班轮运输与联营研究

1.2.3　班轮运输与联营研究

针对班轮运输规划优化问题的研究文献比较丰富和广泛，但有关班轮联营模式及其系统规划问题研究还相对不足。通常根据班轮经营形态的不同，班轮运输规划与管理的性质有相当大的差异，许多文献中大多以特定的经营形态进行不同主题的研究。总结起来，集装箱班轮的主要研究成果可以大致区分为航线规划（route planning）、舱位分配（slot allocation）、空箱调运（empty container allocation）、班轮联营（liner joint service）等。总体来看，有关班轮运输及其联营问题的研究，航线规划、舱位分配、空箱调运等3大方面的文献相对丰富，学者从不同的研究内容和方法，研究了大量有关班轮航线及舱位问题。目前班轮联营问题的研究还主要集中在其联营的经济性原理，具体联营系统的规划的研究相对较少，如表1－1所示。

表1－1　班轮运输与联营研究及应用现状

1.航线规划研究

航线规划研究主要涉及对航线路径未知情况下，船舶部署、港口选择或者航线网络路径选择等方面的研究。主要包括船队规划、航线选港、网络路径等方面。

Lane等^［72］等人提出以成本角度考虑的动态分割模型，由已知的6个港口、4种船型、15种形态航线中，以52周为基准，讨论定期船队部署课题。为使航线服务满足需求水准，求得合适的船队部署，以追求成本最小化发展的3个求解阶段如下：第一阶段列举所有可供选择的航线；第二阶段以启发式算法求解部署于航线上的船舶排程；第三阶段确保每一起讫港对均有一艘船舶营运，加入集合分割式指派船舶。

Ronen^［77］分别对定期和不定期船货物运输路径和调度问题的相关文献进行了分析，具体研究了货船调度问题。Ronen建立了目标规划模型以解决班轮贸易中货船队的船期表，模型也适用于在港口等待附加货或提高竞争力的因素分析。该论文描述的船队运营是关于船舶的航线配船，班次（发船频率的安排）和租赁船舶以补充自有船舶来完成运输任务，并提出了船期和运营战略的方法。Ioachim等^［120］介绍了一种新的约束类型，这种约束与调度的共时性有关，并存于港口的分配和路径问题中。Powell^［121］将船队组合公式化以解决两港口间一段时期内一定量散货运输的简单模拟过程，但没有针对发船频率和准班的研究。

Cho和Perakis^［70］提供两种模型探讨航线选择问题，一种为在船队规模固定下，如何选择候选航线以追求利润最大化为目标；另一种模型为在船队规模不确定下决定是否扩充船队，利用流量路径关联矩阵概念构建模型，以成本最小化为目标选择最优化航线及往返航次。就该研究内容而言偏重于船队部署与船队规模，且文中未针对实例加以测试，仅提出面对大规模问题时，可尝试利用拉格朗日松弛法求解。

Jaramillo和Perakis^［71］将不同船型的船舶指派至已知的航线上，其成本上需要分析燃油成本、船舶每航次成本、港埠成本与其他相关集装箱装卸成本，同时考虑船舶暂时不用时产生的最小闲置成本，但因线性规划模型无法考虑船舶变量的整数性质，分别构建两种混合整数规划模型。

Fagerholt^［69］讨论将多屡次车辆路径问题运用于班轮航线运送以决定最佳化船队规划问题。其中提及中心港概念，将市场分为两个部分，并认为船尺寸与船舶成本呈阶梯非递减函数关系。求解分为3个阶段，以成本最小化派遣船舶，产生所有可行航线，并再针对单一航线考虑分割问题。对子问题额外限制做约束，在船舶形式已知的情况下决定执行作业的各种类型船舶数量。

赵刚^［21］结合航运生产实际，对传统的班轮航线配船模型提出了改进的意见，并给出了新模型的求解方法及收敛性证明。改进的模型为线性规划模型，并提出了一种迭代算法的设想。通过案例的求解，结果表明新模型较原模型更能满足实际要求，并用于的班轮经营管理决策支持系统。

刘志勤^［47］从经济上的合理性角度出发，着重考虑了班轮运输管理中不确定条件下航线调度的优化问题。在通过分析航运企业经营班轮航线的特点及其要素的基础上，提出了确定性条件下的优化模型，并重点讨论了航运企业经营中的不确定因素，为此建立了含有机会约束条件的随机规划模型，试图得出在不确定条件下的最优决策。这是运用随机规划原理在班轮调度中的一个尝试。

李智等^［84］通过一种神经网络算法对班轮航线配船进行了优化求解。其计算结果表明，在运输任务一定时，吨位大的船舶优先分配到各条航线从而减少运输成本。此算法表明基于神经网络的优化方法对于其他的数学规划也是可行的，开辟了优化求解的新思路。

屠群峰和白继平^［97］在线性规划的基础上，利用MATLAB编程的方法解决班轮航线系统配船的最优化问题，其结果是可行的，符合班轮航线配船中不同类型、不同吨位的船舶配置在不同航线上，以达到船公司在此配置下取得最大经济效益的原则。利用MATLAB编程计算的结果并非全部为整数，在实际运用时可根据计算结果作适当的调整确定具体的安排。利用MATLAB编程对班轮航线系统配船进行优化计算，表明在航运管理实际工作中有类似的许多问题也可以通过编程来解决。

Rana和Vickson^［78］利用具有往复式网络形态的非线性规划建立排程模型，其中包含整数变量与非线性约束条件式，以追求利润最大化为目标求得欲泊靠港口、航次装载货物量。并允许需求大于现有舱位供给时，租赁非自有船舶满足需求。其模型以拉格朗日松弛法与分解法进行求解，最后可知航线上挂靠港的顺序、两港口间的集装箱运输量、雇佣船舶的航次数。

Rana和Vickson^［79］进一步将单船租用模型延伸为多船租用模型，以区域性进行航线规划，在此整数规划问题模型中允许船舶挂靠的起讫港不相同，忽略货物量少、不符合成本效益的港口。利用海运收益管理特点，建立利润最大化的非线性规划多船模型，并于模型中加入了各船舶载运箱量等限制，以拉格朗日松弛法、流量分解法求解。模型可同时决定每船之最佳挂靠港顺序、航次数及每船于两港口间所承载的箱量。但模型中限定租赁船每一航次的航线均相同且承载箱量均一致，就实务方面较无弹性。

Fagerholt^［74］研究了一个多次往返路径问题，其中考虑了如何确定货船需要停泊港口的最优组合。Fagerholt and Christiansen^［73］对这种问题进行了扩展并介绍了在货船调度中的时间窗口和优先约束。

任斐^［37］提出集装箱班轮航线靠港选择模型，将中转港选择与航线规划结合起来。在探讨如何进行航线挂靠港选择问题时，把每个选中的停靠港口都视为航线上的中转港，而其他没有挂靠的港口则视为该航线的支线港。模型针对具体船型和目标航线，以单航次利润最大和单航次时间最短为目标，通过计算可以得出最佳的停靠港口组合、是否真的需要支线的中转配合以及各部分运量在船上舱位中的分配比例。最后，以一艘850TEU的船舶在中日航线上的选港为例，解释模型的应用，并验证模型的准确性。

Shen和Khoong^［98］对海运集装箱空箱调运问题进行了研究，以是否租箱或还箱为主要决策变量构建了确定性的网络优化模型。其中假设决策时间间隔为固定，且在一段时间间隔内，各港口都面临一次决策，这与实际有所违背，且无法考虑缺货情况。

邱明琦^［80］利用网络流量的观念探讨航线设计问题。经分析，航线网络设计问题必须同时考虑多个不同的集装箱起讫对，以及集装箱船舶在航运网络上流动，所以本质上是一多元商品网络设计问题。

吴文一^［49］运用系统分析的方法，研究运输网络的整体最优。结合集装箱运输具体的特性，构造了一整体最优情况下，各集装箱路径选择的模型。并通过一个具体的算例来验证该模型的正确性，并进行了相应的敏感性分析。对班轮公司的日常经营调度，航线规划等有一定的参考意义。

张鹏^［96］从港口集装箱运输系统的实际出发，以网络优化理论及非线性离散变量优化理论为基础，以现代应用数学和计算机技术为支撑，构建起港口集装箱运输网络系统的数学优化模型，并通过引入高效的人工智能蚁群优化算法，来对港口集装箱运输网络系统的综合运营费用进行最优化处理，寻找解决关于集装箱运输网络最优径流最小费用流这一非线性优化问题的有效途径。

2.舱位分配研究

舱位分配，也称舱位配置和舱位排程，是班轮运输重要的一项工作。舱位分配研究是在假定既有的航线、挂靠港口、船舶运力等前提下，针对不同的港口起讫对和不同集装箱箱型货物而配置最优的舱位量。具体研究文献如下：

Maragos^［76］分析了班轮货运的特点，并对单航段和多航段集装箱舱位分配和定价问题进行了研究。针对班轮货运的动态性特征，文章应用动态规划方法建模，并提出了一种将动态规划模型转化为参数线性规划求解的方法，该方法兼具动态规划方法的精确性和参数线性规划求解方便性的特征，计算结果显示了该方法对求解动态不确定性问题具有有效性。

Ha^［75］研究了国际集装箱运输业的收益管理问题，文章利用泛太平洋西向航线的订货数据，分析了主要货物的订货形态，并根据订货形态和运输费率的不同，将该运输市场划分为4个细分市场，以此为基础，应用期望边际收益（EMR）和阀曲线（threshold curve）模型，对集装箱货运公司的舱位控制策略进行了深入的研究，结论显示收益管理在国际集装箱运输企业具有较大的应用价值。

Ting和Tzeng^［101］，基于收益管理的思想，提出了一种模糊多目标规划方法来求解班轮运输中考虑空箱调运的集装箱舱位分配问题。作者考虑了托运人满意度和航运商收益两个最大化目标，并且对托运人满意度和不确定的需求都采用了三角模糊数来处理。

邱明琦^［80］利用网络流量的观念研究海运集装箱排程问题。在固定的航线网络下，求解各集装箱及舱位起讫对之流动及分布方式。就问题特性而言，海运集装箱排程问题指在已知的航线下求解各集装箱起讫对在各航段上的流量；而定期航线网络设计问题是进一步将航线设为未知，同时求解船舶的航行方式以及各集装箱起讫对在各航段上的流量。

陈春益和李启安^［82］集中研究了集装箱货运收益管理中的舱位分配问题。他们考虑到了重箱和空箱的排程（即分配），将该问题作为一个多种商品网络流量问题来处理，并用中国台湾一个实际航运企业的数据对模型进行了实例研究。文献考虑了需求的波动范围，对需求的随机性和分布特征未考虑，也没有提出相应的不确定规划的有效解法。

施欣^［83］，结合对集装箱运输流转过程的剖析，明确了系统优化的基本准则，并在此基础上构造了海运集装箱流转系统的优化模型。同时，通过案例的数字仿真，证明了模型的基本可行性，并揭示了收入及船舶装载能力对集装箱策略运用的影响机制。

丁士展^［38］就收益管理应用在运输业或其他产业之研究做一较完整的整理，探讨班轮企业如何在有限舱位之下，不仅能使收益最大及舱位使用率增加之外，同时满足顾客的需求，并利用动态规划模式发展出一套最佳航线规划及舱位配置安排方式。该文献指出，当班轮企业考虑代理行满意度的同时，运载低重量货物可提高舱位使用率。

卜祥智^［94］在对集装箱收益管理系统的优化要素进行分析的基础上，提出了集装箱收益管理系统的概念模型。研究了考虑批量需求的集装箱舱位预订动态控制策略，考虑批量需求的集装箱舱位动态配置模型，并对模型的性质进行了分析，得到了一些预订控制规则，并通过数值仿真分析了在某些情况下考虑批量需求时该控制规则不能应用的情况，为了更好地反映实际运作状况，提出了模型进一步扩展的方向，分析了集装箱班轮公司在长期销售合同和现货市场同时并存时的舱位分配策略，建立了考虑两个市场需求随机性的舱位分配随机规划模型。首先基于报童模型，得到了模型在单航段单产品情况下的模拟解，然后应用机会约束规划的方法对该多航段多产品模型转化，最后通过数值仿真验证了模型和方法的有效性。此外，基于现有或未来的运输网络，建立了将舱位分配和路径选择集成研究的随机规划模型。

卜祥智等^［95］基于收益管理的思想对不确定环境下海运集装箱的舱位分配问题进行了定量研究。针对海运业的发展趋势和海运收益管理的不同特征，对所研究的问题进行了描述，建立了考虑多产品和空箱调运的海运集装箱多航段能力分配模型，基于需求的不确定性考虑，应用了稳健优化的方法对该模型进行求解。最后通过数字仿真，说明了模型和求解方法对于海运集装箱企业的收益管理问题具有应用价值。

车沛俞^［103］构建航线舱位分配数学模型，并在追求利润极大化。应用实际航线数据参数，利用C语言编写问题产生器，并以最优化软件CPLEX进行模型求解，以验证整体模型的正确性与适用性。将模型输出结果与班轮企业实际舱位分配情形进行比较，验证模式实用性，并对所得结果加以分析，找出影响舱位分配之主要因素。

3.空箱调运研究

目前有关空箱调运研究主要将其与班轮正常班期独立而单独来考虑，这与航运业务实际大部分空箱调运通过专有船舶调运相符。但航运业务也常利用正常班轮班期予以回程的空箱捎带调运。

Lai和Lam^［99］，对海运物流和空箱分配进行了研究。他们采用启发式搜索的方法来建立仿真模型，考虑在租箱、存箱和装卸空箱过程中的成本最小化，其中结合了预期的空箱供给和需求。同时作者也考虑了当空箱供给不能满足情况下利润的损失。

Raymond C和Chuen^［100］在比较动态车辆分配（DVA）问题的基础上，建立了一个双阶段随机网络模型来研究海运中动态的集装箱空箱调运（DCA）问题。其中第一阶段为确定性模型，并通过经典随机准梯度方法来求解；第二阶段为结合随机空箱供给、空箱需求和船舶承载能力限制的随机模型，并通过随机混合逼近方法来求解。作者通过确定性模型和随机性模型的比较得出，在动态的带有随机变量的空箱分配和租箱策略选择问题中，更贴近实际的随机性模型效果更好。

Cheung和Chen^［68］利用动态网络建立两阶段随机性空箱调度模型，在集装箱供需不确定性进行空箱调度，采用随机性梯度算法求解。该方法可以求解模型目标函数具有复杂特点，以至于无法精确计算目标函数和梯度的最佳问题。

Sook等^［102］对多式联运网络中的集装箱空箱管理进行了结合计划期长度影响的计算分析研究。他们采用基于整数规划的方法来处理空箱调运的成本最小化，并且考虑到了“重箱优先”下的限制条件。最后结合密西西比河的一个贸易运作案例讨论了计划期长度对模型选择的影响，并指出较长的计划期对于类似驳船运输下的便宜慢速货流有更好的效果，但是这种影响取决于集装箱库存点的数量和位置。

刘恒江^［81］，基于班轮公司实际的调箱业务流程特点提出了在空箱调运中的不同规则，以调箱总费用最小或时间最短为目标，利用PETRI网理论在离散动态系统上分析已有成果，构造了海运集装箱空箱调运的PETRI网模型，最后采用基于PETRI网理论的EXSPECT仿真软件进行结果分析，分别比较不同规则下的不同结果后得出空箱调运的最优方案。

4.班轮联营研究

目前班轮联营问题的研究较多集中在其联营的经济性机理，就具体联营系统的规划的研究相对较少。

Pierre^［119］分析了班轮公司联营化下的协同运作（operational synergies）的基本理念，通过协同运作提高船舶航次的舱位利用率。论文重点解释了班轮联营体如何发挥整体协同效应，并指出了如何与港口方的合作潜力。

张艳奎^［117］通过运用博弈理论解释战略联盟的合理性，探讨班轮运输联盟收益如何在成员间进行分配，为战略联盟实践提供理论依据。阐述了班轮运输合作与联盟的沿革和发展现状，并且概括介绍了本书应用的博弈理论及相关经济学原理。应用非合作博弈理论“古诺模型”解释了战略联盟的合理性，并对合理性做进一步探讨；应用合作博弈理论的讨价还价博弈（轮流出价讨价还价子博弈均衡）分析单个联盟成员间利益分配纳什均衡，应用“夏普里值”计算方法分析复杂联盟的利益分配问题；并分析了联盟的不稳定性并提出风险防范措施。

叶鸿^［116］基于经济学和管理学的有关理论，对航运企业物流战略联盟设计中的重要因素进行分析，包括联盟遵循的原则和目标、组建联盟的数理分析、联盟规模、有效联盟的建立、联盟的价值分析及风险评估等，为航运企业组建物流战略联盟提供了较为完整的策略指导。最后，针对中远集团发展物流的战略进行分析，并提出了相应的政策建议。

王庸凯^［85］阐述论证班轮运输战路联盟的形成动因，并且应用合作博弈的理论和模型解决有关联盟收益分配的问题。为班轮公司做出是否加入战略联盟、加入哪个战略联盟、在联盟中的收益如何等一系列的企业经营战略决策问题给出理论上的依据。论文给出了联盟伙伴的选择标准，建立了航运业的伙伴选择评价指标及评价模型，使对战略伙伴的选择更客观，更具说服力。对联盟收益分配问题进行了建模分析，对沙普利值法模型进行了改进，提出了带有综合修正因子的沙普利值法，并且运用实例对这两种方法进行了说明和比较，通过论证得出了影响联盟稳定性的一些结论。

陈志和段贵军^［86］在运用Shapley值法来分配战略联盟利益的基础上，指出该方法在分配班轮运输战略联盟利益中存在的一些问题，由此对该模型做出了合理的改进，建立了具有修正因子的Shapley值法模型，实例表明该方法明显优于前者。这种方法有助于联盟成员间利益的合理分配，保证联盟合作的持续性和稳定性。

马越^［48］分别从经济学和管理学角度，针对航运企业的特点，研究集装箱班轮运输企业联合的理论基础，并对联合的目标企业价值分析提出可行的方法，最后分析了班轮运输企业联合的发展趋势，及其对航运业的启示。

卢华安和李永苓^［18］研究涉及共同派船联营航线规划问题，但未涉及更为复杂的联营模式的舱位系统分析和协同舱位问题。以联营企业追求整体收益总和极大化，而个别企业追求利润最大化下，构建整数双层规划问题（integer bi－level programming problem）之航线选择模型。运用双层规划的最优性条件，配合分枝定界方法，在候选航线中作出优化决策而得到最佳选择。