船舶、调配船舶等问题做出决策。
文章通过求解模型,得出船队各规划期内的最优发展策略及最优船舶调配方案。
文章以远洋干散货运输公司S为例,为其干散货船队未来4年的发展进行规划,决定每年船队买卖、租赁和闲置船舶的种类与数量,并给出船舶调配方案。
研究结果表明,本文提出的模型更符合市场的实际情况,具有较强的市场适应性；在市场需求波动的情况下进行船队规划,船型选择时考虑船舶的适货性能够提高船队应对风险的能力、提高船队经营的灵活性,帮助企业增加盈利。