基于两阶段分布式鲁棒优化的陆港选址问题研究

作     者：温荣禄 

作者单位：大连海事大学 

学位级别：硕士

导师姓名：唐亮

授予年度：2023年

学科分类：08[工学] 0823[工学-交通运输工程] 

主      题：内陆港选址 分布式鲁棒优化 需求不确定 分解算法 

摘      要：内陆港是内陆集装箱运输网络的重要集装箱中转节点,能够把来自沿海港口的集装箱货物分别运输到内陆货主处,也可以把来自内陆货主的货物集中运输至海港。因此,建设内陆港可以帮助海港拓展其内陆腹地,提高集装箱运输网络的收益和沿海港口在内陆地区对于货物的吸引力,促进海港与内陆地区协同发展。对内陆港进行合理规划可以增强沿海港口在内陆地区的竞争力、提升集装箱运输网络运营效率,是保证陆港建成后可有效运营的关键。然而内陆港选址会涉及到许多不确定的因素,使得内陆港选址更加困难。针对这一问题,本文对在不确定的集装箱货运需求环境下如何对内陆港进行选址这一问题进行研究,研究结果可以为陆港选址问题提供新的角度。本文在对内陆港相关文献进行总结,分析研究不足之后,针对在货运需求不确定的情景下如何进行内陆港选址问题进行研究。首先建立了确定的集装箱货运需求情景下的内陆港选址模型,考虑需求概率分布信息部分已知情形,使用货运需求的一阶矩信息设置模糊集来刻画货运需求的不确定性,以内陆集装箱运输网络运营成本及陆港建设成本最小为目标函数,构建多周期的两阶段分布式鲁棒内陆港选址模型。本文考虑了分布式鲁棒优化模型较难求解的问题,运用对偶理论将分布式鲁棒优化模型转化为易于求解的形式,利用割平面法原理设计分解算法求解,最后通过算例分析验证分布式鲁棒优化模型和分解算法的有效性。算例分析结果表明:(1)分布式鲁棒优化模型处理不确定的集装箱货运需求下的内陆港选址问题时可以很好的解决此类问题,同时分布式鲁棒优化模型在降低货物运输需求和供给不确定性影响的同时,系统总成本提高的并不显著;(2)合理的内陆港选址可以提高内陆集装箱运输网络的效率,本文内陆港选址结果中3个内陆港共承担了内陆集装箱运输网络约69%TEU的货物;在空箱方面大部分客户会选择储存部分空箱来满足对于重箱的供给,小部分的客户则会选择将空箱全部储存在陆港。(3)惩罚成本的变化会对系统的总成本以及网络中各个节点的空箱库存量产生一定的影响,惩罚成本可以通过影响空箱库存量的增加间接导致分布式鲁棒优化模型的第二阶段成本中的库存成本增加,随着库存成本的增加,系统总成本也随之增加。同时当惩罚成本逐步升高时,客户了避免高昂的惩罚成本会尽可能的满足重箱的供给,因此节点处的空箱库存量也开始逐渐上升,部分节点会达到节点处的空箱库存容量。