基于蚁群算法的集装箱港口选择与网络均衡分析

基于蚁群算法的集装箱港口选择与网络均衡分析

论文摘要

改革开放30年来,港口作为对外开放的窗口,对国民经济发展呈现出越来越重要的推动作用。但是随着集装箱港口的迅猛发展以及货主码头的增加,使集装箱港口之间的竞争日趋激烈,造成了当前港口生产能力的部分过剩,一方面港口经营效益下降,另一方面也导致了港口资源的巨大浪费,影响了地区经济的可持续发展。为维持自身发展,在日益激烈的竞争中取胜,港口需要获得稳定、大量的货源。了解港口使用者对港口的评价过程和结果,做好港口网络的宏观结构与微观结构研究,建立和完善港口网络发展的理论基础,对于促进我国港口持续健康发展,增强国际竞争能力,使之更好地为国民经济和社会发展服务具有重要的理论价值和现实意义,是一个极为重要的课题。本论文以集装箱港口选择与港口网络均衡分析作为理论基础,结合智能算法建立优化模型,综合考虑货主港口选择的特性与港口市场竞争的特点,对货主如何进行港口选择以及如何在港口网络中进行货流分配等问题进行深入研究。论文主要研究成果概括如下:1、本论文提出了全新的货主港口选择优化模型,其以货主港口选择几率最大化为目标,即几率越大的港口越容易被货主选择。该模型综合考虑了货主选择港口的三个主要因素,定性分析与定量计算相结合,具有良好的可操作性。由于该模型是多目标组合优化模型,结构复杂,传统方法求解困难。本论文采用了一种模拟进化算法——蚁群算法,来寻找网络中的最短路径;同时,为了提高蚁群算法的搜索效率,采用了一个新的信息素增量更新策略——ANT-weight策略。最后,通过实例对该模型和算法进行了检验,理论分析和运算结果一致,表明了模型和算法的有效性。2、货主港口选择的依据是港口网络构成的基础,港口网络建立的是否合理将会直接影响货主的利益。本论文以货主港口选择几率最大化为目标函数所建立的静态港口网络,是以被选港口吞吐量无限大、港口费率相差不大为前提条件的,但在实际运输过程中,受港口吞吐能力的限制以及港口拥挤、阻塞现象越来越严重的影响,要求货物应按照一定的规则,符合实际地分配到港口网络中的各条航线上,这就形成了动态港口网络。为了解决货流量分配问题,本论文采用了交通分配模型中的增量分配法,将OD间货流量平分成若干等分,循环分配到网络中:因为寻找最短路径是货流量分配中最基本也是最重要的计算,所以提出基于粗粒度并行蚁群算法的增量分配模型,此模型实现了动态港口网络中货流的最佳配置,使建立的动态港口网络达到均衡。最后,运用该模型对某区域集装箱港口网络进行检验,得到了集装箱港口网络规划的优化效果。3、港口网络作为运输网络的重要组成部分,服务于国家经济发展的需要,因此,分析港口网络协调发展对社会和经济带来的影响,避免紧缺社会资源的浪费,在提倡科学发展观的今天格外具有现实意义。本论文提出了基于集值统计方法的模糊综合评价模型,利用专家定性分析给出各指标的区间估计,从而形成一个集值统计序列,进一步定量计算出指标评价值,解决了具有不确定性特点的模糊评价问题,该方法用于评价港口网络协调发展具有可操作性和实用性。最后,通过实例对该模型进行了检验,结果表明可以得到更为可靠的评价。论文最后对全文进行了总结,并对有待于进一步研究的问题进行了展望。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 论文背景与研究意义
  • 1.2 国内外研究现状与理论综述
  • 1.3 本文的主要工作及研究结构
  • 1.4 本文主要创新点
  • 第2章 集装箱港口的发展趋势分析
  • 2.1 我国集装箱港口发展的历史沿革
  • 2.2 集装箱港口体系的形成与演化机理
  • 2.3 集装箱港口的发展趋势及功能演变特点
  • 2.4 集装箱港口网络发展特点
  • 第3章 集装箱港口的市场特点及竞争分析
  • 3.1 集装箱港口产业特点
  • 3.2 集装箱港口市场结构特点分析
  • 3.2.1 集装箱港口市场结构的判定
  • 3.2.2 集装箱港口运输需求形态分析
  • 3.2.3 集装箱港口的供给分析
  • 3.2.4 集装箱港口供需均衡与非均衡分析
  • 3.3 集装箱港口的竞争
  • 3.3.1 集装箱港口市场竞争性分析
  • 3.3.2 集装箱港口竞争的主要内容
  • 3.3.3 世界集装箱港口的竞争趋向
  • 第4章 基于蚁群算法的货主港口选择优化
  • 4.1 影响货主选择港口的因素分析
  • 4.1.1 对时间要素的分析
  • 4.1.2 成本要素分析
  • 4.1.3 服务要素分析
  • 4.2 蚁群算法的基本理论
  • 4.2.1 基本蚁群算法概述
  • 4.2.2 蚁群算法研究现状
  • 4.2.3 蚁群算法工作原理
  • 4.3 数据调查
  • 4.3.1 调查问卷设计
  • 4.3.2 调查问卷结果分析
  • 4.4 货主港口选择问题建模
  • 4.5 基于蚁群算法的货主港口选择问题求解
  • 4.6 算法分析
  • 第5章 基于蚁群算法的港口网络均衡分析
  • 5.1 港口网络均衡机理分析
  • 5.2 基于并行蚁群算法的增量分配模型
  • 5.3 算法及均衡结果分析
  • 5.3.1 算法分析
  • 5.3.2 网络均衡结果分析
  • 第6章 基于集值统计方法的港口网络目标评价
  • 6.1 港口网络的评价目的与意义
  • 6.2 评价指标体系分析
  • 6.2.1 指标体系建立原则
  • 6.2.2 评价方法的选择
  • 6.2.3 港口网络评价指标体系的具体设计
  • 6.3 港口网络评价模型的建立
  • 6.3.1 基于集值统计方法的模糊综合评价模型
  • 6.3.2 评价集合的建立
  • 6.3.3 各因素权重系数的确定
  • 6.3.4 与其它评价方法的比较
  • 6.4 应用算例
  • 第7章 结论
  • 参考文献
  • 攻读学位期间公开发表论文及参与的科研项目
  • 附录A
  • 附录B
  • 致谢
  • 相关论文文献

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