本文摘要：摘要：中俄雙邊貿(mào)易隨著一帶一路倡議的深入落實(shí)呈現(xiàn)出穩(wěn)定增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，商品需求量的增多以及需求時(shí)間的多樣化使得商品運(yùn)輸方式發(fā)生了重大轉(zhuǎn)變，運(yùn)輸方式由原來(lái)的單一運(yùn)輸轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在的多式聯(lián)運(yùn).通過多式聯(lián)運(yùn)構(gòu)建綜合交通運(yùn)輸方案，既能夠滿足商品需求量的激增以及商品需
摘要：中俄雙邊貿(mào)易隨著“一帶一路”倡議的深入落實(shí)呈現(xiàn)出穩(wěn)定增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，商品需求量的增多以及需求時(shí)間的多樣化使得商品運(yùn)輸方式發(fā)生了重大轉(zhuǎn)變，運(yùn)輸方式由原來(lái)的單一運(yùn)輸轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在的多式聯(lián)運(yùn).通過多式聯(lián)運(yùn)構(gòu)建綜合交通運(yùn)輸方案，既能夠滿足商品需求量的激增以及商品需求時(shí)間的多樣化，同時(shí)又能夠發(fā)揮不同運(yùn)輸方式之間的優(yōu)勢(shì)，形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ).為了求解多式聯(lián)運(yùn)物流路徑優(yōu)化問題，本文以中俄貿(mào)易區(qū)間的運(yùn)輸路線與運(yùn)輸方式為研究對(duì)象，綜合考慮中俄貿(mào)易區(qū)間的商品種類、需求特點(diǎn)以及運(yùn)輸方式，建立了以運(yùn)輸成本、運(yùn)輸時(shí)間、碳排放量為優(yōu)化目標(biāo)的多目標(biāo)優(yōu)化模型.針對(duì)中俄貿(mào)易實(shí)際運(yùn)輸情況，本文僅考慮公、鐵、海3種運(yùn)輸方式之間的多式聯(lián)運(yùn)，同時(shí)針對(duì)所構(gòu)建模型的隨機(jī)性和隱并行性，設(shè)計(jì)了求解該模型的改進(jìn)煙花算法(improvedFWA).通過以中俄兩國(guó)之間的多品類商品運(yùn)輸為例進(jìn)行算例分析，獲得了多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸路線的Pareto非劣解以及相應(yīng)的運(yùn)輸成本、運(yùn)輸時(shí)間和碳排放量，并且與基本煙花算法進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了模型和改進(jìn)算法的有效性.同時(shí)，本文以運(yùn)輸時(shí)間作為靈敏度分析變量，分析不同時(shí)間需求下，運(yùn)輸方案在運(yùn)輸成本、運(yùn)輸時(shí)間和碳排放量3個(gè)屬性之間的變動(dòng)趨勢(shì)，為中俄多式聯(lián)運(yùn)物流發(fā)展提供決策參考.
關(guān)鍵詞：綜合交通運(yùn)輸;需求變動(dòng);多式聯(lián)運(yùn);改進(jìn)煙花算法
俄羅斯作為“一帶一路”倡議的重要支點(diǎn)和合作伙伴國(guó)家，據(jù)中國(guó)海關(guān)總署統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，2018年中俄雙邊貿(mào)易額達(dá)1070.6億美元，同比增長(zhǎng)27.1%，創(chuàng)歷史新高.其中我國(guó)對(duì)俄羅斯出口689.4億美元，增長(zhǎng)9.1%，自俄進(jìn)口381.2億美元，增長(zhǎng)39.4%.在中俄運(yùn)輸過程中需要涉及多種運(yùn)輸方式，因?yàn)閱我坏倪\(yùn)輸方式很難再滿足中俄之間龐大的物流需求，多式聯(lián)運(yùn)能有效對(duì)固有的運(yùn)輸方式實(shí)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，并縮短運(yùn)輸時(shí)間、降低運(yùn)輸成本等.當(dāng)今，中俄攜手達(dá)成新時(shí)代全面戰(zhàn)略協(xié)作伙伴關(guān)系，本文研究中俄間的多式聯(lián)運(yùn)物流路徑選擇問題具有重要的現(xiàn)實(shí)意義.
近年來(lái)，學(xué)者們對(duì)于跨境多式聯(lián)運(yùn)物流路徑優(yōu)化問題，主要針對(duì)物流過程中不同的影響因素建立模型并應(yīng)用啟發(fā)式算法求解.Cho等[1]以成本和時(shí)間為目標(biāo)提出了加權(quán)約束最短路徑(WCSPP)模型，求解從釜山到鹿特丹的實(shí)際運(yùn)輸路線優(yōu)化;付新平等[2]、Seo等[3]同樣考慮運(yùn)行時(shí)間和費(fèi)用等因素建立動(dòng)態(tài)分析模型計(jì)算中國(guó)城市到歐洲城市的國(guó)際集裝箱多式聯(lián)運(yùn)線路;李玉民等[4]考慮運(yùn)輸時(shí)間、費(fèi)用和碳排放量等因素，構(gòu)建多式聯(lián)運(yùn)路徑優(yōu)化模型求得運(yùn)輸方案Pareto解.
在應(yīng)用算法求解時(shí)，Hao等[5]運(yùn)用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法獲得多式聯(lián)運(yùn)的最優(yōu)組合策略;Qu等[6]考慮混合整數(shù)規(guī)劃方法，應(yīng)用CPLEX在AMPL編程語(yǔ)言中求出精確解;Adil等[7]考慮多式聯(lián)運(yùn)過程中的復(fù)雜決策問題，使用LINGO對(duì)混合整數(shù)規(guī)劃模型求解.
同時(shí)，精確算法的求解效率較低，當(dāng)前學(xué)者們利用智能啟發(fā)式算法求得可行解.Chang等[8]根據(jù)中國(guó)海鐵聯(lián)運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，構(gòu)建了虛擬網(wǎng)絡(luò)將路徑選擇問題轉(zhuǎn)化為雙目標(biāo)最短路徑問題，利用啟發(fā)式算法進(jìn)行求解;湯銀英等[9]考慮不同運(yùn)輸方式的能力以及時(shí)間窗，使用NSGA-II以及二階段編碼的方式求得Pareto非劣解;萬(wàn)杰等[10]考慮成本和時(shí)間等目標(biāo)建立多式聯(lián)運(yùn)路徑優(yōu)化模型，利用混合算法對(duì)實(shí)際問題進(jìn)行求解.
綜上，雖然相關(guān)的研究?jī)?nèi)容較為豐富，但考慮到中俄間的商品貿(mào)易往來(lái)密切，物流的需求量會(huì)因各類影響因素的出現(xiàn)產(chǎn)生商品的需求變動(dòng)，在特殊條件下的物流配送使得原本穩(wěn)定的物流系統(tǒng)失衡，當(dāng)物流時(shí)間延長(zhǎng)時(shí)，某些應(yīng)急商品或特殊商品容易產(chǎn)生變質(zhì)或緊急供給量不足等情況.
因此，本文考慮需求變動(dòng)的情況提出一種新的物流方案，兩國(guó)根據(jù)商品的需求特性選擇運(yùn)輸方案.從中俄物流運(yùn)輸現(xiàn)狀出發(fā)，將多式聯(lián)運(yùn)與中俄貿(mào)易實(shí)際情況相結(jié)合[11-13]，綜合分析了國(guó)內(nèi)城市至俄羅斯的運(yùn)輸成本，建立以運(yùn)輸成本、運(yùn)輸時(shí)間、碳排放量為優(yōu)化目標(biāo)的多目標(biāo)模型，設(shè)計(jì)求解該模型的改進(jìn)煙花算法，為中俄區(qū)間的多式聯(lián)運(yùn)物流路徑優(yōu)化問題提供參考.
1中國(guó)至俄羅斯運(yùn)輸方式概述
中俄間商品的運(yùn)輸方式有鐵路運(yùn)輸、海運(yùn)運(yùn)輸、公路運(yùn)輸以及航空運(yùn)輸，每種運(yùn)輸業(yè)務(wù)都呈現(xiàn)多元化發(fā)展.但航空運(yùn)輸?shù)膯纬特浳锪枯^少，費(fèi)用高，并不適合開展長(zhǎng)期大量的貨物貿(mào)易運(yùn)輸，所以該運(yùn)輸方式不在本文的研究范圍內(nèi).
1.1中俄水路運(yùn)輸現(xiàn)狀
水路運(yùn)輸是中俄間重要的貨運(yùn)方式，其基本特點(diǎn)是利用天然水道進(jìn)行貨物運(yùn)輸，雖然運(yùn)輸速度慢但容量大，且成本較低.東方港是西伯利亞大陸橋的東部起點(diǎn)，我國(guó)很多港口都有直達(dá)俄羅斯東方港的航線.同時(shí)，在遠(yuǎn)東海岸線上共分布著32個(gè)海港，包括22個(gè)商港、10個(gè)漁港和約300個(gè)小港口及港灣.其中符拉迪沃斯托克港至大連港的距離約為2000km.這個(gè)港口對(duì)中俄的經(jīng)貿(mào)關(guān)系起著十分重要的作用.中俄海運(yùn)運(yùn)輸路線主要有4條：
�、�?gòu)闹袊?guó)港口出發(fā)，經(jīng)由海運(yùn)運(yùn)輸?shù)蕉砹_斯符拉迪沃斯托克、東方港等口岸，在口岸進(jìn)行清關(guān)等操作之后通過鐵路運(yùn)輸至目的地，目的地為俄羅斯東部城市的多選用此條路線;②經(jīng)俄羅斯圣彼得堡港口，在圣彼得堡進(jìn)行清關(guān)，通過貨物拖車或鐵路運(yùn)輸?shù)礁鞔蟪鞘校寺肪�適合運(yùn)輸?shù)蕉砹_斯西部的貨物;③途徑黑海地區(qū)，先到達(dá)俄羅斯的新羅西斯克港口，再中轉(zhuǎn)到索契等地區(qū);④先到達(dá)德國(guó)漢堡，再中轉(zhuǎn)到俄羅斯的內(nèi)陸城市.中國(guó)至俄羅斯的貨運(yùn)港口主要有大連港、天津港、青島港、上海港以及福州港.
1.2中俄鐵路運(yùn)輸現(xiàn)狀
鐵路運(yùn)輸具有運(yùn)輸能力強(qiáng)、安全性高及受氣候影響小的特點(diǎn).中俄鐵路運(yùn)輸主要以中歐班列為載體，其中途徑俄羅斯的班列有渝新歐、鄭新歐等線路，分別從重慶、鄭州等城市出發(fā)經(jīng)由阿拉山口、滿洲里和二連浩特出境，可到達(dá)俄羅斯的主要城市包括莫斯科、圣彼得堡、葉卡捷琳堡、秋明、烏法等.
1.3中俄公路運(yùn)輸現(xiàn)狀
公路運(yùn)輸是中俄運(yùn)輸中的另一條重要通道，中國(guó)與俄羅斯接壤的主要城市有滿洲里、黑河、綏芬河等.常用的海關(guān)口岸是黑龍江省口岸、新疆的阿拉山口口岸和霍爾果斯口岸，主線分別是從黑龍江省口岸報(bào)關(guān)出境，到達(dá)俄羅斯口岸進(jìn)行清關(guān)，再轉(zhuǎn)運(yùn)到烏蘇里斯克轉(zhuǎn)換成鐵路運(yùn)輸至俄羅斯全境;另一條是從新疆阿拉山口或霍爾果斯等口岸，途徑哈薩克斯坦最終到達(dá)俄羅斯目的地城市。
2問題描述與模型建立
2.1問題描述
假設(shè)一批中國(guó)生產(chǎn)的商品分布在A、B兩個(gè)城市，需要運(yùn)輸?shù)蕉砹_斯某城市(E);貨物可從不同的城市節(jié)點(diǎn)直接到達(dá)目的地，也可匯集到某一城市節(jié)點(diǎn)(C或D)后一同運(yùn)往E，節(jié)點(diǎn)之間均有多種運(yùn)輸方式可供選擇，虛線箭頭表示商品在節(jié)點(diǎn)內(nèi)完成不同運(yùn)輸方式的換裝.建立模型時(shí)考慮了貨物的包裝成本，因運(yùn)輸?shù)呢浳锟赡芎薪饘俪煞郑＿\(yùn)時(shí)可能產(chǎn)生鹽霧銹蝕現(xiàn)象，則選擇海運(yùn)時(shí)的包裝成本與其他運(yùn)輸方式不同，且商品價(jià)值不同的貨物的保險(xiǎn)成本不同.
模型求解商品從起點(diǎn)運(yùn)輸至終點(diǎn)過程中的路徑及運(yùn)輸方式.假設(shè)條件：(1)在兩個(gè)城市節(jié)點(diǎn)之間只使用一種運(yùn)輸方式來(lái)運(yùn)送貨物;(2)城市節(jié)點(diǎn)處無(wú)容量限制;(3)貨物的轉(zhuǎn)運(yùn)只能在城市節(jié)點(diǎn)處發(fā)生;(4)城市節(jié)點(diǎn)處的設(shè)施設(shè)備均滿足運(yùn)輸方式之間的轉(zhuǎn)換要求;(5)到達(dá)俄羅斯城市節(jié)點(diǎn)的時(shí)間等于到達(dá)目的地的商品運(yùn)輸總時(shí)間.
2.2模型建立
目標(biāo)函數(shù)式(1)表示總成本最小，包括運(yùn)輸成本、中轉(zhuǎn)成本、交通工具成本、保險(xiǎn)成本和包裝成本;目標(biāo)函數(shù)式(2)表示實(shí)際運(yùn)輸時(shí)間與時(shí)間窗的總差值最小;目標(biāo)函數(shù)式(3)表示運(yùn)輸過程所產(chǎn)生的碳排放量最小;式(4)表示城市之間只能選擇一種運(yùn)輸方式;式(5)表示在非起訖點(diǎn)n只能轉(zhuǎn)換一次運(yùn)輸方式;式(6)表示該運(yùn)輸路徑的完整性;式(7)和(8)為決策變量之間的兼容性約束，即商品在運(yùn)輸方式以及中轉(zhuǎn)方式的選擇需要與后續(xù)路程及相應(yīng)運(yùn)輸方式的選擇相匹配;式(9)表示實(shí)際所需時(shí)間的計(jì)算方法;式(10)表示決策變量取值為0或者1.
3基于改進(jìn)煙花算法的模型求解
3.1改進(jìn)煙花算法
動(dòng)態(tài)搜索煙花算法(dynamicsearchfireworksalgorithm)是由譚營(yíng)等[14]首先提出，其性能優(yōu)于傳統(tǒng)的煙花算法，是對(duì)于煙花算法的一種改進(jìn).煙花算法的參數(shù)較少，執(zhí)行過程簡(jiǎn)單，尤其在解決高維復(fù)雜優(yōu)化問題上具有一定優(yōu)勢(shì).針對(duì)隨機(jī)性問題[15]和多目標(biāo)問題[16]，適合采用此算法進(jìn)行改進(jìn).
在動(dòng)態(tài)搜索煙花算法中，煙花被放到潛在的搜索空間，并為每個(gè)煙花啟動(dòng)爆炸過程，爆炸之后，火花充滿了煙花周圍的空間.煙花以及新產(chǎn)生的火花代表了搜索鄰域范圍內(nèi)的潛在解決方案.改進(jìn)煙花算法的工作原理如下：首先，隨機(jī)選取若干個(gè)煙花，計(jì)算其適應(yīng)度函數(shù)，初始化核心煙花的爆炸半徑，計(jì)算非核心煙花的爆炸半徑和火花數(shù)量.其次，煙花爆炸產(chǎn)生不同類型的火花，進(jìn)行映射操作.最后，更新核心煙花的爆炸半徑，從煙花和火花中挑選出候選煙花進(jìn)入下一次迭代.
3.2算法過程
為提高算法求解的有效性，本文考慮以下待解決的問題.煙花算法對(duì)問題的求解目標(biāo)是在可行域Ω內(nèi)，找到一點(diǎn)x，使其獲得Pareto非劣解[17].
(1)初始化.隨機(jī)選取N種由起點(diǎn)到終點(diǎn)的運(yùn)輸路徑方案，計(jì)算其初始方案的適應(yīng)度函數(shù)，在本文中將總成本最小作為適應(yīng)度函數(shù).將當(dāng)前最優(yōu)運(yùn)輸路徑方案設(shè)置為核心煙花(CF)，則除了核心煙花外，其余所有的煙花組成的集合稱為非核心煙花(NonCFs).
(2)爆炸操作.在爆炸操作中，每個(gè)煙花在一定范圍(爆炸幅度)內(nèi)爆炸并產(chǎn)生一定數(shù)量的爆炸火花，即每個(gè)運(yùn)輸路徑方案爆炸產(chǎn)生新的運(yùn)輸路徑方案.為了體現(xiàn)不同位置的煙花，一般適應(yīng)度較好的煙花能產(chǎn)生更多數(shù)量的火花。爆炸振幅也是根據(jù)煙花的適應(yīng)度值進(jìn)行計(jì)算的.核心煙花的功能是圍繞目前發(fā)現(xiàn)的最佳位置進(jìn)行本地搜索，非核心煙花的責(zé)任是保持全局搜索能力.
(3)映射操作.當(dāng)某一個(gè)煙花靠近可行域的邊界時(shí)，在爆炸操作中產(chǎn)生的火花可能會(huì)超出所給出的可行域.
(4)選擇操作.運(yùn)用爆炸操作之后，從當(dāng)前的煙花和爆炸火花中選擇一部分作為新一代的煙花，在動(dòng)態(tài)搜索煙花算法中，適應(yīng)值最優(yōu)的個(gè)體首先被選為下一個(gè)迭代的煙花，而其余的煙花是從其余個(gè)體中隨機(jī)選擇的.
4實(shí)驗(yàn)分析
4.1實(shí)例描述
有3類商品(機(jī)電產(chǎn)品、醫(yī)療物資、日用百貨) 需要從中國(guó)運(yùn)輸?shù)蕉砹_斯圣彼得堡，商品的貨源地分散在重慶、天津、上海、鄭州和保定5個(gè)城市.因不考慮冷鏈運(yùn)輸，因此本文研究的醫(yī)療物資運(yùn)輸默認(rèn)采用常溫運(yùn)輸且不會(huì)影響商品本身的質(zhì)量和正常使用.3類商品可直接到達(dá)俄羅斯，也可匯集到某一城市節(jié)點(diǎn)之后一同運(yùn)往俄羅斯，每個(gè)起始地的商品都是以20GP集裝箱為單位進(jìn)行運(yùn)輸，保險(xiǎn)成本gkc設(shè)置為商品價(jià)值的0.3%.
4.2實(shí)驗(yàn)過程與結(jié)論分析
在IntelCoreI7-7500U3.0GHz8GBRAM計(jì)算機(jī)上以MatlabR2016b作為實(shí)驗(yàn)環(huán)境，設(shè)定初始煙花數(shù)目N=5，m=50，最大迭代次數(shù)t=200.本文以機(jī)電產(chǎn)品的時(shí)間窗(20～28d)作為整批商品的時(shí)間窗，使用該算法對(duì)模型進(jìn)行求解，得到運(yùn)輸方案為：鄭州—保定(鐵路)—天津(鐵路)—圣彼得堡(鐵路);重慶—圣彼得堡(鐵路);上海—圣彼得堡(海運(yùn));該批次貨物總運(yùn)輸成本為29184.90¥，時(shí)間為486.26h，碳排放量為829kg(CO2)，改進(jìn)煙花算法迭代47次時(shí)取得最滿意，較普通煙花算法收斂速度更快，證明算法的求解效率更高.
4.3敏感度分析
在上述計(jì)算過程中，本文以3種產(chǎn)品的時(shí)間窗中值作為整批商品的時(shí)間窗約束條件尋找最優(yōu)的運(yùn)輸方案，在實(shí)際情況中，因不同商品的需求緊急程度不同以及公鐵海3種運(yùn)輸方式之間的差異，客戶要求的商品到達(dá)時(shí)間窗會(huì)有所不同.因此分別以上述3種商品各自的需求時(shí)間窗作為整批商品的需求時(shí)間窗。
多式聯(lián)運(yùn)運(yùn)輸方案具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和變化性，能夠滿足客戶對(duì)于運(yùn)輸方案的經(jīng)濟(jì)性、便捷性、綠色低碳運(yùn)輸?shù)饶繕?biāo)的追求，動(dòng)態(tài)調(diào)整運(yùn)輸路徑和運(yùn)輸方式.運(yùn)輸方案的經(jīng)濟(jì)性與綠色低碳運(yùn)輸呈現(xiàn)出協(xié)同一致的變化趨勢(shì)，而運(yùn)輸方案的經(jīng)濟(jì)性和綠色低碳運(yùn)輸均與時(shí)效性呈現(xiàn)出相反的變化趨勢(shì).由方案1到方案3，運(yùn)輸費(fèi)用降低62.53%，碳排放量降低59.78%，而運(yùn)輸時(shí)間增加了346.08%.因此在實(shí)際商品運(yùn)輸制定運(yùn)輸方案時(shí)，需要綜合考慮經(jīng)濟(jì)性與 綠色低碳之間的協(xié)同變化特性以及經(jīng)濟(jì)性、綠色低碳與時(shí)效性之間的沖突等特性，尋求多目標(biāo)之間沖突與協(xié)同之間的平衡.
5結(jié)語(yǔ)
本文從中俄貿(mào)易運(yùn)輸現(xiàn)狀出發(fā)，將多式聯(lián)運(yùn)路徑優(yōu)化問題與中俄實(shí)際貿(mào)易情況相結(jié)合，綜合考慮不同時(shí)間窗條件下整批商品的最優(yōu)運(yùn)輸方案，符合實(shí)際并具有數(shù)學(xué)合理性;采用改進(jìn)煙花算法進(jìn)行求解，通過將運(yùn)輸成本最小作為核心煙花的適應(yīng)度函數(shù)，并控制非核心煙花的爆炸半徑確保算法的全局搜索性，從而對(duì)采用煙花算法求解多目標(biāo)規(guī)劃問題進(jìn)行了改善，提高了運(yùn)行速度，改進(jìn)煙花算法的收斂速度更快。
通過設(shè)置3種不同的時(shí)間窗，得出不同的運(yùn)輸路線及運(yùn)輸方式，通過對(duì)比運(yùn)輸成本、運(yùn)輸時(shí)間和碳排放量，可以顯著看出多式聯(lián)運(yùn)對(duì)于具有不同需求的商品運(yùn)輸而言具有良好的適應(yīng)性，求解結(jié)果具有參考性.但為了便于計(jì)算，本文以3類商品中的其中一類商品的時(shí)間窗作為整批商品的時(shí)間窗，設(shè)置較為單一，在實(shí)際運(yùn)輸中可能存在整批商品中不同商品之間具有不同的時(shí)間窗，且要求必須在相應(yīng)時(shí)間窗內(nèi)送達(dá)相應(yīng)的商品，因此研究同時(shí)存在不同時(shí)間窗要求的整批商品多式聯(lián)運(yùn)路徑優(yōu)化可以作為未來(lái)的研究方向.
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作者：萬(wàn)杰，龍?jiān)骑w，陳星瀚
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