远洋干线班轮航速与航线配船优化模型与算法

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船舶运输规划优化船舶运输规划的关键策略和方法

船舶运输规划优化船舶运输规划的关键策略和方法船舶运输在全球贸易中发挥着重要作用，它是一种高效的物流方式，在国际贸易中扮演着关键角色。

为了确保船舶运输的高效性和可持续性，船舶运输规划的优化至关重要。

本文将探讨船舶运输规划的关键策略和方法。

一、需求预测与船舶选型船舶运输规划的关键策略之一是准确的需求预测和合适的船舶选型。

需求预测是基于历史数据和市场趋势来预测未来一段时间内的货物运输需求。

通过分析货物类型、数量、航线等因素，可以确定适当的船舶选型，包括船舶尺寸、载重能力和航速等。

选用合适的船舶类别可提高航线的经济效益和运输效率。

二、航线规划与调度船舶运输规划的另一个关键策略是航线规划与调度。

航线规划是基于需求预测和市场分析，确定货物运输的最佳路线。

在航线规划中，需要考虑可行性、航线长度、港口停靠顺序以及航行时间等因素。

调度是指按照航线规划制定的时间表和车辆配备，安排船舶的起运和到达时间，并协调各个环节的运作。

合理的航线规划与调度可以最大程度地降低运输成本，提高运输效率和客户满意度。

三、船舶速度和航速优化船舶速度和航速优化是船舶运输规划中的重要策略之一。

通过调整船舶的速度和航速，可以实现船舶的能源节约和减排。

船舶的速度通常受到商业运营条件、港口停靠时间和船舶设计等因素的影响。

在船舶运输规划中，应根据货物的紧急程度和航线的要求，结合船舶的经济效益和燃油消耗等因素，合理调整船舶的速度和航速，以实现资源的最优利用。

四、港口选择与装卸优化港口选择和装卸优化是船舶运输规划的关键策略之一。

在船舶运输规划中，选择合适的港口是确保货物流畅运输的重要因素。

港口选择应考虑港口的基础设施、运输效率、服务质量和成本等因素。

装卸优化则是通过优化装卸流程、提高装卸效率和降低货物滞留时间，实现港口资源的最优利用。

五、信息技术与数据分析信息技术和数据分析在船舶运输规划中起着至关重要的作用。

通过信息技术和数据分析工具，可以收集和处理大量的运输数据，提供准确的运输信息和货运动态。

基于数学模型与优化算法的船舶航线规划技术研究

基于数学模型与优化算法的船舶航线规划技术研究随着全球海运业的发展，航线规划技术越来越成为船舶航行中不可缺少的一项技术。

船舶航线规划技术是指根据船舶运行的需求和航道环境，设计出一条最优船舶航线，使得船只可以高效稳定地航行。

为了实现最优航线的设计，数学模型与优化算法已经成为了航线规划技术的主要研究手段。

数学模型是指建立起数学模型来描述船舶在不同的航线上运行时的运行特性和相互作用，以求得最优的航线。

最常用的数学模型是高斯-马尔可夫（Gauss-Markov）模型和蒙特卡罗（Monte-Carlo）模型。

高斯-马尔可夫模型是一种线性模型，它可以描述船舶在运行过程中的确定性因素，包括船速、船长等因素。

蒙特卡罗模型则是一种基于随机模拟的模型，可以描述船舶在未知状态下的运行情况，例如海况变化、船舶故障等因素。

基于以上数学模型，航线规划技术还需要应用优化算法，以求得最优航线。

优化算法是指利用现代优化理论和方法来确定最优的航线方案，最常用的优化算法包括遗传算法、蚁群算法、神经网络算法等。

这些方法可以在多个航线之间进行评估和选择，以求得最优的航线方案。

例如，遗传算法可以模拟自然进化算法，通过不断的遗传变异和选择，最终找到最优的航线方案。

蚁群算法则是模拟蚂蚁自发聚集形成路径的行为，通过相互合作和信息交流，找到最优航线方案。

神经网络算法则是模拟人脑神经元的思维方式，通过不断的学习和演化，找到最优的航线方案。

除了数学模型和优化算法，航线规划技术还需要考虑实际航行情况和船舶的特殊需求。

例如，航行期间需要考虑风向、海流等因素对船舶的影响，以避免出现不必要的风险。

此外，船舶在规划航线时还需要考虑非标准条件下的海域和漩涡、暗礁等地形结构，以确保船只安全运行。

同时，如果需要进行海洋调查、数据采集等工作，可能需要单独计算航线，以保证航行期间数据的准确性。

总的来说，船舶航线规划技术是一项复杂的技术体系，需要综合考虑多种因素，才能达到最优航线的设计。

数学建模轮船调度优化问题建模与计算

“两江游”轮船调度问题某著名江边码头，位于长江和嘉陵江汇合之处，江面与两岸景色十分优美，许多游客慕名而来，欣赏两江景色。

当地轮船公司因此开设了“两江游”服务。

目前，“两江游”服务提供的游轮满载是150人，安排游船载客游览时间是1.5小时/次，票价为25元/人/次。

另外，为了节约游客的时间成本，提高游客的满意度，轮船公司规定：游轮不需要满载即可起航，但启航时游轮的载客量至少要达到满载的60%以上。

根据统计，游客主要在上午8点到下午6点来参观游览，且在早8点到晚6点时间段内，游客以平均每分钟3人的速度到达码头并参加“两江游”。

从轮船公司角度出发，最希望的是每天收入最大。

另外由于每次轮船运输有成本，因此也希望每天总运输次数最少。

同时轮船公司希望在总运载人数不变情况下，每次运载的人数尽量均衡。

从这三个方面出发，请建立数学模型并解决如下问题：1. 如果轮船公司只有1艘游轮，问该轮船如何安排航程？一天总载客量是多少?2. 若轮船公司有多艘轮船，问轮船公司最少需使用几艘游轮？分别如何安排航程？每艘船载客量是多少？3. 针对实际中出现的游客愿意等待游船返回的情形，假设游客到达港口最多等待10分钟，若10分钟游轮未到，则自动离开。

请在该假设下重新考虑问题1和问题2。

注：1.问题1和2中的假设当轮船未来时顾客都不等待。

2.不考虑游客上下船时间。

3.对多艘轮船，如果后一艘到达时前一艘还未启航，需要等待前一艘离开才上客。

4. 轮船启航时刻以整分钟为基本单位。

模型建立与求解：问题1．设共发n 个班次，各个班次轮船启航时刻（分钟）依次为：12,,,n t t t 。

约束条件中启航时刻满足： 1230600n t t t t ≤<<<<≤设每个班次轮船载客为为12,,,n d d d 。

则则第一个班次时将1[0,]t 内到达的人全部载完，则有：113d t =对第二个班次，12[,]t t 时间段内到达的人数，前90分钟因为没有返航，导致流失，因此有： 2213(90)d t t =--同理考察第i 个班次，1[,]i i t t -时间段内到达的人数，前90分钟因为没有返航，导致流失，因此有：有13(90)i i i d t t -=-- 2,3,,i n =由于载客量不超过150人，因此有：150i d ≤， 1,2,,i n =每次载客量要达到15060%90⨯=人，因此有：90i d ≥， 1,2,,i n =则目标函数为n 个班次总收入最大，由于每个游客的游览费都为25元，因此可转化为轮船载客数最大：11max ni i Z d ==∑同时根据题目要求，第二目标是运输次数最少，则：2min Z n = 第三目标各次运输乘客数尽量均衡，则：213()min 1n i i d d Z n =-=-∑ 其中1n i i d d n ==∑为各次运载乘客的平均值。

考虑碳税成本的班轮航线配船与航速优化

考虑碳税成本的班轮航线配船与航速优化
邢玉伟;杨华龙;张燕
【期刊名称】《上海海事大学学报》
【年(卷),期】2017(038)004
【摘要】针对在节能减排背景下的班轮航线配船与航速优化问题,通过引入碳税政策,将船舶的CO2排放量转换成碳税成本,以班轮周总营运成本最小化为目标,建立航线配船与航速优化非线性规划模型,并设计结合枚举的逐步逼近求解算法.选取4条集装箱班轮航线,利用标准算例库中的数据进行数值试验,结果验证了模型和算法的适用性和有效性.敏感性分析表明:随着碳税税率的提高,船舶航速呈现下降趋势,航线配船数量则呈现增加趋势;虽然船舶周总营运成本增加明显,但总CO2排放量却在下降,且下降幅度逐渐变小.
【总页数】5页(P1-5)
【作者】邢玉伟;杨华龙;张燕
【作者单位】大连海事大学交通运输管理学院,辽宁大连116026;大连海事大学交通运输管理学院,辽宁大连116026;大连海事大学交通运输管理学院,辽宁大连116026
【正文语种】中文
【中图分类】U692.33
【相关文献】
1.考虑航速优化的班轮航线网络设计 [J], 张燕;杨华龙;计明军;邢玉伟
2.不同市场环境下的班轮航线配船与航速优化 [J], 杨忠振;郭利泉;董夏丹
3.考虑航速的集装箱班轮航线配船优化研究 [J], 唐丽敏;赵伟;曹艺欣
4.考虑运输时限和航速优化的班轮航线网络设计 [J], 张燕; 计明军; 郑建风; 杨华龙
5.考虑碳税和易腐品的班轮加油策略与航速优化 [J], 刘翠莲;张群淑;魏巍
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船舶航线规划优化航行路线和航速

船舶航线规划优化航行路线和航速在全球化的时代背景下，船舶运输作为国际贸易的重要环节，航线规划的优化和航速的提升对于降低整体运输成本、提高运输效率和保障船舶安全具有重要意义。

船舶航线规划优化航行路线和航速，可以通过利用科技手段和优化算法，达到最佳航线和航速组合，为船舶运输提供更可靠、更高效的服务。

一、航线规划的优化航线规划是指航行船舶按照一定的航程、方向和时间安排，选择最经济或最快捷的航行路径。

航线规划的优化对于减少燃料消耗、缩短航行时间、避免海难等方面具有重要意义。

航线规划的优化需要综合考虑多种因素，包括但不限于以下几个方面：1.船舶特性：航行船舶的型号、尺寸、载重能力等参数会直接影响船舶的航行能力，因此在规划航线时需要充分考虑船舶的特性。

2.航行环境：航线规划还需要考虑海洋气象、海流、潮汐等因素对船舶航行的影响。

例如，在预测到强风、大浪等恶劣天气条件下，可以调整航线以避免风浪侧翻等事故的发生。

3.港口布局：航线规划中港口的选择和布局也是重要因素之一。

合理选择港口，可以减少船舶在港口等候的时间，提高船舶的装卸效率。

4.船舶运营成本：航线规划的优化还需要综合考虑船舶运营成本，包括燃料消耗、人工成本、船舶维护费用等。

通过合理规划航线，可以最大限度地降低船舶运营成本。

二、航速的优化船舶航速的优化是指在航线规划的基础上，通过调整航速来实现最佳航行效果。

航速的优化既要满足船舶的运输需求，又要充分考虑燃料消耗和航行时间的平衡。

航速的优化可以从以下几个方面进行考虑：1.燃料效率：提高船舶的燃料效率是航速优化的一个重要目标。

减少航速可以降低燃料消耗，但同时也会延长航行时间，影响货物的及时交付。

因此，在不影响货物运输的前提下，需要寻找船舶的最佳航速。

2.航行安全：航速的优化也要充分考虑航行安全因素。

过高的航速可能导致船舶在恶劣海况下的不稳定，增加海难风险。

在航速优化过程中，需要根据具体的航行环境和船舶特性，制定合理的航速范围。

船舶动力学计算模型的建立与优化

船舶动力学计算模型的建立与优化随着物流和贸易的不断发展，船舶的使用频率也越来越高。

而船舶动力学是指在船舶运行过程中所产生的各种力学现象，包括船舶在水中的航行性能、船体的稳性、动力系统的性能等等。

因此，对于船舶工业来说，船舶动力学研究具有极其重要的意义。

而船舶动力学模型是实现船舶动力学研究的基石，对于提高船舶的效率和性能有着至关重要的作用。

本文将就船舶动力学模型的建立与优化进行探讨。

一、船舶动力学模型的建立意义船舶动力学模型是指用数学方法对船舶在水中的各种力学现象进行分析和计算的模型。

对于船舶动力学模型的建立意义，主要有以下几点：1、提高船舶运行效率：通过建立船舶动力学模型，可以分析船舶在不同航行状态下的航行性能和阻力，通过对模型进行优化，从而提高船舶运行的效率。

2、改善船体稳定性：对于大型船只而言，船体的稳定性显得尤为重要。

通过对船舶动力学模型的分析，可以确定船体的稳定性极限，从而在船舶设计时就能够针对船体的稳定性进行优化。

3、优化船舶动力系统：船舶动力系统是指推动船体的各种设备，包括发动机、传动系统、推进器等等。

通过建立船舶动力学模型，可以对动力系统进行分析和优化，提高船舶的动力性能。

二、船舶动力学模型的建立过程船舶动力学模型的建立过程可以分为以下几个步骤：1、确定模型的基本参数：包括船舶的长度、宽度、吃水、排水量等等。

通过对这些基本参数的确定，可以形成初步的船舶动力学模型。

2、确定船舶的运行状态：包括船速、航向等等。

这一步是确定船舶动力学模型运行条件的重要步骤，对于进行分析和计算至关重要。

3、分析船舶在水中的运动状态：包括船舶的浮力、阻力、动力等等。

通过对这些力学现象的分析，可以进一步优化船舶动力学模型。

4、确定船舶动力系统：包括发动机、传动系统和推进器等等。

通过对船舶动力系统的分析，可以确定船舶的整体动力性能和优化方案。

5、建立计算模型：通过对以上步骤的分析，可以建立起完整的船舶动力学计算模型，并进行各种参数变化的模拟和分析。

船舶航行路径优化算法研究

船舶航行路径优化算法研究在当今全球化的贸易体系中，船舶运输扮演着至关重要的角色。

为了提高运输效率、降低成本以及确保航行安全，船舶航行路径的优化成为了一个关键的研究领域。

船舶航行路径的优化并非一项简单的任务，它受到众多因素的制约。

首先，海洋环境复杂多变，包括风向、风速、海流、海浪等自然因素都会对船舶的航行产生影响。

其次，港口的布局、航道的限制以及其他船舶的活动也需要被充分考虑。

此外，船舶自身的性能参数，如速度、燃油消耗率等，也是路径优化中不可忽视的因素。

在众多的优化算法中，基于数学模型的方法是较为常见的一类。

这种方法通过建立精确的数学模型来描述船舶航行的各种约束和目标。

例如，可以将船舶的航行速度、燃油消耗与航行时间之间的关系用数学公式表示出来。

然后，利用优化算法，如线性规划、非线性规划等，求解出最优的航行路径。

然而，这种方法的缺点在于，实际的船舶航行情况往往非常复杂，难以用精确的数学模型完全描述。

另一类常见的算法是启发式算法。

这类算法通过模拟自然界中的一些现象或生物的行为来寻找最优解。

比如，遗传算法就是受到生物进化过程的启发而发展出来的。

它通过模拟基因的遗传、变异和选择过程，逐步优化解的质量。

蚁群算法则是模拟蚂蚁在寻找食物过程中的行为，通过信息素的传递来找到最优路径。

启发式算法的优点在于它们能够在复杂的搜索空间中有效地找到近似最优解，但其缺点是可能会陷入局部最优解，而且算法的性能在很大程度上取决于参数的设置。

近年来，随着人工智能技术的发展，深度学习算法也开始被应用于船舶航行路径的优化。

深度学习算法能够自动从大量的数据中学习到特征和模式，从而对船舶的航行行为进行预测和优化。

然而，深度学习算法需要大量的高质量数据进行训练，而且其计算复杂度较高，在实际应用中存在一定的局限性。

除了上述算法之外，还有一些混合算法也在船舶航行路径优化中得到了应用。

混合算法通常将不同类型的算法结合起来，以充分发挥各自的优势。

例如，可以将数学模型方法与启发式算法相结合，先用数学模型方法确定一个初始的可行解，然后再用启发式算法对其进行进一步的优化。

船舶航行路径优化算法的研究

船舶航行路径优化算法的研究在广阔的海洋上，船舶的航行路径规划至关重要。

优化船舶航行路径不仅能够提高运输效率、降低燃料消耗，还能增强航行的安全性和可靠性。

随着科技的不断发展，各种船舶航行路径优化算法应运而生，为船舶航行带来了更高效、更智能的解决方案。

船舶航行路径优化面临着诸多复杂的因素和约束条件。

首先，海洋环境多变，包括风、浪、流等自然因素的影响，这些都会对船舶的航行速度和能耗产生显著影响。

其次，船舶的自身性能参数，如船舶的尺寸、吃水深度、动力系统等，也限制了其航行能力。

此外，航线还需要避开各种障碍物，如浅滩、礁石、禁航区等，同时要遵循国际和国内的相关航海法规和规定。

为了解决这些问题，研究人员提出了多种船舶航行路径优化算法。

其中，基于数学模型的算法是早期常用的方法之一。

这类算法通常将船舶航行问题转化为数学优化问题，通过建立目标函数和约束条件，运用数学方法求解最优路径。

例如，线性规划算法可以在一定的约束条件下，找到使航行成本最小化的路径。

然而，这种方法往往对问题进行了简化，难以准确地反映复杂的海洋环境和船舶实际运行情况。

近年来，随着人工智能技术的兴起，智能算法在船舶航行路径优化中得到了广泛应用。

遗传算法就是其中的一种典型代表。

遗传算法通过模拟生物进化的过程，对路径进行不断的迭代和优化。

它从一组初始路径开始，通过选择、交叉和变异等操作，逐步产生更优的路径。

这种算法具有全局搜索能力强、鲁棒性好等优点，但计算量较大，收敛速度相对较慢。

蚁群算法也是一种常用的智能算法。

它模拟了蚂蚁在寻找食物过程中的行为，通过蚂蚁释放信息素的机制来引导路径的搜索和优化。

蚁群算法在解决复杂的组合优化问题上表现出色，但容易陷入局部最优解。

粒子群优化算法则是通过模拟鸟群的觅食行为来优化路径。

粒子在搜索空间中根据自身的速度和位置，以及群体中最优粒子的信息来更新自己的状态。

该算法具有收敛速度快、参数设置简单等优点，但在处理大规模问题时，可能会出现早熟收敛的情况。

船舶航行路线优化与速度控制

船舶航行路线优化与速度控制船舶航行路线优化与速度控制在航运领域具有重要意义。

通过优化航行路线和控制船舶速度，可以提高船舶的经济性和环保性，减少航行时间和燃油消耗，降低排放和碳足迹。

本文将探讨船舶航行路线优化和速度控制的相关问题，并介绍一些应用于航运行业的优化方法和技术。

一、船舶航行路线优化船舶航行路线的优化可以通过多种方式实现，其中一种常见的方法是利用船舶航行模型和优化算法。

1.1 船舶航行模型船舶航行模型是基于船舶运行参数和环境条件建立的数学模型，可以模拟船舶在不同航线上的运行情况。

这些参数包括船舶的船速、船舶稳定性、水动力性能等。

通过对这些参数进行建模和仿真分析，可以得出最佳航行路线。

1.2 优化算法优化算法是在给定约束条件下，通过最小化或最大化某个目标函数来寻找最优解的方法。

在船舶航行路线优化中，可以利用优化算法求解最短路径或最优航线，以实现航行时间的最优化。

二、船舶速度控制船舶速度控制旨在通过调整船舶的航速，实现航行过程中的优化。

速度控制可以通过船舶自身的调节或者通过航行指导系统的指令来实现。

2.1 节能优化控制船舶的航速可以实现能源的有效利用，减少燃油的消耗。

船舶在低速航行时，燃油消耗相对较低，因此可以适当控制船速以实现节能目的。

优化的速度控制策略可以根据船舶的特性和航行环境进行调整，以最大程度地降低燃油消耗。

2.2 环境保护船舶航行路线和速度的优化也对环境保护具有积极意义。

通过合理规划航行路线和调整航速，可以减少船舶对海洋生态环境的影响，降低排放物的排放量。

特别是在敏感海域或近岸水域，速度控制可以有效保护生态环境和减少航运对海洋生物的干扰。

三、航运行业中的优化方法和技术在航运行业中，有一些优化方法和技术被广泛应用于航行路线和船舶速度的优化。

3.1 航行规划系统航行规划系统可以为船舶提供实时的导航和路线规划支持。

通过航行规划系统，船舶可以根据当前的航行条件和目标要求，选择最佳的航行路线和速度。

船舶参数自适应调节算法设计及优化模型

船舶参数自适应调节算法设计及优化模型随着现代船舶工业的发展，提高船舶的自适应能力和性能优化已成为一个重要的研究领域。

船舶参数自适应调节算法设计及优化模型旨在通过创新的算法设计和优化模型，提高船舶的稳定性、航行性能和能源效率。

船舶参数自适应调节是指在不同工况下，通过对船舶参数的智能调节，使得船舶能够在不同环境和操作条件下保持稳定的运行状态。

设计一个有效的调节算法，准确地根据运行环境和操作条件调节船舶参数，是提高船舶自适应能力的关键。

为了实现船舶参数自适应调节，需要建立一个合适的数学模型来描述船舶的动力学行为和特性。

这个模型需要综合考虑船舶的结构、力学、流体力学等因素，以准确地描述船舶在不同工况下的响应和性能。

优化模型则可以根据所定义的性能指标，通过求解优化问题来获得最佳的船舶参数调节策略。

船舶参数自适应调节算法的设计需要考虑以下几个关键方面：1. 模型建模：根据船舶的结构、力学和流体力学特性，建立合适的数学模型。

这个模型应该能够准确地描述船舶的动力学行为，并能够与实际的船舶操作条件相匹配。

2. 参数识别和估计：将船舶的实际性能数据与模型进行对比，通过参数识别和估计的方法，获得准确的模型参数。

这样可以提高模型的准确性，并为后续的参数调节提供依据。

3. 控制策略设计：根据船舶的工作状态和操作目标，设计合适的控制策略。

这个策略应该能够根据船舶当前的运行环境和操作条件，自适应地调节船舶参数，以实现船舶的稳定性和性能优化。

4. 优化模型：根据船舶的性能指标，建立适当的优化模型。

这个模型可以将船舶的参数调节问题转化为一个优化问题，并通过求解该优化问题来获得最佳的调节策略。

通过将船舶的参数自适应调节和性能优化相结合，可以提高船舶的运行效率和能源利用率。

同时，这种方法还可以降低船舶的运行成本和对环境的影响。

总之，船舶参数自适应调节算法的设计及优化模型是提高船舶性能的关键。

通过建立准确的数学模型、进行参数识别和估计、设计合理的控制策略，并结合优化模型，可以实现船舶在不同工况下的稳定运行和性能优化。

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邢玉伟，杨华龙，张燕
（大连海事大学交通运输管理学院，辽宁大连１１６０２６）
摘要：针对燃油价格剧烈波动条件下的远洋干线集装箱班轮航速和航线配船优化问题，通过分析远洋干线各航
段货运量与港口对需求量、班轮航速与航线配船数量及燃油消耗量之间的关系，构建班轮航速与航线配船优化非
第４Ｏ卷第２期
２０１７年６月
中国
航
海
Ｖ０Ｉ．４０ＮＯ．２
ＮＡＶＩＧＡＴ１０Ｎ０ＦＣＨＩＮＡ
Ｊｕｎ．２０１７
文章编号：１０００—４６５３（２０１７）０２— ０１１９— ０６
远洋干线班轮航速与航线配船优化模型与算法
关键词：水路运输；班轮航速；航线配船；非线性规划；逐步逼近算法
中图分类号：Ｕ６９２．３文献标志码：Ａ
ＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＭｏｄｅｌａｎｄＡｌｇｏｒｉｔｈｍｏｆＣｏｎｔａｉｎｅｒｓｈｉｐＳｐｅｅｄａｎｄＦｌｅｅｔＰｌａｎｎｉｎｇｏｎＯｃｅａｎＲｏｕｔｅＢａｓｉｓ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔａｋｅｎｔｈｅｓｈａｒｐｌｆｕｃｔｕａｔｉｏｎｏｆｂｕｎｋｅｒｆｕｅｌｐｉｒｃｅｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔ，ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｃｏｎｔａｉｎｅｒｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ
ｏｐｔｉｍｉｚｅｔｈｅｃｏｎｔａｉｎｅｒｓｈｉｐｓｐｅｅｄａｎｄｌｅｆｅｔｐｌａｎｎｉｎｇ．Ｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｍｏｄｅｌ，ａｓｕｃｃｅｓｓｉｖｅａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｄｅｖｉｓｅｄ．
ｖｏｌｕｍｅｓｏｆｅａｃｈｌｅｇａｎｄＯＤｆｌｏｗｂｅｔｗｅｅｎａｎｙｔｗｏ Байду номын сангаасｏｔｓｒｉｓａｎａｌｙｚｅｄ．Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓａｍｏｎｇｔｈｅｃｏｎｔａｉｎｅｒｓｈｉｐｓｐｅｅｄ，ｔｈｅ
线性规划模型，并设计逐步逼近求解算法，通过实例分析验证模型和算法的有效性及适用性。结果表明：基于航速
优化策略，通过在不同航线上合理地配置船舶类型和数量，可明显降低班轮运输成本；依据燃油价格变化，适时采取“ 加船减速 ” 或“ 减船加速” 策略，可有效提高船公司的经济效益。
ｎｕｍｂｅｒｏｆｄｅｐｌｏｙｅｄｃｏｎｔａｉｎｅｒｓｈｉｐｓａｎｄｆｕｅｌｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｒｅｉｌｌｕｓｔｒａｔｅｄ．Ａｎｏｎｌｉｎｅａｒｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇｍｏｄｅｌｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｔｏ
ＸＩＮＧＹｕｗｅｉ，ＹＡＮＧＨｕａｌｏｎｇ，ＺＨＡＮＧＹａｈ
（ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＭａｎａｇｅｍｅｎｔＣｏｌｌｅｇｅ，ＤａｌｉａｎＭａｒｉｔｉｍｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｌｉａｎ１１６０２６，Ｃｈｉｎａ）