Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tối ưu hóa việc điều động đội tàu và tốc độ của tàu container với sự xem xét đến sự không đồng nhất trong tiêu thụ nhiên liệu bunker
Tóm tắt
Chi phí tiêu thụ nhiên liệu bunker chiếm tỷ lệ lớn nhất trong tổng chi phí hoạt động của một tàu container. Việc điều khiển tiêu thụ nhiên liệu bunker là một trong những vấn đề quan trọng cần được các công ty vận tải biển giải quyết. Đặc biệt trong bối cảnh hiện nay, các công ty vận tải biển phải giảm lượng khí thải để tuân thủ các quy định của Tổ chức Hàng hải Quốc tế (IMO) và chính quyền địa phương. Sự tiêu thụ nhiên liệu bunker bị ảnh hưởng bởi tốc độ di chuyển của tàu, điều này cũng ảnh hưởng đến thời gian hành trình và số lượng tàu hoạt động trên các tuyến đường cụ thể. Ngoài ra, các tàu hoạt động trên cùng một tuyến có thể có tỷ lệ tiêu thụ khác nhau do kỹ thuật chế tạo khác nhau, mức độ hao mòn, v.v. Bài báo này xem xét hai tình huống trong đó các hàm tiêu thụ nhiên liệu bunker giống nhau và khác nhau trên các chặng đường vận chuyển khác nhau, và thiết lập hai mô hình lập trình phi tuyến tính số nguyên hỗn hợp để điều chỉnh việc điều động đội tàu với các tàu không đồng nhất và tối ưu hóa tốc độ di chuyển của tàu trong khi duy trì tần suất dịch vụ hàng tuần nhằm giảm tổng chi phí hoạt động, bao gồm chi phí tiêu thụ nhiên liệu bunker và chi phí hoạt động của tàu. Sau đó, hai thuật toán chính xác tùy chỉnh được phát triển để thu được các giải pháp toàn cục tối ưu cho hai mô hình. Cuối cùng, các thí nghiệm số được thực hiện để xác minh tính hợp lệ của hai mô hình.
Từ khóa
#tiêu thụ nhiên liệu bunker #tối ưu hóa tốc độ #điều động đội tàu #lập trình phi tuyến tính #tàu containerTài liệu tham khảo
Adland, R., P. Cariou, and F.C. Wolff. 2020. Optimal ship speed and the cubic law revisited: Empirical evidence from an oil tanker fleet. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review 140: 101972.
Alvarez, J.F. 2009. Joint routing and deployment of a fleet of container vessels. Maritime Economics & Logistics 11 (2): 186–208.
Aydin, N., H. Lee, and S.A. Mansouri. 2017. Speed optimization and bunkering in liner shipping in the presence of uncertain service times and time windows at ports. European Journal of Operational Research 259 (1): 143–154.
Bakkehaug, R., J.G. Rakke, K. Fagerholt, and G. Laporte. 2016. An adaptive large neighborhood search heuristic for fleet deployment problems with voyage separation requirements. Transportation Research Part C: Emerging Technologies 70: 129–141.
Boffey, T.B., E.D. Edmond, A.I. Hinxman, and C.J. Pursglove. 1979. Two approaches to scheduling container ships with an application to the north atlantic route. Journal of the Operational Research Society 30 (5): 413–425.
Evans, J.J., and P.B. Marlow. 2001. Quantitative Methods in Maritimes Economics (2nd Edition). London: Fairplay.
Fagerholt, K., N.T. Gausel, J.G. Rakke, and H.N. Psaraftis. 2015. Maritime routing and speed optimization with emission control areas. Transportation Research Part C: Emerging Technologies 52: 57–73.
Golias, M.M., G.K. Saharidis, M. Boile, S. Theofanis, and M.G. Ierapetritou. 2009. The berth allocation problem: Optimizing vessel arrival time. Maritime Economics & Logistics 11 (4): 358–377.
Gu, Y., S.W. Wallace, and X. Wang. 2019. Can an emission trading scheme really reduce CO2 emissions in the short term? Evidence from a maritime fleet composition and deployment model. Transportation Research Part D: Transport and Environment 74: 318–338.
Hu, Q.M., Z.H. Hu, and Y. Du. 2014. Berth and quay-crane allocation problem considering fuel consumption and emissions from vessels. Computers & Industrial Engineering 70: 1–10.
Karbassi Yazdi, A., M.A. Kaviani, A. Emrouznejad, and H. Sahebi. 2020. A binary particle swarm optimization algorithm for ship routing and scheduling of liquefied natural gas transportation. Transportation Letters 12 (4): 223–232.
Karsten, C.V., S. Ropke, and D. Pisinger. 2018. Simultaneous optimization of container ship sailing speed and container routing with transit time restrictions. Transportation Science 52 (4): 769–787.
Kim, J.G., H.J. Kim, H.B. Jun, and C.M. Kim. 2016. Optimizing ship speed to minimize total fuel consumption with multiple time windows. Mathematical Problems in Engineering. https://doi.org/10.1155/2016/3130291.
Kim, H.J., D.H. Son, W. Yang, and J.G. Kim. 2019. Liner ship routing with speed and fleet size optimization. KSCE Journal of Civil Engineering 23 (3): 1341–1350.
Lashgari, M., A.A. Akbari, and S. Nasersarraf. 2021. A new model for simultaneously optimizing ship route, sailing speed, and fuel consumption in a shipping problem under different price scenarios. Applied Ocean Research 113: 102725.
Ma, D., W. Ma, S. Jin, and X. Ma. 2020. Method for simultaneously optimizing ship route and speed with emission control areas. Ocean Engineering 202: 107170.
Meng, Q., and X. Wang. 2011. Intermodal hub-and-spoke network design: Incorporating multiple stakeholders and multi-type containers. Transportation Research Part B: Methodological 45 (4): 724–742.
Ronen, D. 2011. The effect of oil price on containership speed and fleet size. Journal of the Operational Research Society 62 (1): 211–216.
Sheng, D., Q. Meng, and Z.C. Li. 2019. Optimal vessel speed and fleet size for industrial shipping services under the emission control area regulation. Transportation Research Part C: Emerging Technologies 105: 37–53.
Tan, Z., Y. Wang, Q. Meng, and Z. Liu. 2018. Joint ship schedule design and sailing speed optimization for a single inland shipping service with uncertain dam transit time. Transportation Science 52 (6): 1570–1588.
Wang, S., and Q. Meng. 2012. Sailing speed optimization for container ships in a liner shipping network. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review 48 (3): 701–714.
Wang, Y., Q. Meng, and Y. Du. 2015. Liner container seasonal shipping revenue management. Transportation Research Part B: Methodological 82: 141–161.
Wang, Y., Q. Meng, and H. Kuang. 2019. Intercontinental liner shipping service design. Transportation Science 53 (2): 344–364.
Wen, M., S. Ropke, H.L. Petersen, R. Larsen, and O.B. Madsen. 2016. Full-shipload tramp ship routing and scheduling with variable speeds. Computers & Operations Research 70: 1–8.
Xia, J., K.X. Li, H. Ma, and Z. Xu. 2015. Joint planning of fleet deployment, speed optimization, and cargo allocation for liner shipping. Transportation Science 49 (4): 922–938.
Yang, H., and Y. Xing. 2020. Containerships sailing speed and fleet deployment optimization under a time-based differentiated freight rate strategy. Journal of Advanced Transportation. https://doi.org/10.1155/2020/4103275.
Zheng, J., H. Zhang, L. Yin, Y. Liang, B. Wang, Z. Li, X. Song, and Y. Zhang. 2019. A voyage with minimal fuel consumption for cruise ships. Journal of Cleaner Production 215: 144–153.
Zhuge, D., S. Wang, and D.Z. Wang. 2021. A joint liner ship path, speed and deployment problem under emission reduction measures. Transportation Research Part B: Methodological 144: 155–173.