考虑碳税成本的班轮航线配船与航速优化
低碳经济背景下班轮航线配船
低碳经济背景下班轮航线配船薛颖霞;邵俊岗【摘要】针对温室效应不断加剧、能源问题日益突出、低碳经济已经受到全世界广泛关注、严重的碳排放使航运业成为了低碳经济时代的焦点的现状,对低碳经济背景下的班轮航线配船进行研究.建立集装箱班轮航线配船的总成本最小化与碳排放量最小化的双目标规划模型,并通过MATLAB进行求解,得到合理的航线配船方案.该方案对班轮公司通过航线配船实现节能减排的目的具有重要的意义.【期刊名称】《中国航海》【年(卷),期】2014(037)004【总页数】5页(P115-119)【关键词】交通运输经济学;低碳经济;航线配船;碳排放最小化;成本最小化;双目标规划【作者】薛颖霞;邵俊岗【作者单位】上海财经大学浙江学院,浙江金华321013;上海海事大学水运经济研究所,上海201306【正文语种】中文【中图分类】F552;U692.3+3随着全球能源价格不断上升、温室效应对全球环境的影响日益严重，走低碳发展之路正成为人们的共识。
据统计，全球船舶每年二氧化碳排放量在12亿t左右，约占主要温室气体排放量的5%，预计到2020年，温室气体的排放量将在目前的基础上增加75%，航运业的低碳发展已经刻不容缓。
相关研究结果表明，集装箱船的二氧化碳排放量约为大宗散货、邮船和件杂货船的1.3倍、2.2倍和2.5倍，因此，集装箱运输方面的节能减排是一个值得思考的问题。
航线规划是一项十分复杂的工作，涉及因素众多。
国内外很多学者对其进行了研究，并从不同角度提出了多种解决方案。
RONEN[1]提出根据货运情况优化给定航线的船型。
POWELL等[2]建立了求解各船舶挂靠顺序的混合整数规划模型。
谢新连等[3]建立了以船队的营运和造船的总费用最小为目标函数的线性模型。
苏绍娟[4]把船价、运价等营运参数作为随机、模糊函数，建立了基于不确定性的动态船队规划模型。
杨秋平等[5]建立了以船队总营运利润最大为目标函数的、将船队短期调配使用与长期发展规划结合起来统筹分析研究的航线配船与船队规划数学模型。
低碳经济下班轮航线配船模型及其算法实现
低碳经济下班轮航线配船模型及其算法实现许欢;刘伟;尚雨廷【摘要】考虑到航速变化对航线配船决策所产生的非线性影响,推导了船舶航速与船舶往返航次时间、航次成本及航线配船数之间的数学关系式,把船舶航速作为决策变量引入传统的航线配船模型中,并且把船队的二氧化碳排放量作为优化目标之一,建立船队利润最大与碳排放量最小两个目标最优的双目标航线配船模型.针对模型非线性和混合整数解的特点,采用LINGO11.0优化平台,自编程序,应用分支定界算法,进行仿真算例研究.结果表明,该模型可以同时决策航线配船和船舶航速,其优化结果更符合实际情况,同时更有利于运力的有效利用,船舶燃油消耗的节省和碳排放的减少.【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》【年(卷),期】2013(013)004【总页数】7页(P176-181,192)【关键词】水路运输;航线配船;LINGO;航速;低碳经济【作者】许欢;刘伟;尚雨廷【作者单位】上海海事大学交通运输学院,上海200135;上海海事大学交通运输学院,上海200135;上海海事大学交通运输学院,上海200135【正文语种】中文【中图分类】F550.81;U692.2+1研究报告显示,航运业目前每年排放的二氧化碳超过12亿t,约占全球碳排放总量的4%[1].海运业的碳排放问题越来越引起人们的关注,国际社会也表达了减少海运业碳排放的决心.目前来看,减速航行是短期内显著减少船舶碳排放的有效措施.而船舶航速是班轮航线配船的影响因素之一,它不仅直接影响到船舶往返航次时间,而且影响到航次成本的计算及航线配船数,但是以往的航线配船模型中往往将船舶航速假设为常数,忽略了其对于航线配船决策的影响,并且没有考虑船舶的碳排放问题.文献[2-6]对航线配船问题进行了定义,并探讨了该问题的求解方法;文献[7,8]为国内航线配船问题的研究奠定了基础;文献[9-11]对航线配船模型的优化进行了研究和探讨,并且将优化目标从船队营运成本的最小化过渡到更为合理的船队经营利润最大化,分别建立了线性规划、非线性规划和动态规划模型,在实践及理论方面取得了许多有益成果;文献[12]对不确定情况下航线配船问题进行了探讨,拓展了航线配船问题的研究范畴;文献[13]为弥补目前航线配船问题研究存在的不足,以最大化船公司航线运营利润、最小化运力浪费为目标,建立双目标航线配船模型,通过遗传算法在解空间内的遍历和搜索,得到问题的满意解,并用实例证明了模型的可行性和算法的有效性.这些研究主要以船队盈利或节省成本为优化目标,忽略了船舶航速的影响,将问题简单地处理为线性模型.这类模型都将船舶航速假定为常数,相应地,船舶往返航次时间和航次成本被当作常数.但实际情况往往并非如此,船舶航速并不是一成不变的.特别是在当前低碳经济时代,减速航行已成为船舶节能减排的重要手段.由于船舶的燃油消耗量和往返航次时间与航速之间存在着函数关系,因此当航速变化时,船舶的航次燃油成本和往返航次时间也会随之变化.如果还将其作为定值处理,求得的最优解会偏离实际情况.为了修正这种偏差,本文在传统的线性规划模型基础上,考虑船舶航速变化对航线配船决策产生的非线性影响,并且把船队的二氧化碳排放量也作为优化目标之一,尝试建立船队利润最大与碳排放量最小两个目标最优的双目标航线配船模型,并设计了模型的求解方法.2.1 模型假设在由多港口组成的航线网络上,多船舶航线配船问题较为复杂.在建立具体的数学模型之前,做以下基本假设:(1)研究期内企业不进行新船建造投资;(2)研究期前的投资费用是已经确定的沉没成本,研究期内做的任何决策对它们都无影响,故在配船决策时不考虑这部分费用;(3)船队承担运输任务的航区由若干装货港和若干卸货港组成,共形成G条有货运任务的航线,船舶以简单航次形式运输货物;(4)研究期内欲营运的航线及挂靠港口的顺序已经确定;(5)在给定航线的各港口对之间,已预测出年货运需求量,每条航线上的所有运输需求都必须被满足;(6)在研究期内共有k种船型可供选择,同一航线上配置相同类型的船舶营运;(7)研究期内船队规模不发生变化,即不存在新造船及退役船舶,并且不考虑船舶的租赁,包括出租和承租;(8)研究期内各航线上的运价为已知;(9)船舶载运能力及船舶在港口对之间承运的货物均以吨或集装箱数计量,货物若以集装箱装运,则采用整箱形式;(10)研究期内同一航线上的发船频率相同,船舶以规则的间隔到港装卸货物,一个航次只能由一艘船舶执行,船舶在研究期内运行的船期表不变;(11)研究期为一年.2.2 模型参数(1)决策变量.Vjh——研究期内第j型船在第h航线上的营运航速;xjh——研究其内在h航线上配置的j型船的数量,整数变量;Oj——研究期内第j型船闲置的数量,整数变量.(2)模型参数.Z——船队总利润;Uj——第j型船的额定载箱量;rjh——第j型船在第h航线上的平均舱位利用率;Pjh——第j型船在第h航线上的运价;Rjh——第j型船在第h航线上的年营运费用;Fj——第j型船年闲置费用;Wh——h航线上年货运需求量;Aj——刚进入研究期时,即年初船队中拥有的j型船数量;Qjh——每艘第j型船在第h航线上完成的年货运量.2.3 模型建立传统的航线配船模型[14]式(1)为船队总利润最大化;式(2)保证船队完成研究期内各航线的货运任务,即货运量约束;式(3)保证分配在各航线上的某船型的数量之和与船队中拥有的各船型的数量相等,即运力约束;式(4)保证决策变量的非负性.显然这个模型没有考虑到航速对于航线配船决策的影响,目标函数也比较单一,不适应低碳经济的发展趋势,下面对此模型进行改进.2.3.1 航速与航次时间及航线配船数的关系设t0jh为第j型船在第h航线上每往返航次的停泊时间,它取决于船舶j的航次载货量及挂靠港的装卸效率;t1h为第h航线的发船间隔,它取决于船公司的服务频率;为第h航线的船舶平均往返航次时间,它取决于航线距离、船舶的航行速度和停泊时间,即式中 dh——第h航线的距离.根据赵刚的《国际航运管理》[14],航线h的配船数为而航线h的配船数为分配到航线h的各种船型的数量之和,即2.3.2 航速与船舶油耗量及碳排放量的关系Hughes[15]在1996年的研究表明:船舶的燃油消耗与航速的立方成正比,该定理被普遍接受,并且应用在策略层面上进行油耗分析,因此本文采用油耗与航速之间的这种幂函数关系进行研究.第j型船在第h航线上每往返航次的单船油耗量可表示为式中——第j型船的燃料消耗常数,又称船舶的机能系数;——第j型船每航行天的柴油消耗量;——第j型船每停泊天的柴油消耗量.j船型的年营运天数用Tj表示,则每年每艘j型船在h航线上可完成的航次数可以表示为整个船队全年的燃油消耗量可用表示为将式(10)乘上CO2的转化系数(这里采用IPCC的系数,即1 t船用燃油产生3.17 t CO2[16]),得到另一目标函数2.3.3 航速与营运成本的关系由于燃油成本在船舶总营运成本中占有很大的比例,即船舶营运成本与船舶营运航速存在一定的数量关系,所以原目标函数也应相应的进行改进.用Rjh0表示第j型船在第h航线上单船年营运成本(燃油成本除外),Rjh1表示第j型船在第h航线每年的单船燃油成本.则Rjh=Rjh0+Rjh1,其中式中 pr——船用燃油的价格;pc——船用柴油的价格.则原目标函数可以改写为由此,建立低碳经济下的班轮航线配船模型.目标函数 f1:式(13); f2:式(11)式(14)为航线配船数约束;式(15)为船舶运力约束;式(16)为船舶航速约束,式中分别为j型船的最低航速和最高航速;式(17)保证决策变量的非负性.上述模型是一个双目标混合整数非线性规划模型,它同时包含整数型变量和连续型变量(航线配船数xjh为整数型变量,航速Vjh为连续型变量),目标函数和约束条件均具有非线性,这给问题的求解带来了很大困难,且在多目标规划中,极少存在绝对最优解.这是因为在优化过程中,多个目标往往难以同时达到最优,因此在决策优化过程中,我们应当避免最差的结果,寻找其Pareto最优解(有效解)或弱有效解.多目标规划问题的求解方法有约束法、分层序列法、功能系数法、评价函数法等.针对航线配船的实际情况及该模型的特点,本文采用约束法将双目标规划模型转化成单目标规划模型,即将f1作为主目标函数,将f2进行处理后加入约束条件中.转化的具体方法是:设定一个常数Q,令f2≤Q.Q的取值一般取决于期望目标值,在此模型中可以取政府相关部门规定的碳排放标准或者政府分配给每个航运企业的碳排放配额,由此将双目标模型转化为最终的单目标规划模型.转化后的航线配船模型为目标函数 f:式(13);转化后的模型拥有(G+K+1)个约束条件, (2×K×G+K)个变量,仍然属于非线性混合整数规划模型.该类模型是整数规划中的一大类问题,由于问题本身的复杂性,至今没有太多有效的方法.本文将采用LINGO11.0优化平台,自编程序,进行实证算例研究,以证明所构建模型和求解思路的有效性.以某航运公司在未来一年内的航线配船问题为例,其船队及航线的基本情况如表1-表6所示.假设该公司拥有3种船型的船队,即K=3.各型船的年可营运时间为345天,研究期内营运3条航线,即G=3.假设企业拥有剩余运力,并且在未来一年内企业没有新增运力,根据各航线上的货运量预测结果,求出船队在未来一年内的最优航线配船方案.各型船的技术速度上下限相同,分别为=28节;=14节(j=1,2,3).由于在目前的高油价下,很多班轮公司在亏本经营,因此这里为了更好的说明问题,油价取值比实际市场价格低,分别为燃油价格pr=165美元/t,柴油价格pc=310美元/t.这虽然偏离了实际市场的真实油价,但并不影响模型的求解和验证.该船队目前每年消耗燃油约53万t,排放二氧化碳约167万t,而该船公司的减排目标是在目前的基础上减少30%,即模型中的QCO2取117万t(167万t的70%).将上述参数输入所编写的LINGO程序,运行后,得到低碳经济下的航线配船方案如表6、表7所示.经计算在该配船方案下,船队年利润112 993万美元,船队年油耗量为35万t,年二氧化碳排放量为110.8万t.从该优化结果可以看出,低碳经济下的班轮航线配船模型不仅可以求解出航线配船方案,而且可以计算出船舶在各航线上航行的最佳航速.该模型较全面地考虑了航速与燃油成本、航速与二氧化碳排放、航速与航线配船数之间的关系,反映了船舶航速变化对航线配船产生的非线性影响,优化结果更加符合船队营运的实际情况,更为客观和科学.并且该模型同时考虑了环境效益和经济效益,能够实现节能减排这一可持续发展的目标.对于班轮公司来说,只要根据其船队的实际情况,将对应的参数输入本文所编写的LINGO程序,就可以快速地求解出低碳经济下的航线配船方案,操作简单、方便.全球变暖、环境污染、能源价格上涨成为不可回避的话题,低碳经济越来越受到重视,并已成为应对全球变暖的最佳经济模式.“低碳经济”的发展,将不可避免地对造船、航运及相关配套产业在成本效益、技术、管理等方面带来挑战.本文在传统的班轮航线配船模型的基础上,把航速作为决策变量引入模型中,同时将减少船舶的碳排放量作为优化目标之一,建立了低碳经济下的班轮航线配船模型,并设计了模型的求解方法.通过仿真实验将该模型与传统的航线配船模型的优化结果进行比较分析.结果表明,该模型可以同时决策航线配船和船舶航速,其优化结果更符合实际情况,同时更有利于运力的有效利用,燃油消耗的节省和碳排放的减少.在低碳经济的今天,班轮航线配船也不应再以经营成本最小化或船东盈利最大化作为单一的决策目标,船舶经营者应承担起环境责任,因此航线配船模型的目标函数也应相应的进行调整.但是该模型把研究期定为一年,并且没有考虑到新船的建造、旧船的退役以及船舶的租赁和买卖.此外,航速的降低可能会影响到船东在市场上的竞争力及其市场占有率,进而影响到其船舶的舱位利用率及船公司的利润,将这些因素考虑进去,建立低碳经济下的船队规划模型,并进行优化将会是下一步的研究课题.【相关文献】[1] Buhaug,J J Corbett,Endresen,et al.Second IMO greenhouse gasstudy[R].London:International Maritime Organization,2009.[2] Eurardm.Optimization procedures in maritime fleet management[J].Maritime Policy and Management, 1987(1):27-48.[3] Perakis A N,Jaramillo D I.Fleet deployment optimization for liner shippingPart1,Background, problem formulation and solution approaches[J]. Maritime Policy and Management,1991,18(3): 183-200.[4] Jaramill D I,erakis A N.Fleet deployment optimization for liner shippingPartII:Implementation and results[J].Maritime Policy and Management, 1991,18(4):235-262.[5] Powell B J,Perakis A N.Fleet deployment optimization for liner shipping:An integer programming model [J].Maritime Policy and Management,1997,123 (4):34-35.[6] Cho S C,Perakis A N.Optimal liner fleet routing strategies[J].Maritime Policy and Management, 1996,23(3):249-259.[7] 谢新连,李树范,纪卓尚,等.船队规划的线性模型研究与应用[J].中国造船,1989(3):61-68. [XIE X L,LI S F,JI Z S,et al.Application on the linear model of fleet planning[J].Shipbuilding of China,1989(3):61-68.][8] 谢新连.船舶调度与船队规划方法[M].北京:人民交通出版社,2000.[XIE X L.Ship scheduling and fleet planning method[M].Beijing:People's Communication Press,2000.][9] 杨华龙,钟铭.集装箱班轮航线配船优化决策研究[J].大连海事大学学报,1996,22(3):58-62. 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Optimization of fleet deployment based on bi-objective programming and genetic algorithm[J].Journal of Dalian Maritime University,2010(4):27-30.][14] 赵刚.国际航运管理[M].大连:大连海事大学出版,2006.[ZHAOG.Internationalshipping management[M].Dalian:Press of Dalian Maritime University,2006.][15] Hughes C.Ship performance:Technical,safety,environmental and commercial aspects[M].London:Lloyd's of London Press,1996.[16] 王海峰,白佳玉.国际海运温室气体排放的量化分析及中国对策研究[J].海洋环境科学,2010(6): 923-926.[WANG H F,BAI J Y.Research on the quantification of GHG from ships and China's policy response[J].Marine Enviroment Science,2010(6): 923-926.]。
航运行业降低碳排放的解决方案
航运行业降低碳排放的解决方案一、航运行业碳排放问题的背景和挑战航运行业作为全球贸易的重要组成部分，为经济发展提供了便利。
然而，随着航空和海运业务的快速发展，其对环境的影响也日益凸显。
同时，全球变暖和气候变化等环境问题日益严峻，使得减少碳排放成为各国政府与企业共同面临的挑战。
二、优化能源使用1. 提高运输效率：航运企业可以通过技术改进和物流优化，降低燃料消耗。
采用先进的船舶设计、引入节能设备以及实施智能物流管理系统等措施可以有效提高能源利用率。
2. 推动新能源应用：推广使用生物燃料和液化天然气等清洁能源替代传统燃料；积极开展电动船舶技术研发，并逐步应用于实际运营过程中。
三、改良机械和管理系统1. 船舶维护与升级：定期进行船体和引擎巡检，确保设备正常工作并减少能量损耗。
采用清洁燃料及润滑油，合理利用废热和废气，有效降低碳排放。
2. 航行速度和航线优化：通过智能技术和数据分析，选取最佳航行速度，优化航线方案，并避开高风浪地区等对能源消耗影响较大的区域。
四、推广环保技术创新1. 引入节能设备：例如安装风帆、太阳能发电设备或蓄能装置等，将可再生能源与船舶传统动力系统相结合，减少对传统燃料的依赖。
2. 智能控制系统应用：应用工程控制领域的现代信息技术，实时监测关键参数，调整设备运行状态并优化燃油消耗。
此外，在设备维护保养和管理方面也可以引入智能化技术来提高效率。
五、加强政策支持与国际合作1. 制定环境法规标准：各国政府应积极参与国际和地区环境组织的活动，并制定明确的法规和标准来约束航运企业的碳排放。
同时，鼓励企业主动采取减排措施。
2. 促进国际合作：加强国际组织间的合作和交流，分享碳排放削减经验，并通过技术创新和投资激励等方式共同推动航运行业的低碳发展。
六、案例分析：诺丁汉大学绿色船舶项目诺丁汉大学绿色船舶项目是利用可再生能源提供动力的电动游艇项目。
该项目采用太阳能电池板和风力发电装置为主要能源来源，具备零碳排放特点。
船舶航线优化优化船舶航线降低航行时间和成本
船舶航线优化优化船舶航线降低航行时间和成本船舶航线优化：降低航行时间和成本船舶航线优化是指通过合理策划和调整船舶航线，以降低航行时间和成本，提高船舶运输效率。
在现代物流和贸易中，船舶运输占据重要地位，船舶航线优化对于提高物流效率和降低运输成本具有重要意义。
一、航线规划船舶航线优化的第一步是进行航线规划。
航线规划应综合考虑航线距离、海洋气象条件、港口情况、货物流量等因素。
通过使用先进的船舶航行模拟技术和交通流量分析算法，可以确定最佳航线，避免遇到不利气象条件或拥堵的港口。
船舶航线规划还需要综合考虑船舶的特性和航行速度。
不同类型的船舶具有不同的航速和载货能力，航线规划应根据实际情况选择最佳航速，以保证船舶能够按时抵达目的地并实现最佳的货物运输效率。
二、航行监控与调整船舶航行过程中，需要对船舶的实时位置和航行状态进行监控与调整。
通过使用船舶自动识别系统（AIS）和船舶监控技术，可以实时监控船舶的位置、速度和航向，及时发现航行异常情况，并进行航线调整和优化。
航线调整可以根据海洋气象条件、船舶燃油消耗、货物运输需求等因素进行。
例如，在遇到恶劣天气或大浪的情况下，可以选择更安全的航线，以保障船舶和船员的安全；在船舶燃油价格上涨或货物运输成本增加的情况下，可以选择更省油或更经济的航线，降低航行成本。
三、航行速度优化航行速度是影响航行时间和成本的重要因素之一。
通过优化船舶航行速度，可以实现船舶航行时间的缩短和运输成本的降低。
航行速度优化需要综合考虑船舶的航速性能和燃油消耗。
通过预测航行过程中的海洋气象条件和水流情况，可以选择最佳的航速，以减少航行时间和降低燃油消耗。
此外，通过合理安排航行速度，还可以避免因为船舶抵达过早而造成的港口等待时间和不必要的成本。
四、协同运输协同运输是指多艘船舶之间的合作与协调，以实现船舶运输效率的最大化。
通过运用信息技术和智能物流平台，可以实现船舶之间的信息共享和资源优化配置。
协同运输可以通过合理安排船舶的航行轨迹和停靠港口，避免同样起终点的船舶之间出现重叠运输，减少空载和重载，提高船舶的装载率和运输效率。
低碳经济下班轮航线配船模型及其算法实现
摘要： 考虑到航 速 变化对航 线 配船 决策所产 生 的非线性 影响 ， 推 导 了船舶航 速与船舶
往返 航 次时 间 、 航 次成本及航 线配船数 之 间的数 学关 系式 ， 把船 舶航速 作 为决策 变量 引 入 传统 的航 线配船模 型 中， 并且把 船 队的二 氧化碳排 放 量作 为优化 目标之 一 ， 建 立船 队 利 润 最大与碳排 放 量最 小两 个 目标最优 的 双 目标航 线配 船模 型 ． 针 对模 型 非线 性 和混
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。
远洋干线班轮航速与航线配船优化模型与算法
Ａ ｃ ａ ｓ ｅ ｓ ｔ ｕ ｄ ｙ ｖ ｅ ｉ ｒ ｉ ｆ ｅ ｓ ｔ ｈ ｅ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｎ ｅ ｓ ｓ ａ ｎ ｄ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｙ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｐ ｏ ｓ ｅ ｄ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ａ ｎ ｄ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ．Ｅ ｘ ｐ ｅ ｉ ｒ ｍｅ ｎ ｔ ｒ ｅ ｓ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｌ ｉ ｎ ｅ ｒ ｓ ｈ ｉ ｐ ｐ ｉ ｎ ｇ ｃ ｏ ｓ ｔ ｓ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｓ ｉ ｇ ｎ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｎ ｔ ｌ ｙ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ｏ ｐ ｔ ｉ ｍｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ，ａ ｌ ｌ ｏ ｃ ａ ｔ ｉ ｎ ｇ ｒ ｅ ａ ｓ ｏ ｎ ａ ｂ ｌ ｅ ｔ ｙ ｐ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｎ ｕ ｍｂ ｅ ｒ ｏ ｆ ｅ ｏ ｎ ｔ ａ ｉ ｎ ｅ ｒ ｓ ｈ ｉ ｐ ｓ ｉ ｎ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ｒ ｏ ｕ ｔ ｅ ｓ ．Ｉ ｎ ｖ ｉ ｅ ｗ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ｓ ｏ ｆ ｆ ｕ ｅ ｌ ｐ ｉ ｒ ｃ ｅ ，ｌ ｉ ｎ ｅ ｒ ｃ ｏ ｍｐ ａ ｎ ｉ ｅ ｓ ｓ ｈ ｏ ｕ ｌ ｄ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ｐ ｉ ｒ ａ ｔ ｅ ｌ ｙ ｃ ｈ ｏ ｓ ｅ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｅ ｇ ｙ ｏ ｆ” ａ ｄ ｄ ｉ ｎ ｇ ｓ ｈ ｉ ｐ ａ ｎ ｄ ｓ ｌ ｏ ｗ ｄ ｏ ｗｎ ｉ ｔ ｓ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ”ｏ ｒ” ｒ ｅ ｄ ｕ ｃ ｉ ｎ ｇ ｓ ｈ ｉ ｐ ａ ｎ ｄ ａ ｃ ｃ ｅ ｌ ｅ ｒ ａ ｔ ｅ ｉ ｔ ｓ ｓ ｐ ｅ ｅ ｄ ”．ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｗｉ ｌ ｌ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ — ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｙ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｉ ｒ ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍｉ ｃ ｂ ｅ ｎ ｅ ｉ ｆ ｔ ｓ ．
不确定环境下的班轮运输补油策略与航速优化
不确定环境下的班轮运输补油策略与航速优化张素庸;汪传旭【摘要】考虑燃油价格的不确定性及航运碳排放因素,以船舶加油港口的选择、补油量和各航段航速为决策变量,建立基于模糊规划的班轮运输船舶燃油补给策略与航速优化模型.从理论上分析论证该模型存在最优解,并运用实例验证模型的有效性.进一步分析燃油价格模糊区间大小、碳税税率对航运成本、船舶补油策略和航速决策的影响.结果表明:班轮企业只有合理设置燃油价格模糊程度和碳税税率,才能保证企业的经济效益和社会效益.%With the fuel price uncertainty and carbon emissions taken into account,the model for optimizing the liner shipping bunkering strategy and the speed is developed,which determines the bunkering ports,the bunkering amount and the speed of every leg of a voyage.Theoretical analysis proves the existence of the optimal solution to this model.A real example is given to illustrate the validity of the proposed model.The effects of the uncertain degree of oil prices and the carbon tax rate on refueling strategy and sailing speed are analyzed.The results show that the liner shipping enterprises should set up the fuzzy degree of fuel price and the carbon tax rate reasonably,in order to ensure the economic and social benefits of enterprises.【期刊名称】《中国航海》【年(卷),期】2017(040)003【总页数】6页(P129-134)【关键词】交通运输经济学;模糊规划;碳排放;补油策略;航速优化【作者】张素庸;汪传旭【作者单位】上海海事大学经济管理学院,上海201306;上海海事大学经济管理学院,上海201306【正文语种】中文【中图分类】U676.3汪传旭(1967—)，男，安徽安庆人，教授，博士生导师，研究方向为供应链与物流管理。
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第38卷第4期2017年12月上海海事大学学报Journal of Shanghai Maritime University Vol.38 No. 4 Dec. 2017D01：10.13340/j. jsmu. 2017. 04. 001文章编号：1672 -9498(2017)04-0001-05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(大连海事大学交通运输管理学院，辽宁大连116026)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C〇2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C02排放量却在下降，且下降幅度逐渐变小。
关键词：航线配船；船舶航速；碳税；非线性规划中图分类号：U692.33 文献标志码：AFleet deployment and speed optimization of linersconsidering carbon tax costXING Y u w ei,YA N G Hualong,ZHANG Yan(Transportation Management College, Dalian Maritime University, Dalian 116026, Liaoning, China)Abstract:For the liner fleet deployment and speed optimization isue under the b saving and emission reduction,the volume of carbon emission of liners is transferred to the c by introducing the carbon tax policy.A nonlinear programming model of fleet deployment and liner speedoptimization is established with the objective to minimize the total w successive approximation algorithm combined with enumeration is proposed.The numerical test of fourcontainer liner routes is conducted witli the data selected from the standard example base.The resultsverify the applicability a nd effectiveness of the model and the algorithm.The sensitivity analysis showsthat：the liner speed slows down and the number of deployed ships goes u tax rate;though the t otal weekly operating cost of liners increases obviously,the total volume of carbonemission decreases and its decreasing scope appears to be narower.Key words：fleet deployment；ship speed;carbon tax;nonlinear programming收稿日期=2017-04-12修回日期=2017-05-24基金项目：国家自然科学基金(71372088，71202108#作者简介：邢玉伟（1990—#，女，迁宁朝阳人，博士研究生，研究方向为物流工程与管理，（E-mail)xingyuweil990@163. com;杨华龙（1964—#，男，迁宁大连人，教授，博导，博士，研究方向为交通运输规划与管理，（E-mail)hlyang@dlmu. edu. cnh tp：//$ww. smujournal. cn hyxb@ shmtu. edu. cn2上海海事大学学报第38卷〇引 s航线配船和航速优化是班轮公司班轮营运中的 重要决策问题[1]。
国际海事组织2014年发布的第 三次温室气体研究报告指出,2007—2012年整个航 运业排放的CO;达10. 16亿"占全球CO;排放总 量的3.1%[2]。
近年来，随着人们环保意识的不断 加强，船舶C〇2排放对环境的影响问题已越来越受 到关注。
欧盟正在试图效仿航空业征收“航海碳 税”，国际海事组织也正在研究如何利用碳税推动 国际航运业减少C〇2排放[3]。
因此，考虑碳税等因 素，研究班轮航线配船和航速优化问题对提高航运 公司的盈利和节能环保水平具有重要的现实意义。
PEMAKIS等[4]和 JARAMILLO等[H]最早提出了 航线配船问题，并且针对该问题建立了线性规划模 型。
NG[6]进一步考虑了需求波动因素，建立了航线 配船整数线性规划模型。
上述研究虽然具有一定的 合理性，但却都将航速设为定值，班轮往返航次时间 和航次成本也被当作常数。
这显然与班轮公司在燃 油价格波动情况下采取航速调整策略不符。
RONEN[7]指出班轮的燃油消耗量几乎与航速的三 次方成正比。
为此，WANG等[8]将航线配船和航速 优化问题相统一，以总营运成本最小或总利润最大 为目标，建立了航线配船与航速联合优化模型，取得 了许多可喜的研究成果。
然而，上述研究均未涉及 船舶C〇2排放问题。
基于此，学者们正逐渐将研究视角转向涉及航 运低C〇2排放的领域。
CORBETT等[G]分析了单一减少 CO2有效性及对海运成本效益的影响。
包甜甜等[10]针对航线 配船问题，建立了集装箱班轮船队利润最大、CO2排 放量最小的双目标模型。
考虑到班轮运输的多航线 网络化特征，许欢等[11]将CO2排放量作为优化目标 之一，建立了船队利润最大、CO2排放量最小的双目 标航线配船模型，并将CO2排放这一目标函数转化 为约束条件进行求解;郭咏春等[12]提出在最小化营 运成本的同时，规定CO2排放量不能超过一个上限 值，然后求得两者中的帕累托最优解。
上述研究都 在优化模型中将CO:排放量作为一项约束，并未考 虑碳税因素，因而尚不能全面有效地运用碳税政策 推动航运公司的节能减排。
叶德亮等[3]_然在航 线配船模型中考虑了碳税问题，但却假设船舶航速 为常数，这与班轮公司根据燃油价格波动采取航速 调整策略不符。
本文在借鉴已有研究的基础上，结合碳税政策，http i/Z^www. smujournaJ. cn hyxl)@ shmtu. edu. cn 将船舶CO2排放量转化为相应的碳税成本，研究多 、型 合 ，并设 合 步 模型进 求 ，以期为在节能减排背景下的班轮公司航线配船和航 提。
1问题描述与建模l.i问题描述及假设在 中，需设计方案，结合市场需求和航运成本变化等情况，将 中型 合理 到上。
往返 、及 、期 等都 定 ，间需求 也 已，并且 燃油与航速呈三次方关系，选择不同的航速不仅会影响 航线配船的数量，而且会影响船舶的燃油消耗量和 CO2排放量。
由此可见，在考虑碳税的情况下，通过 将 CO2为 ，合 目实现 最，在 需求且 收 定下，定合理 数 合速，使包括船舶成本、燃油成本以及碳税成本在内的 船舶周总营运成本达到最小，以获得最佳的经济 效。
问题的基本假设如下：（1)航线上配置的船舶 船型相同或相近，船舶在每个航段勻速航行。
(2)不考虑船队规模的变化，并且不考虑船舶的租 赁问题。
（3)班轮发船频率均为周班。
1.2参数与变量相关参数:F为航线集合，F= /1，2,…，#，rE F R为船型集合，R= /1，2,…，为所有 航线的周总营运成本；；为s型船每天的期租费 率;#为船舶在「航线上挂靠港口的数量;$为r航 线上挂靠i港口的固定费用;〇…为「航线上挂靠i港 口的可变费用;7为r型船的载箱量;C为重油的 市场均价;^〇为~型船的设计航速，即w型船满载时 在静水中的经济航速;G为~型船以设计航速航行 时的耗油量;^…为r型船在航速为$时的耗油量，其 中G s = (T S s)3G;<为^航线的长度;C为轻油的 市场均价;。
0为w型船靠港停泊时的耗油量;3为燃 油转化为CO2气体的因数（即燃油含碳量的比值因 数与燃油CO2转化率的乘积）；*为碳税税率;％为 r航线上第5个航段的货运量;9为w型船在「航线 上的往返航次时间；9p为r 航线上的船舶每航次在第4期邢玉伟，等：考虑碳税成本的班轮航线配船与航速优化3港口所需要的最短靠港停泊时间；9为船舶在r航 线上以航速S航行的航次时间;6s为可配置的^型 船的数量;A_n为w型船的最低航速;为w型船 的最高航速;为r航线上i港口到j港口的集装箱 需求量*决策变量为T航线上的船舶每航次实际靠 港停泊时间;@为0-1变量，即当W型船配置在r航 线上时，@ = 1$否则@ = 0;T为^型船在r航线上 的航行速度;/s为r航线上配置的W型船的数量。
1.3模型构建基于以上问题假设和参数定义，建立考虑CO;排放的航线配船与航速优化模型如下：目标函数：min Cl C = ##!Cv n…xv r +v"V r"R###($ +8A)@ +t；e V r e R i=1## (C G v9 + c;G〇：)+^e V reR*?##(G S9+G〇:) (1)^e V reR约束条件：% $#@7, ％r e R，5 e丨1，2,…，#0(2) v e V9=</ # (24@T v)，％r e R(3)'v e V9=@(9# + 9)，％v e V，r e R(4)nv r=「9U1，%v e V，r e R(5):=# (@(7/v r - 9))，％r e R(6) v e V# (@nv)$6v，％v e V(7)r e R#@v r= 1，％r e R(9)v e VAv m i n $# (@T vJ$Av m.，％V e V(G)r e R@v r e|0，1(，％v e V，r e R(10)nv r e Z+U/0 0，% v e V，r e R(11)：'9，％r e R(12)式（1)表示目标函数为所有航线的周总营运成 本最小，其中:第1项为船舶固定营运成本;第2项 为港口的挂靠费用;第3项为燃油成本，包括主机燃油成本和副机燃油成本，其中## (G v9)为航^ e V r e R行过程中的油耗，##(G v:)为船舶实际停泊^ e V r e R油 ;第 4 为 ，次 CO2量由航次油耗乘以燃油转化为CO2气体的因数3 (本文取3. 17)得到。