基于托运人的多式联运路径优化影响因素分析

　第一章 绪论

　　1.2国内外研究现状

1.2.1 一般多式联运路径优化研究现状

多式联运路径优化作为车辆路径选择问题中的重要组成部分，从上世纪80年代开始，多式联运在发达国家获得长足的发展空间，并受到学术领域的广泛关注，随着该领域的不断发展，多式联运路径选择逐渐发展为运筹和组合优化科学上的重要研究课题，时至今日，关于多式联运路径优化问题的研究角度和研究成果持续扩大，本次研究基于前人的研究结论和现状，以问题特征为导向，从优化目标、约束条件、问题求解三个层面为基础针对该课题展开多维度研究和分析，并在此基础上进行简要概述。

（1）优化目标

多式联运路径优化模型的动机通常可划分为单一目标和多目标两种类型，前者的研究模型主要体现在运输成本、运输时间损耗等方面进行改善和优化，多目标模型则从多个方面综合对多式联运路径选择进行优化。

孙岩[2]通过对相同商品的不同服务方式展开深入研究，并通过最大限度降低运输总成本为基础构建多式联运路径模型，并以此为基础对该模型进行优化和完善，同时采用定量和定性分析法相结合对市场供需双方的多式联运计划的稳步实施进行全面分析和探讨。

刘松等[3]研究中将多种运输方式转运过程中产生的时间成本进行综合对比和分析，并以此为基础建立多式联运路径优化模型，该模型涵盖转运时间、转运最短距离等指标。

户佐安等[4]从多式联运不同决策主体的需求出发，以广义上的费用上的最优解作为构建多式联运路径模型，通过优化目标展开对比和分析，从中发现优化目标的差异对最终的决策造成不同程度的影响，获得了不同权重组合下的多组全局最优解。

Woo[5]研究将物流最小化作为最终目标，针对汽车零部件在从韩国到X的运输路径方案进行全面对比和分析，从中探究多种影响因素，并认为在众多因素中，库存成本影响运输路径的键的要素。

郭晓燕[6]的研究重点侧重于绿色运输、集装箱运输等层面展开深入研究和分析，并以此为基础围绕中欧班列的多式联运中的多项评价指标为研究基础，将降低运输费用、碳排放、时间成本等纳入综合考虑范围，并形成目标模型，引入遗传算法探究多式联运的最佳方案。

彭勇等[7]等提出考虑班期限制的货物多式联运路径模型，以总运输时间、总运输费用和总运输风险为优化目标，针对算例的研究和分析认为，铁路运输很多时候受到发班时间的影响，且这项指标产生的影响是深远的。

甄远迪等[8]在考虑集装箱多式联运过程的多种未知因素，对运输时间、运输成本、运输目标等内容展开多维度、深层次的分析和研究，从中探究多是多式联运的最优解。

（2）约束条件

多式联运路径规划中的约束条件通常包含网络能力限制、时间窗约束等，网络能力限制一般包括在路段的运输能力约束以及中转节点的作业能力约束，时间窗约束即对货物的运到时间有所限制，一般包含运到的时间下限和上限。

张鹏鸽等[9]研究的侧重点集中在西江水系公铁多式联运，对于西江水系不同时期的通航状况产生的影响展开多维度研究和分析，并围绕航道通行的整体能力设定相应的条件和目标。

黄丽霞等[10]在研究危险货物的多式联运路径优化问题时，构建双目标的0-1线性规划模型，同时考虑货物的送达时间要求和运输弧上的运输能力限制。

于雪峤等[11]的研究主要集中在运量存在未知因素的基础上对多式联运问题展开深入分析和研究，在研究过程中设置各类约束条件，并将中转节点中设置相应的时间节点，将费用最低作为最终目标构建多式联运路径优化模型，从运输方式和运输路径两个方面中得出最短路径。

温旭丽等[12]研究将降低运输能力、运输规模、影响因素、运输成本等方面进行综合考虑，并以此为基础建立多式联运路径模型，在研究中引入遗传算法得出最终结果。

梁晓慷[13]围绕运输的时效性作为切入点，对铁路运输在整个运输计划中的占比产生的影响展开深入研究和分析，并在研究中将时间窗作为重点考虑的因素，并对模型进行了仿真求解,充分验证了模型的可靠性与实用性。

张军伟[14]的研究主要将托运货物和人力运送的时间作为重点参考时间节点，并将运输总成本指标最小化作为最终目标构建多式联运模型，在设计过程中利用转换系数作为其中的关键组成部分，并引入遗传算法对整个运输成本指标展开全面研究和计算。

梅梦婷[15]将时间窗和运输能力作为约束条件，以成本、时间、碳排放量最小作为目标，构建考虑模糊时间的多目标路径优化模型，表征了时间窗约束中考虑运输方式固定班期的必要性，优化结果为经营人提供更贴近实际运输状况、科学可靠的运输方案。

当前针对多式联运求解的问题大致可划分为启发算法和精确算法两种类型，其中精确算法通常指的是通过对比和计算求得最优的解决方案，一般涉及到割平面法、整数规划法、分支定界法等，该算法需要应用LINGO、CPLEX等软件，能够有效提升求解效率，不过该算法通常适用于计算规模不大的线性问题，一旦涉及到规模过大的非线性问题，只能通过启发式算法进行计算，目前应用较为广泛的算法主要有遗传算法、粒子群算法、蚁群算法等，算法的选用可以根据问题的具体情况而定。

王巍等[16]针对集装箱多式联运过程中运输方式和运输路径最优解的问题展开多维度、深层次的分析和研究，并以此为基础构建相应的计算模型，通过将运输网络划分成若干阶段，引入虚拟城市节点，并提出了不受随机分布多节点的精确求解方法。

Wang和Wang[17]在研究中专门设计了一种能够有效优化和提升运算效率的方法，并将运输成本最小化作为目标展开深入分析和研究，选取特定运输企业展开实证分析，有效改进遗传算法的结果和效率。

唐建桥[18]的研究主要围绕集装箱多式联运的具体流程展开，主要针对不同操作步骤中的匹配程度的最优解进行测算和分析，从中选取模拟退火算法作为最终得到求解方法，在此基础上创设特定应用场景展开算例拓展和延伸。

熊桂武[19]的研究主要针对的传统运输的问题展开分析和探讨，从中发现多式联运本身需要通过节点换装的流程，无形中造成计算中由于库存、节点时间窗等方面的因素存在一定特殊性，基于此，其在研究中充分结合遗传算法和K短路算法，有效提升算法的全面检索能力。

成耀荣[20]等在研究中针对碳排放的多任务专门设计了能够变长的符号编码，并将文化基因算法纳入综合考虑范围，证明了模型与算法的有效性，并针对问题特点提出多任务间的路径节点和运输方式整合策略。

　1.2.2冷链货物多式联运路径优化研究现状

（1）国外冷链货物多式联运路径优化研究

国外关于冷链物流与多式联运的研究相当丰富，针对冷链货物运输的理论研究也较为成熟，从运输设备、运输手段等方面，根据易腐货物运量波动幅度大、运输时效性强、运输条件严格等特点，建立了较为完善的运输体系。

Dulebenets等[21]以难储存、易腐败货物的产品多式联运费用最小化作为目标模型，在研究中将中转成本、运输成本、破损成本等纳入综合考虑范围，采用非线性函数的方式表达货物质量现状，并通过分段求解的方式进行适当转化。

MarcoBortolini等[22]针对欧洲各国的生鲜产品多式联运路径问题进行研究中，将碳排放、交付时间、运营费用等作为目标模型的参考指标，并针对运输过程中农产品的热呼吸和质量展开多维度、深层次的分析和研究，通过实证分析的方法验证研究模型的稳定性和有效性，从而得出该路径的最优解。

NingTao等[23]针对冷链配送过程中碳排放量大的问题，提出了碳税机制下生鲜农产品冷链配送路径优化方法，以碳排放成本和综合成本最小化为目标,引入碳税机制定量分析,综合考虑需求数量、需求时间和卸载时间约束,建立问题的数学模型，有效优化配送路径。

Olkhova M等[24]围绕乌克兰的生鲜食品运输展开分析，并认为在运输距离存在差异的情况下选择铁路或公路的运输方式，极易对最终的运输效率造成较大程度的影响，在研究过程中对运输距离高于600公里的运输方式中进行计算和分析，从中得出铁路运输的经济效益最高。

Lelen等[25]的研究主要将难储存、易腐败的生鲜食品的运输安全性作为研究重点，对运输安全相关的若干个指标展开全面分析和探讨，并以此为基础总结出多式联运的特征，融合多个关联性较强的指标作为影响多式联运的关键因素，并构建相应的研究模型，极大降低了此类货物的运输队成本支出。

Baginova等[26]的研究主要构建了陆联运、易腐货物的计算模型，围绕此类货物在不同季节中的运输环境展开深入研究和分析，并将运输成本最小化作为目标，同时将运送闲时和忙时的实际情况分别制定方案，从而提出科学可行的优化建议和对策。

（2）国内冷链货物多式联运路径优化研究

冷链货物运输在我国起步较晚、发展尚不成熟，但随着政策利好及人民生活消费水平的提高，近几年我国在生鲜产品冷链运输与多式联运方面的研究在不断充实。

李靖[27]针对生鲜冷藏的集装箱能耗展开深入研究，并采用量化处理的方式展开，从中得出与冷藏集装箱制冷能耗相匹配的的多式联运方案，并对运输总能耗进行分析，以运输总能耗、运输总费用和质损率为目标函数，构建生鲜货物多种目标有机融合的多式联运路径，并以此为基础建立模型，引入NSGA-Ⅱ算法，通过对算例求解获得路径解集展开多维度对比和评价，总结出在特定环境下多式联运运输模式相较于单一化的运输模式更具优势。

张习习[28]提出了基于低碳的生鲜针对农产品制定的多式联运路径的模型选择，应当将中转过程中产生的成本、货物破损成本、时间成本、碳排放量等纳入综合考虑范围，以此为基础搭建科学可行的多式联运路径模型，该模型能够满足多种运输任务，且成为中众多运输模型中的最优解。并深入研究和探索碳税成本对农产品的运输成本造成的影响进行，从而论证该运输方案的可行性。

徐林坤[29]的研究主要将易腐产品在运输过程中的质量下滑、温度变化等产生的成本损耗展开分析，并通过排队论对公路运输的集结时间展开多维度、深层次的分析和研究，以此为基础构建此类产品的多式联运路径选择模型。不仅如此，还将蚁群算法引入其中，对农产品运输方案最优解展开深入分析和探索。

李玉民等[30]考虑了高铁节点服务时间窗和收货时限模糊时间窗约束，以成本最小化作为目标，构建以高铁作为主要运输方式的多式联运路径选择模型。

王露[31]考虑了远距离运输过程中地区间环境温度差异以及制冷温度对生鲜农产品质量与制冷能耗的影响，以运输成本、制冷成本、碳排放成本之和最小为目标构建优化模型，通过对中欧间生鲜品冷链多式联运方案算例分析表明制冷成本与箱内外温差与运输时间密切相关，在总成本中占重要比重。

李世昌[32]对生产农产品和易腐货物的整体质量变化进行深入研究和归纳，针对冷藏集装箱制冷费用和运输成本进行全面分析和计算，将成本支出最小化为目标够艰难多式联运的路径选择模型。并在此基础上融入非线性模型展开分析处理，围绕我国当前多种类型的生鲜易腐货物的运输方案的算例展开研究，从而得出准确性和真实性俱佳的求解。同时通过合理提升铁路运输效率和调整铁路运输价格两个层面对灵敏度进行综合研究和探讨，从中得出上述两者方式能够有效控制此类货物的运输成本费用的结论。

程涛[33]在研究中将冷藏集装箱多式联运和当前居于主流的冷链运输进行有机融合，并以此为基础建立此类运输路径的模型，同时将混合时间融入其中，其主要作用在于描述客户的实际需求，最大限度达到客户的时间成本和运送成本之间的均衡。

刘松等[34]的研究主要围绕碳排放作为切入点，围绕多式联运中的水路运输和铁路运输中的特定时效性展开分析和研究，在此基础上融入易腐货物损坏率、集装箱制冷成本等特征构建以运输成本最小化为目标的路径选择模型，并引入遗传算法对其进行计算求解，从中得出应当紧扣决策方的实际需求指定成本最小化的运输方案。

刘磷[35]研究侧重点集中在冷藏集装箱海陆运输的多式联运路径选择问题，其在研究中认为应当将集装箱的制冷成本纳入考量范围中，并从中将普通集装箱喝多海运集装箱两种运输模式的制冷成本展开全面深入的对比和分析，从中得出运输成本有所下滑。

　1.2.3研究现状评述

从上述国内外研究结论中不难看出，大部分研究角度多集中在多式联运的优化路径选择方面为主较为丰富，为本文的研究提供重要参考。

对于一般多式联运路径优化问题，从模型建立的目标来看，有以运输成本或运输时间为目标的单目标优化，也有同时考虑运输成本、运输时间的多目标优化，还有加入节能环保目标的碳排放量最小、碳税成本最少的可持续路径优化。从模型的约束条件来看，运输网络能力限制和时间窗限制通常作为被考虑的因素，但网络能力约束更适合在特定的运输场景下设立，并非多式联运路径选择问题的必要约束，因此在合理的情况下，是否考虑网络能力限制均可，而时间限制多以固定时间点或固定时间窗的形式出现，考虑时间惩罚与客户满意度的软时间窗较少。从模型求解方法来看，随着优化问题的复杂度增加，对于启发式算法的设计和应用较为广泛。从方案制定的角度来看，大多数文献从多式联运货运代理企业角度出发进行目标优化，而考虑多式联运托运人的需求不足。

对于冷链货物多式联运路径优化问题，除结合一般多式联运路径优化问题的基本特征外，还考虑了冷链货物本身的质量特点和冷链运输阶段制冷成本，在此基础上将损坏率以及制冷成本，但目前对于冷链运输的研究，大多没有体现生鲜品的变质规律，或仅将产品变质率作为一恒定参数或是简单地设置一个产品腐坏比例参数，此外，对于跨区域远距离冷链运输的研究亦有不足。

基于以上分析，本文以生鲜货物集装箱多式联运为切入点，从托运人需求角度出发，针对货物运到时间窗、时间惩罚费用的非线性变化特征以及生鲜品品质变化规律等方面进行深入分析，构建总费用最小的单目标多式联运路径优化模型，对运输路线和运输方式进行决策，应用研究以中国内陆主要城市间的多式联运路径选择为背景，为托运人运输方案的筹划和制定奠定有价值的参考依据。

　　第二章 相关概念及理论

　　2.1 生鲜品定义及运输特点

2.1.1 生鲜品定义

生鲜品是指未经烹调、制作等深加工过程，只做必要保鲜和简单整理上架销售的初级产品，保质期短、易腐易损是生鲜品的主要特征，因此需要提供保鲜、冷藏、冷冻等特殊保存条件。生鲜产品主要包括蔬菜、水果、肉、蛋、奶以及水产品等生鲜初级产品，我们习惯将其称为“生鲜三品”，即果蔬、肉类和水产品，鲜活程度是决定这些生鲜产品价值的重要指标。我国地域辽阔，物产丰富，是生鲜农产品的生产和消费大国。2016~2020年我国果蔬、肉类、水产品三大生鲜类产品产量情况如表2.1所示。

表2.1 2016~2020年我国各类生鲜品产量

Table 2.1 Output of all kinds of fresh products in China from 2016 to 2020

可以看出，我国果蔬、肉类、水产三大生鲜类产品总产量逐年递增，其中，果蔬产量增长幅度较大，肉类和水产产量波动不明显，反映出人们生活质量稳步上升，人们对饮食健康的重视程度与日俱增，在消费理念和消费行为的影响不断扩大的时代背景下，我国生鲜产业将会不断扩大规模，满足人们的消费和饮食需求。

　2.1.2 生鲜品运输特点

生鲜货物运输作为运输业中极为关键的细分市场，通常指的是从种植或养殖产地直接储存、运输、交付等步骤，将生鲜农产品直接发送至消费者手上的整个配送过程，在此过程中，冷藏温度极为关键，保证全程各项作业不受污染，在最终交付客户时，应尽量保证货物的完好程度。生鲜货物运输具有如下特点：

（1）运输对象的特殊性

生鲜品本身具有极强的易腐性和破损性，作为一种特殊的运输目标，此类货物的运输必须综合考虑运输过程中的质量变化，且最大限度降低质量下降和货物损坏的比例，这也成为生鲜品运输业的行业宗旨。在运输过程中必须保证整体环境与生鲜品的存放适应性，最大限度保证其鲜活度，温度的控制需贯穿物流运输的全过程，同时，控制运输时间对提高货物品质、减少货物损耗具有积极作用。

（2）运输方式的多样性

我国目前生鲜品呈现百花齐放的发展态势，卖家若想拓展自身的市场规模，必须加强多元化的运输模式相结合的。目前常规的生鲜品运输模式大致分为水路、公路、铁路、航空等运输方式，其中公路运输的使用范围最广，比较适用于短途运输，相对而言，水路运输的综合成本最低，比较适用于水路运输网络较为发达的地区，从我国当前的运输环境来看，长江沿岸不少城市具备绝佳的水路运输资源。从上述几种运输方式来看，铁路运输的机动性明显不足，极易受到铁路线路本身的限制和影响，不过对于长距离的运输而言，此类运输方式的性价比相对较高。如果新疆地区的农产品运输，大部分以铁路运输为主。随着近些年航空运输产业的高质量发展，从南美地区到我国上海只需36个小时，就能让国人品尝到著名的秘鲁樱桃。当然，成本高是生鲜物流航空运输的劣势，主要针对附加值比较高的生鲜货物运输，必须紧扣当前消费市场的个性化、定制化需求。

（3）运输设备专业、技术作业要求高

由于生鲜品的特殊性，生鲜货物在运输、储存等步骤必须进行专业的冷藏处理，这其中涉及到大量冷冻冷藏设备，此类冷链系统的设计并非一撮而就的工程，其需要通过长时间的建设与优化，才能构建系统性的冷链物流体系，运输过程中各环节需高效科学的运作。

　2.2 冷链运输发展现状

冷链运输通常指的是在生鲜品的运输过程中，必须保持所有操作环节都在货物适应的温度下进行，冷链运输涵盖多种运输方式的，也可以多种运输方式根据需求进行有机融合，在冷链物流体系中，冷链运输是其中极为关键的环节。

　2.2.1 冷链运输基本情况分析

近年来，随着消费升级的快速增长，我国每年约有4亿吨生鲜农产品进入流通领域，冷链物流需求规模巨大，由《中国冷链物流发展报告（2023）》公布的数据显示，我国冷链物流需求总量逐年递增，2020年冷链物流需求总量为2.65亿吨，比2019年增长3192万吨，同比增长13.69%，如图2.1所示。

图2.1 2016~2020年冷链物流需求总量

Fig. 2.1 Total cold chain logistics demand from 2016 to 2020

详细来看，在我国2020年冷链物流需求总量中，蔬菜冷链物流需求总量为7780.7万吨，占比29.4%；水果冷链物流需求总量为6696万吨，占比25.3%；肉类冷链物流需求总量为4597.15万吨，占比17.3%；水产品冷链物流需求总量为4054.63万吨，占比15.3%；其他产品占比12.7%。可以看出，果蔬需求量占比高达54.7%，是冷链物流的主角。各类产品冷链物流需求量占比如图2.2所示。

图2.2 2020年各类产品冷链物流需求量占比

Fig. 2.2 Proportion of cold chain logistics demand of various products in 2020

冷链物流是进入新世纪以来国家重点扶持的领域，冷链物流市场前景广阔，冷链物流需求快速增长，但我国目前冷链物流水平不足，冷链流通率低，与巨大的需求形成了结构性矛盾，是制约供应链发展的主要原因之一。据商务部2023年在国新办召开的发布会上披露的数据，我国肉类冷链流通率只有30%，果蔬冷链流通率不到20%，而发达国家在90%以上，直观地展现了当前我国冷链供应链体系中的短板冷链物流。据2019年中物联冷链委数据显示，目前我国瓜果蔬菜、各类肉禽、水产品的冷链运输的占比分别为35%、57%、69%，相对于发达国家的冷链运输率依然存在较大的发展空间，如图2.3所示。

图2.3中国与发达国家冷藏运输率比较

Fig. 2.3 Comparison of refrigerated transportation rates between China and developed countries

冷链流通率和冷藏运输率偏低，说明我国大部分的生鲜农产品仍是以常温物流或自然物流为主，大部分生鲜农产品在运输阶段难以保证冷藏与保湿的标准化、规范化，直接造成此类产品在运输阶段出现不同程度的损坏严重。据《2023年生鲜农产品冷链储运技术发展报告》数据显示，我国的生鲜农产品和食品的运输环节存在较大比例的坏损，尤其是瓜果蔬菜、肉禽、水产品等，其损坏率分别为26%、12%、15%，与之相比，发达国家的损坏率始终保持在5%以下，而生鲜农产品在运输过程中的损坏直接导致大量社会公共资源的浪费，这项损失数额甚至高达6800亿元。

总体来看，虽然我国生鲜品冷链物流发展的水平与发达国家相比还存在一定的差距，但随着冷链物流需求的不断增长和冷链物流市场规模的不断扩大，我国冷链物流将逐步向高质量发展阶段迈进。国家政策的支持是推动生鲜冷链物流发展的重要保障，据不完全统计，我国2023年由国家层面出台冷链物流相关政策69项，从多维度部署和指导冷链物流行业健康发展，同时更是在2023年底正式发布了《“十四五”冷链物流发展规划》（下称《规划》），为当前和今后一个时期我国冷链物流高质量发展明确了顶层设计和系统指引。《规划》中在提高冷链运输服务质量内容方面明确提出要促进运输载器具单元化，积极推广冷藏集装箱，推动冷链运输全程“不倒托”、“不倒箱”，减少流通环节损耗，完善冷链多式联运设施，优化冷链多式联运组织，开展全程冷链运输组织，积极发展全程冷链集装箱运输。由此可见，发展冷藏集装箱多式联运是加快我国冷链运输的必然选择。

2.2.2 冷链运输结构分析

基于冷链运输按运输方式，可将其分为公路冷链运输、铁路冷链运输、水路冷链运输和航空冷链运输，据中物冷链委公布数据显示，2019年我国公路冷链运输货物运输量为20880万吨，占比达到89.7%，铁路冷链运输货物运输量为232万吨，水路冷链运输货物运输量为1881万吨，航空冷链运输货物运输量为278万吨，我国冷链物流运输结构如图2.4所示。

图2.4 2019年我国冷链物流运输结构

Fig. 2.4 China’s cold chain logistics transportation structure in 2019

从运输方式看，据统计2019年我国超过70%的货运量由公路运输完成，而在冷链物流领域更是有近90%的货运量由公路冷链运输完成，铁路冷链运输占比仅为1%，可见目前公路冷链运输无疑是冷链运输市场的核心主导方式。随着“公转铁”改革的深化实施，未来铁路冷链市场份额会逐渐壮大，冷链运输结构调整势在必行。

2.2.3 冷链运输设备现状分析

冷链运输设备主要包括冷藏汽车、铁路冷藏车、冷藏集装箱等，下面分别对公路冷链运输和铁路冷链运输的相关设备展开深入研究和分析。

（1）公路冷链运输设备

在众多冷链运输设备中，应用最为广泛的是公路冷链运输中的冷藏车，我国冷链物流运输模式也是以公路冷藏车运输为主。随着冷链物流行业的快速发展，冷藏车市场保有量也在不断提高。根据《中国冷链物流发展报告（2023）》公布的数据，2016~2020年我国冷藏车市场保有量及增长率如图2.5所示。

图2.5 2016~2020年我国冷藏车市场保有量及增长率

Fig. 2.5 Volume and growth rate of refrigerated vehicle market in China from 2016 to 2020

可以看出，2020年我国冷藏车市场保有量已突破28万辆，2016~2020年我国冷藏车市场保有量年增长率均在20%以上，仅2019年增长率较上年有所下滑，为约为19.3%，但2020年增长率超过了30%。受疫情影响，冷链生鲜产品关注度变高，冷藏车市场保有量有望快速增长。

（2）铁路冷链运输设备

铁路冷链运输设备主要有“车”和“箱”两个大类。车是指铁路冷藏车，主要有B10型机械冷藏车、B22型机械冷藏车等；箱即为冷藏集装箱，囊括了蓄冷型冷藏集装箱、机械式冷藏集装箱、隔热保温集装箱、新能源冷藏集装箱等。

车和箱各有优劣点，铁路冷藏车具备大运量、温控性能好、运输距离长、运输经济性好等优点，适于大中型企业的“库对库”运输，不适合小运量冷链货物运输；铁路冷藏集装箱货源组织和运输比较灵活，可与公路运输组成多式联运，能够实现“门到门”运输，但是需要专用起吊设备并配合高效的运输组织方式。

　2.3 集装箱多式联运

　　2.3.1 集装箱运输与多式联运的关系

多式联运这一概念诞生于西方发达国家，由于不同国家之间的体质不同，针对这一概念的理解和界定存在差异，虽然多式联运应用广泛，不过各国关于这一概念的界定依然无法统一，所涉及的概念涵盖了联合运输、联运、综合运输、集装箱运输等。我国于2016年12月由交通运输部正式发布了《货物多式联运术语》（JT/T 1092-2016）行业标准，于2017年4月正式实施，有效填补了我国多式联运规范化的空白，其对于有效加强我国关于多式联运的标准化和规范化水平起到至关重要的推动作用。同时也能够提升相关从业者和研究人员对多式联运的正确认识。

标准中规定，联合运输通常指的是接受客户委托开始，直到交付到消费者手上的全过程，通过协调和组织高于两种以上的运输方式完成运输任务。多式联运通常指将货物通过多种运输方式完成运输任务，同时在转换运输模式阶段对货物本身的质量不产生影响。多式联运运载单元是指可以在不同运输方式之间实现便捷转换的标准化储运容器（包括但不限于集装箱、交换箱和厢式半挂车等）。集装箱多式联运是指以集装箱为运载单元的多式联运形式。

　2.3.2 集装箱多式联运的组织形式

能够以集装箱为载运单元装载的交通工具主要有公路、水路、铁路和航空四种运输方式。其中公路主要用于区域中短途货物运输，水路运输通常应用在国与国之间的运输任务上，铁路运输则常见于国内大规模的货物运输场景，相对来说，航空运输更多发生在对货物运送时间要求比较严格的运输任务上，不过随着我国经济稳步发展，人们生活水平的不断提升，单一化的运输模式与当前不断扩大物流需求格格不入，而随着我国物流成本持续高涨，多式联运可以有效提升运输效率的基础上，可最大限度降低运输成本，该运输模式受到社会各界的一致好评，多式联运的运输模式势必成为未来的发展方向，下图2.2是不同运输方式的优势和劣势的总结。

表2.2不同运输方式对比分析

Table 2.2 Comparative analysis of different modes of transport

不同运输方式在经济、技术、环保等方面的差异较为显著，不过由于市场需求的多元化和个性化，从而造成各类运输方式依然可以形成市场需求共享的态势，也是有效推动多种运输健康稳定发展的关键原因。多式联运的诞生让多种运输模式之间的关联性不断加强，且呈现相互补强的作用。

如上所述，每种运输方式都有其独特的优势和适用范围，不同运输方式的组合可以得到不同的运输组织形式，国内居于主导地位的多式联运模式有以下几种类型：

（1）公铁联运

公路与铁路的联合，这种运输方式主要通过两种运输方式交替进行的方式展开，并以货物运送到终点为最终任务。此类运输形式一般通过集装箱作为运输载体。公铁联运在实际操作中具有较强的便捷性，且权责明确，除了能够有效控制运输成本之外，还能最大限度发挥的铁路运输的仓库的价值，加大提升铁路货物运输车辆的使用效率。

（2）公水联运

公水联运主要是通过公路和水路相结合的运输方式，其目的在于将货物运送至指定的交付地点即可，该联运方式适用于水路系统发达的城市或地区。尤其在各类港口密集的省份，采用内河运输的方式，能够最大限度发挥港口与内陆之间的关联性。

（3）铁水联运

铁水联运通常指的是铁路和水路之间的联合运输，全面推广此种联运模式，不仅有效提升运输的整体效率，从而达到控制运输成本的目的，也是推动我国“一带一路”区域经济发展战略的重要手段。不过我国当前集装箱铁水联运依然停留在初级阶段，整体运输产业过于落后，大部分港口集装箱与码头运输的设备要求不匹配，甚至不少港口无法实现与铁路的正常衔接，此外相关管理制度缺乏足够科学性与完善性。

（4）公铁水联运

公铁水联运作为三种运输方式有机融合的联运模式，是综合三种运输优势和特点的创新联运方式，此类联运模式具有运输成本低、机动性强、有利于环境保护等特点。

航空集装箱运输由于飞机舱位形状特殊，运输所需的集装箱在货运飞机上可正常使用，通常情况下，可采用的非标准箱进行运输，此类集装箱的尺寸、形状存在较大差异。与其他集装箱运输方式相比，开展航空集装箱运输有其特殊性，航空集装箱运输货物往往是高价值物品或紧急物品，一般采取包机运输、集中托运等运输形式，与其他运输方式联运的情况较少。

　2.3.3 集装箱多式联运的优势

集装箱多式联运结合了不同运输方式的特点，融合了不同运输方式的优势，具有以下优势：

（1）有效缩短运输时间，降低运输成本

多式联运的经营方承接运输任务过程中可根据实际运输需求，制定科学高效、经济灵活的多元化组合运输路线，并结合先进高效的运输设备完成装卸工作。集装箱多式联运最显著优点是使货物从起点到目的地之间进行迅速的流动，通过集装箱为单元开展多式联运模式能够最大限度加快运输速度、提升运输效率，真正达到点对点的运输需求，在运输阶段往往通过简单的转换设备即可实现，货物本身并没有产生任何影响，此举极大提升运输效率的同时，也能够有效控制运输队成本，更为关键的是，多式联运有效降低货物损坏率，改善运输质量。

（2）手续简便，责任统一

此类运输模式能够加强多种运输方式形成紧密联系、协同合作的关系，通过高效配合完成运输任务，更提升长距离运输的整体质量和效率，将多种运输方式通过换装和转运的方式串联起来，并通过统一的运输手续就能贯通整个运输过程。从委托方来说，运输过程中需要操作的手续相对较为简便，并不需要复杂且重复的申请，如果货物在运输过程中出现损坏或丢失，则需要多式联运的总负责人对此全权负责。

（3）实现运输科学化

此类运输模式极大提升当前的运输管理质量，为国内的物流产业创设良好的运输环境。传统的运输方式都是自成体系，各经营人独立负责的，所以其经营的范围是有限的，只能承担自己所经营运输方式适合的业务，不仅货种有限制，货运量也有限制，而且在各种运输方式的衔接过程中容易产生不协调,不配合而造成混乱的情况。而集装箱多式联运则是由多式联运经营人负责,统一安排组织,涵盖多个承运方，经营范围有所扩大，同时可以达到有效资源整合与配置的作用，极大提升货物运输的整体便捷性和时效性。

（4）有利于减少能源消耗，保护环境

此类运输模式综合多种运输优势和特点，并从中寻求的更为科学合理的组合方式，便于降低环境污染，更有效提升整体经济效益。

2.3.4 集装箱多式联运的流程

从运输形式分析，此类运输模式如同接力赛，从运输本质分析，如果不采用多式联运的方式，就需要相应的运输单位针对各个托运环节申办手续，无形中增加了运输的时间成本，导致运输效率无法提升。与之相比，此类运输模式仅需从货物发起点申办好手续，在运输途中需要重复申请手续，直到货物最终送到指定交付地点。当然，在此过程中各个运输并非没有自主决策权，其更像隶属关系，目前主要的多式联运流程如下图2.6所示。

图2.6集装箱多式联运流程

Fig. 2.6 Container multimodal transport process

　2.3.5 冷藏集装箱多式联运发展

冷藏集装箱多式联运通常这指的是将冷藏集装箱作为的运输过程中的载体，此种运输模式本身具备便捷高效的优势，西方发达国家在上世纪80年代便开始尝试此种运输模式，随着冷藏设备的发展和演变，逐渐取代了传统铁路机冷技术。

发展以冷藏集装箱多式联运是居于主导地位的冷链运输，更代表了我国生鲜农产品运输的发展走向，近年来，我国陆续尝试和开启冷藏集装箱多式联运的新模式。大连港首开先河打造冷藏集装箱海铁联运模式，2016年3月，搭载着进口水果的8个冷藏集装箱由大连港经铁路被运往沈阳从此时开始，我国首部冷藏海铁联运车体正式问世，也填补了我国冷藏集装箱海运的空白，为大连港在“一带一路”建设中创造陆海统筹新发展、实施港口供应链工程注入了新动力。依托现有冷藏班列由大连至沈阳节点的操作模式，辽宁港口集团继续积极开辟全新物流路径，向东北腹地延伸，2020年4月8日装有各类生鲜水果、肉禽等产品的“大连-哈尔滨”列车，从大连港发车，并最终在哈尔滨，该班列也是我国第一条设置特定始发时间和地点的冷藏集装箱货运班列，拓展了我国冷藏三路运输的创新物流运输模式。2020年3月16日，海南省首次以铁路冷藏集装箱专列公铁联运方式运输瓜果支援湖北疫区，向湖北运送了395吨西瓜及少量菠萝，运输过程中冷藏集装箱可为瓜果保鲜，到站后瓜果被直接交由汽车转运，减少货物倒装环节，实现门到门，点对点送抵。

虽然冷藏集装箱多式联运在我国起步较晚，且目前在相关法律体系、制度规则、市场秩序、信息共享等方面尚不完善，但冷藏集装箱多式联运在我国的发展机遇与挑战并存，从整体角度看，我国将多式联运的发展上升到经济发展战略的高度，通过多项措施优化和完善多式联运体系，极大拓宽了多式联运市场的渠道。在我国冷链货物运输需求呈指数型增加的时代背景下，再加上我国大力推进“一带一路”的区域经济战略的利好下，我国的冷藏集装箱多式联运将呈现更大的发展潜能。

2.4 多式联运路径优化

　　2.4.1多式联运路径优化问题特征分类

随着我国多式联运市场需求持续扩大，相关服务网络逐步优化和完善的的大环境下，为了全面提升运输的服务能力，多式联运服务网络受到社会各界的广泛关注，尤其是各地XX和相关产业的高度重视。在运营过程中，多式联运可采取针对性和目的性为需求，制定多元化、个性化的运输方案，并将多种运输服务纳入综合考虑范畴，设定优化目标，为各类产品在运输中的最佳目标选择制定科学合理的运输方案，加强货物运输的稳定性和安全性。

多式联运路径优化问题通常划分为两个方面，一种将出发地和交付点等剔除在外，针对已知的运输途径，根据运输路线选择运输组织方式；还有一种是排出出发点和交付地之外，并不清楚运输途中的节点城市，此类情况不但需要综合考虑多种情况，还要选择路线的节点。而本文主要考虑的是第二种情况下的多式联运路径优化问题，在这个前提下，根据当前的多式联运路径优化问题的研究现状分析，本次研究将此类优化建模过程展开多维度、深层次的分析和探索，如下表2.3所示。

表2.3多式联运路径优化问题特征分类

Table 2.3 Feature classification of multimodal transportation path optimization problem

　2.4.2多式联运路径优化问题特征分析

（1）优化对象：单货品流和多货品流

在多式联运交通网络中，单货品流通常可以理解为运输的货物仅有一个批次，其不会通过拆分运输，多式联运负责人在制定运输路线过程中，往往只需根据运输途中的各类因素进行综合考虑，制定一条性价比和安全性俱佳的路线即可。相对而言，多商品流通常指的是在运输过程中，需要通过多个批次的运输和转换，每个客户的需求存在差异。正因不同客户间的需求的，才需要此类运输过程种根据不同客户制定相应的运输方案，需要经过复杂的组织和协调。此类运输经营人极有可能需要为若干个客户提供运输服务，基于此，围绕多货品创设多式联运路径模型与实际情况匹配程度更高，且具有一定的实际意义。

针对多货物路径优化进行研究和分析过程中，应当了解到运输时间、送达时间、运输货物规模等存在差异，此外由于此类运输网络本身运力受到诸多因素限制，无法真正做到分配的均衡性，因此针对多货品与单货品运输的路径方案本身存在不同之处是不争的事实。

（2）运输服务模式：简单运输服务和复杂运输服务

简单运输服务模式是指货物在多式联运服务网络节点的中转阶段通常以“到达-中转-出发”这种模式为主。简单服务模式不考虑运输中转时各种运输方式既有的开行方案对中转衔接的影响，即不考虑运输方式开行方案的时空约束。

与简单运输服务相反，复杂运输服务需要考虑各种运输方式开行方案的时空约束，将公路和铁路运输作为参考案例，相比其他运输方式，公路运输具备极强的机动性和灵活性，不受开行方案或时刻表的约束，这是由于公路运输的相关基础设施和运输网络覆盖情况决定的，同时也受到运输车辆的行驶速度的影响。而铁路运输服务由铁路调度部门进行统一调控，需根据事先设定好运输方案实施，列车在多式联运过程中必须听从运输方案的调度，与之相比，铁路运输联运时需考虑铁路列车在网络中的开行路径、开行方向、车站的具体位置，以及班列出发和停靠的时间，同时还需要将车站服务时间窗纳入综合考虑范围（包括货场作业时间窗和调车场作业时间窗）。由于铁路运输服务往往会受到列车运输方案的影响或限制，从而导致在实施阶段极易受到时间和空间等方面的影响。由此可见，复杂运输服务更加符合实际情况，而简单运输服务是对实际情况的简化，方便建模。

（3）优化目标：单目标与多目标

从模型优化目标的整体数量展开研究，可将多式联运优化问题划分为单一目标和多目标两大类型，通常情况下，此类运输组织首要关注的目标是成本费用，大部分多式联运经营方普遍以成本费用最小化作为主要优化目标吸引客户。尤其在单目标模型中，成本费用最小化为目标是当前运输的主流，其中涵盖采用多种运输方式和转运过程中产生的各类中转成本支出等。相对而言，多目标模型不仅进运输费用纳入考虑范围，更需要将运输质量、运输时间、外部环境等方面纳入考量元素中。

（4）变量与参数：确定型与模糊型

根据变量和参数得出最优解是目前优化多式联运问题的两种方式，可大致划分为确定型和模糊型两种类型。确定型指的是在构建模型阶段，所有变量和参数基本上已经明确，且无法随意更改，将这部分已知参数带入模型中，能够得出其中的最优解；相对而言，模糊型路径优化的复杂程度更高，且存在诸多未知因素，在取值中通常不确定参数为主，并听过多种环境下的实验对不同参数产生的影响进行分析和研究。

（5）问题求解：精确求解和近似求解

目前，针对多式联运路径规划问题模型的求解方法主要有两类，一类则是精确求解算法，另一类是启发式算法，属于近似求解算法。

当研究考虑的优化问题特征较为简单，计算规模并不庞大，其构建的数学模型是线性规划模型或具备可线性化的条件时，这种模型通常可采用相关软件操作，主要以精确求解法求得最终的最优解。不仅如此，经典的最短路算法，例如Dijkstra算法、K最短路算法在多个领域得到广泛应用，其求解过程相对难度较低，成为目前多式联运路径规划的主要求解方式。

优化特征存在诸多复杂因素的多式联运路径优化问题，彼此之间存在大量变量关系，这种类型的模型通常以非线性方式呈现，如果规模开始扩大，无法通过简单的数学规划软件正常求解。如通过遗传算法、粒子群算法等。

　4.4.1 遗传算法简介

遗传算法的前身来源于生物学领域的计算机研究模型，它主要通过随机搜索的方式实现最优解，其以仿真模拟的方式模拟出遗传和自然选择产生的多种可能存在的现象，并随机挑选任意初始条件出发的，变异和交叉的操作存在随意性，从而得出适配性更高的个体，为整体进化空间提供更为优越的环境和区域，并以此为基础进行多代繁殖和演变，最终得到适配性最高的个体，由此获得最终的最优解。

此类算法通常具备四个关键要素，分别为算法控制参数设定、适应度函数、遗传算子、编码。在具体操作过程中此类算法主要对不同的个体展开随机性的运算和分析，具体的算法工作流程如下图4.2所示。

图4.2遗传算法流程图

Fig. 4.2 Genetic algorithm flow chart

（1）编码

工程实践过程中实践变量无法直接运算，此时需要通过特定的机制进行转化，使其可以被遗传算法正常操作，此类转化可以理解为染色体，染色体的字符串排列基本处于固定结构，一个染色体就代表问题的一个解。从数学角度分析，可以将编码视为映射的经过，在实际优化和算法过程中需要将其中的各个对象纳入综合考虑范围，并形成一对一的对应方式，编码作为此类算法居于基础地位的工作内容之一，其支持变异、交叉等多种复杂性操作。如今编码主要有三种方式，分别为符号编码、二进制编码、浮点编码等。

（2）适应度函数

适应度函数可以理解为遗传算法中对不同个体适应程度进行度量的数学函数，其中适应度可以视为一种准确高效描述个体特征和性能的关键指标，每个染色体所对应的解都会对应一个函数值，即为适应度值，遗传算法评价一个解的好坏不是取决于它的解的结构，而是取决于该解的适应度值，由于此种算法在进化搜索过程中只需要内部信息进行，主要的参考依据正是通过适应度函数，并以此为基础通过搜索不同个体的适应度来实现，依据适应度的不同大小，对个体展开优胜劣汰。

（3）遗传算子

该算法中可实现变异、选择、交叉三种方式的遗传算子。

选择算子主要是通过优胜劣汰的方式选择个体，此类操作必须通过构建评价体系的基础上进行，通常情况下，具有较高适应度的个体得以遗传的几率更高，相对而言，适应度相对不高的个体得以遗传的几率不断变小。常见的选择算子有轮盘选择、随机遍历抽样、适应度缩放选择等。

交叉算子通常指的是根据已知的原则明确形成配对关系的个体，并根据相应的方式将不同的基因进行交互，从而得到新型个体，交叉算子是目前遗传算法中极为重要的产生新型个体的措施，其能促进解群体最优解的持续改进和优化。常见的交叉算子有单点交叉、k点交叉、均匀交叉等。

变异算子是指改变个体染色体中的基因，进而得到新个体，所以变异算子同样是遗传算法中不可或缺的产生新个体的重要措施。

（4）控制参数

控制参数涵盖的内容多种多样，如交叉概率、参数选择、编码串长度等，都会从不同层面对遗传算法的整体性能产生影响。

4.4.2 遗传算法设计

本文采用遗传算法对多式联运路径优化模型求解的过程，实际是确定非线性规划模型最优解的过程，根据模型网络的特点，算法具体设计步骤如下：

（1）染色体编码

本文优化模型既选择运输路径，又选择运输方式，因此，采用分区域的双层编码方式，对两个决策目标分别编码。

运输路径的选择实际是选择经过的节点，第一区域先对节点进行编码，采用0-1编码模式。假设路网中有个节点，起始点和终点是已知的，因此需要选择的节点数为个，即第一区域的编码长度为其中每个基因位（节点信息）若被选择，用数字1表示，否则用0表示。

第二区域对运输方式编码，采用整数编码模式。路网中有个节点，则至多经过个弧段，每个弧段都需要选择一种运输方式，即第二区域的编码长度为每个基因位（运输方式信息）用数字1或2表示，1和2分别表示不同的运输方式。因此，整个染色体的编码长度为如图4.3所示。

图4.3染色体编码示意图

Fig. 4.3 Chromosome coding diagram

（2）适应度函数

适应度函数一般要求非负，如果目标函数本身就是一个非负的函数，对于求最大值的问题，可以直接使用目标函数作为适应度函数；但是对于求最小值的问题，一般要将目标函数进行处理，从而形成目标函数值越小，适应度越高且非负这样的映射关系。本文目标函数是总费用最小化，因此，使用目标函数的倒数作为适应度函数。

（3）选择

选择算子采用常用的轮盘赌选择方法。每条染色体在轮盘上占有的区域面积由适应度来决定，占有区域面积越大，适应度值越高，进入下一代的可能性就越高，即选择的概率和占有面积呈正相关。

（4）交叉

交叉算子采用单点交叉，由于采用了双层编码方式，为了避免不同编码区域之间产生交叉，因此需要先划分交叉区域，再采用单点交叉方式。在单点交叉中，随机在区域内编码串中设置一个交叉，该点右边的基因在双亲染色体之间交换，得到了两个后代，每个后代都携带着双亲的一些遗传信息，交叉过程如图4.4所示。

图4.4染色体交叉示意图

Fig. 4.4 Chromosome crossing diagram

（5）变异

变异算子采用单点变异，即随机选择染色体上一个位置的基因进行变异操作。交叉过程如图4.5所示。

图4.5染色体变异示意图

Fig. 4.4 Chromosomal variation diagram

（6）终止条件

种群经过选择、交叉、变异运算后得到下一代种群，通过设置终止进化次数，判断运算是否继续进行。

基于托运人的多式联运路径优化影响因素分析

价格 ¥5.50 发布时间 2022年11月3日

下载查看全文内容

已付费？登录 或 刷新