貨運(yùn)量變化條件下中歐班列西通道境內(nèi)去程集結(jié)方案研究

薛 鋒，范千里，戶佐安

貨運(yùn)量變化條件下中歐班列西通道境內(nèi)去程集結(jié)方案研究

薛 鋒1,2，范千里1，戶佐安1,2

（1. 西南交通大學(xué),交通運(yùn)輸與物流學(xué)院，成都 611756；2. 綜合交通運(yùn)輸智能化國(guó)家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室，成都 611756）

以中歐班列西通道境內(nèi)去程集結(jié)方案為研究對(duì)象，考慮國(guó)內(nèi)集裝箱班列和中歐集裝箱班列兩種模式，從鐵路承運(yùn)方的角度出發(fā)，以運(yùn)輸費(fèi)用最小、服務(wù)匹配度最高、運(yùn)輸時(shí)間最短等為目標(biāo)，以運(yùn)量、唯一性、班列運(yùn)行頻率、站點(diǎn)、決策變量取值范圍等為約束條件，構(gòu)建中歐班列西通道境內(nèi)去程集結(jié)方案優(yōu)化模型，研究在不同的貨物運(yùn)量條件下，中歐班列境內(nèi)去程的集結(jié)中心地點(diǎn)、運(yùn)輸組織模式及其相關(guān)變化，并采用帶有Pareto集的NSGA-Ⅱ算法進(jìn)行求解。研究結(jié)果表明：對(duì)于目前的貨運(yùn)量而言，可以在成都、重慶設(shè)置中轉(zhuǎn)集結(jié)站點(diǎn)，進(jìn)行部分列車的中轉(zhuǎn)集結(jié)作業(yè)；當(dāng)貨運(yùn)量處于最高貨運(yùn)量的60%以下時(shí)，宜在西安、烏魯木齊設(shè)置中轉(zhuǎn)集結(jié)站點(diǎn)，而貨運(yùn)量在高于最高貨運(yùn)量的60%，經(jīng)過(guò)西安、烏魯木齊時(shí)，大部分列車開行中歐直達(dá)班列，部分可在烏魯木齊進(jìn)行中轉(zhuǎn)集結(jié)作業(yè)。

鐵路運(yùn)輸；集結(jié)方案；帶有Pareto集的NSGA-Ⅱ算法；中歐班列；貨運(yùn)量變化；

0 引 言

中歐班列是深化我國(guó)與“一帶一路”沿線國(guó)家經(jīng)貿(mào)合作，推進(jìn)“一帶一路”建設(shè)的重要載體。目前，中歐班列有西、中、東三條通道，2019年中歐班列三通道累計(jì)開行8 225列。其中，西通道以蓉歐、渝新歐、鄭新歐等路線為代表，運(yùn)量較大，發(fā)展比較成熟，但集結(jié)方式較為單一，僅在烏魯木齊與西安設(shè)置中轉(zhuǎn)集結(jié)中心。此類單一的集結(jié)方式，在發(fā)展初期尚能完成集結(jié)任務(wù)，但隨著中歐班列市場(chǎng)的進(jìn)一步拓展，會(huì)導(dǎo)致烏魯木齊與西安集結(jié)中心的壓力急劇上升，無(wú)法高效快速完成季節(jié)任務(wù)，且此類集結(jié)方式?jīng)]有合理劃分貨物集結(jié)范圍，在貨運(yùn)量變化時(shí)可能導(dǎo)致集結(jié)過(guò)程中的資源浪費(fèi)。因此，研究貨運(yùn)量變化情況下的中歐班列集結(jié)方案非常有必要。

目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)于中歐班列集結(jié)方案的研究主要涉及兩個(gè)方面：（1）中歐班列集結(jié)中心的選擇。文思涵[1]等結(jié)合離散粒子群算法，針對(duì)現(xiàn)有的中歐班列運(yùn)輸節(jié)點(diǎn)，建立優(yōu)化模型，進(jìn)行選址-運(yùn)輸路線安排；鄧紅梅[2]結(jié)合運(yùn)輸實(shí)際以及各類成本，建立總成本最小為優(yōu)化目標(biāo)的中歐班列集貨樞紐選址數(shù)學(xué)模型，解決集結(jié)中心選址問(wèn)題；劉蒙蒙等[3]構(gòu)建了兩級(jí)配送模式下的軸輻式網(wǎng)絡(luò)的集配中心選址模型，有效地提高班列的滿載率，降低了成本；（2）中歐班列開行方案的優(yōu)化。閆偉[4]等根據(jù)現(xiàn)有的中歐班列運(yùn)輸組織模式，構(gòu)建中歐班列去程運(yùn)輸組織優(yōu)化模型，探究影響中歐班列運(yùn)輸組織模式的關(guān)鍵要素；韓雪[5]綜合考慮班列的運(yùn)營(yíng)收入和時(shí)間成本，給出中國(guó)國(guó)內(nèi)四個(gè)省市與歐洲四個(gè)省市班列的開行模式選擇及開行方案；劉文慧[6]對(duì)中歐班列的開行模式做了分析，基于中歐班列現(xiàn)行開行模式及研究現(xiàn)狀，提出了分級(jí)集結(jié)的中歐班列開行模式，并進(jìn)行求解。此外，對(duì)于集結(jié)中心與開行方案進(jìn)行了協(xié)同優(yōu)化[7,8]。國(guó)外學(xué)者針對(duì)中歐班列的研究較少，但在城際鐵路停站擁有較多成果，對(duì)本文有一定的參考意義。BOOS K[9]等從旅客運(yùn)輸數(shù)量的角度出發(fā)，對(duì)停站方案進(jìn)行優(yōu)化研究；WEN J[10]等以運(yùn)營(yíng)成本為目標(biāo)函數(shù)建立停站方案優(yōu)化模型，對(duì)鐵路停站方案進(jìn)行優(yōu)化。綜上所述，目前中歐班列已經(jīng)有了較多的研究成果，且理論方法以及考慮因素逐漸豐富，但相較而言，中歐班列集結(jié)方案的研究較少，大多數(shù)集結(jié)中心的選擇都是根據(jù)《中歐班列建設(shè)發(fā)展規(guī)劃（2016—2020年）》進(jìn)行選定，且沒有考慮到貨運(yùn)量變化的情況。另外，由于中歐班列在境外的數(shù)據(jù)較難獲取，且中歐班列返空較為嚴(yán)重，相比于去程研究的側(cè)重點(diǎn)不同，本文針對(duì)貨運(yùn)量變化情況，從鐵路承運(yùn)方的角度，建立班列境內(nèi)去程集結(jié)方案優(yōu)化模型，并以中歐班列西通道為例，分析貨運(yùn)量變化情況下集結(jié)方案的變化，確定中歐班列集結(jié)站點(diǎn)及方案，以期為中歐班列的開行及效益增長(zhǎng)提供決策參考。

1 問(wèn)題描述

現(xiàn)階段中歐班列的集結(jié)方式較為單一，主要包括兩種：

（1）集結(jié)運(yùn)輸組織模式：各地的貨物將先搭載國(guó)內(nèi)班列運(yùn)送至烏魯木齊或西安中歐班列集結(jié)中心，然后搭載從集結(jié)中心出發(fā)的中歐國(guó)際班列到達(dá)國(guó)外目的地。

（2）直達(dá)運(yùn)輸組織模式：采取“點(diǎn)對(duì)點(diǎn)”的模式由始發(fā)站直接運(yùn)送至目的地[12]。

由于各站點(diǎn)貨運(yùn)量可能存在變化，某些站點(diǎn)在貨運(yùn)量較小時(shí)，采用直達(dá)運(yùn)輸模式無(wú)法滿足常態(tài)化運(yùn)營(yíng)，而在烏魯木齊進(jìn)行集結(jié)編組，則可能存在運(yùn)輸成本問(wèn)題。為此，除烏魯木齊或西安外，可考慮在其他站點(diǎn)增設(shè)中轉(zhuǎn)集結(jié)中心，在貨運(yùn)量較小時(shí)組織國(guó)內(nèi)班列運(yùn)送至距離較近的中轉(zhuǎn)集結(jié)中心，然后搭載從集結(jié)中心出發(fā)的列車運(yùn)送至目的地。為進(jìn)一步說(shuō)明情況，以昆明為例進(jìn)行說(shuō)明。2017年，昆明中歐班列年貨運(yùn)量為394個(gè)標(biāo)準(zhǔn)集裝箱，平均每周貨運(yùn)量為8個(gè)集裝箱，中歐班列編組輛數(shù)為41輛，每輛搭載一個(gè)40英尺箱。在上述條件下，無(wú)法滿足常態(tài)化運(yùn)營(yíng)條件。由此，可考慮在成都建設(shè)集結(jié)中心，當(dāng)貨運(yùn)量較小時(shí)，將昆明出發(fā)的列車在成都辦理甩掛作業(yè)，然后搭載由成都出發(fā)的列車運(yùn)送至目的地；當(dāng)貨運(yùn)量較大時(shí)，則開行直達(dá)列車至烏魯木齊集結(jié)或直接開往目的地。

由此，中歐班列境內(nèi)去程集結(jié)方案問(wèn)題可以描述為在貨運(yùn)量存在變化的條件下，選定中轉(zhuǎn)集結(jié)站點(diǎn)，并確定班列運(yùn)輸組織模式的問(wèn)題。綜合考慮各種影響因素，本文以運(yùn)輸費(fèi)用最小、運(yùn)輸時(shí)間最短、貨物運(yùn)輸匹配度最高為目標(biāo)，以貨物運(yùn)量、運(yùn)輸條件等作為約束，建立貨運(yùn)量變化條件下中歐班列集結(jié)方案優(yōu)化模型，并采用帶有Pareto集的NSGA-Ⅱ算法進(jìn)行求解。

2 中歐班列集結(jié)方案優(yōu)化模型

2.1 模型假設(shè)

由于中歐班列在運(yùn)行過(guò)程中涉及要素較多，為方便建模求解，作如下假設(shè)：

（1）不考慮各站點(diǎn)內(nèi)部復(fù)雜作業(yè)關(guān)系，將各站點(diǎn)視為節(jié)點(diǎn)，且均具有車組甩掛和班列中轉(zhuǎn)的作業(yè)能力；

（2）車流均遵從不拆分原則，或全部甩掛，或不甩掛通過(guò)節(jié)點(diǎn)，不存在部分甩掛的情況；

（3）各站點(diǎn)組織班列不一定滿軸開行，接近滿軸時(shí)亦可開行；

（4）對(duì)于國(guó)內(nèi)集裝箱班列及中歐集裝箱班列，僅考慮兩種班列之間的差異性，同種班列無(wú)差異。

2.2 參數(shù)和變量

本文涉及的參數(shù)、變量及其所表示的含義如表1所示。

表1 參數(shù)和變量說(shuō)明表

續(xù)表1

參數(shù)或變量含 義 在站點(diǎn)和站點(diǎn)之間是否以模式開行列車 班列以模式運(yùn)行的固定成本 班列以模式運(yùn)行的可變成本 集裝箱裝載成本 集裝箱甩掛成本 以模式開行列車的編成輛數(shù) 集裝箱裝載花費(fèi)時(shí)間 集裝箱甩掛花費(fèi)時(shí)間

2.3 目標(biāo)函數(shù)

對(duì)于鐵路承運(yùn)方來(lái)說(shuō)，中歐班列境內(nèi)去程集結(jié)方案設(shè)計(jì)的主要目標(biāo)為，在實(shí)現(xiàn)效益最大化的基礎(chǔ)上，將貨物更有效率地送達(dá)至目的地，故本文的目標(biāo)函數(shù)包含三個(gè)部分：班列運(yùn)輸成本、貨物運(yùn)輸匹配度、班列運(yùn)輸時(shí)間。

（1）班列運(yùn)輸成本[9]

結(jié)合兩者可以得到班列運(yùn)輸成本如下式所示：

（2）貨物運(yùn)輸匹配度

由于中歐班列目前并不要求滿軸開行，但為實(shí)現(xiàn)效益最大化，盡可能滿軸開行，故貨物運(yùn)輸匹配度可定義為各站點(diǎn)總貨運(yùn)量與編成輛數(shù)的比值扣除實(shí)際開行頻率的總和：

（3）班列運(yùn)輸時(shí)間

目標(biāo)函數(shù)表示為：

2.4 約束條件

（1）流量約束

（2）運(yùn)量約束

（3）唯一性約束

根據(jù)編組計(jì)劃車流不可拆原則，任一車流或在某站全部甩掛，或全部不甩掛通過(guò)該站，不存在部分甩掛情況，可以得到唯一性約束如下所示：

（4）班列開行頻率約束

由于目前中歐班列并不要求滿軸開行，故班列開行頻率一方面應(yīng)滿足站點(diǎn)貨運(yùn)量要求，另一方面應(yīng)滿足貨物運(yùn)輸匹配度要求，由此可得開行頻率如下所示：

（5）站點(diǎn)約束

（5）決策變量取值范圍約束

本文中所有決策變量均代表實(shí)際意義，其對(duì)應(yīng)取值范圍如下所示：

3 算例分析

3.1 算例數(shù)據(jù)

將中歐班列西通道境內(nèi)的合肥、義烏、湖南、鄭州、武漢、重慶、成都、貴陽(yáng)、昆明、西安等節(jié)點(diǎn)作為始發(fā)節(jié)點(diǎn)，同時(shí)根據(jù)運(yùn)輸實(shí)際，將重慶、成都、西安、蘭州、烏魯木齊等節(jié)點(diǎn)作為備選集結(jié)中心節(jié)點(diǎn)，結(jié)合文獻(xiàn)[5]，可以得到節(jié)點(diǎn)之間距離矩陣，如表2所示。

表2 中歐班列西通道節(jié)點(diǎn)距離表（單位：km）

表3 2018年中歐班列西通道各站點(diǎn)貨運(yùn)需求（單位：TEU）

根據(jù)模型假設(shè)，結(jié)合文獻(xiàn)[1-3]可得列車運(yùn)行及各個(gè)站點(diǎn)作業(yè)成本等相關(guān)數(shù)據(jù)，如表4所示。

表4 列車運(yùn)行及裝卸作業(yè)成本相關(guān)數(shù)據(jù)

3.2 算例求解

中歐班列境內(nèi)去程集結(jié)方案優(yōu)化模型是一個(gè)多目標(biāo)0-1規(guī)劃模型，一般而言無(wú)法得到唯一解使各目標(biāo)函數(shù)同時(shí)達(dá)到最優(yōu)，只能得到Pareto最優(yōu)解集。目前，現(xiàn)有研究對(duì)于該類問(wèn)題一般運(yùn)用啟發(fā)式算法進(jìn)行求解，能夠取得較好的效果，因此，本文利用帶有Pareto集的NSGA-Ⅱ算法[15]對(duì)模型進(jìn)行求解。取種群數(shù)量為100、迭代次數(shù)為500、交叉概率為0.25、變異概率為0.01，在不同貨運(yùn)量條件下，可得到如圖1、2、3所示的結(jié)果。

圖1 平均周貨運(yùn)量下集結(jié)方案最優(yōu)邊界

圖2 最高周貨運(yùn)量下集結(jié)方案最優(yōu)邊界

圖3 最低周貨運(yùn)量下集結(jié)方案最優(yōu)邊界

3.3 結(jié)果分析

根據(jù)求解結(jié)果可知，不同貨運(yùn)量情況下都存在多種集結(jié)方案可供選擇。在不同周貨運(yùn)量條件下，隨機(jī)選取一組方案與現(xiàn)有方案進(jìn)行比較，得到表5所示結(jié)果。

為更準(zhǔn)確描述貨運(yùn)量變化條件下中歐班列境內(nèi)去程集結(jié)方案的差異，現(xiàn)分析備選中轉(zhuǎn)集結(jié)站點(diǎn)在周貨運(yùn)量增加條件下，各站點(diǎn)集結(jié)次數(shù)。由于算法得到的結(jié)果為一個(gè)解集，存在多種方案，故取各方案中各站點(diǎn)的平均集結(jié)次數(shù)，其變化情況如圖4所示。

表5 班列集結(jié)方案優(yōu)化前后數(shù)據(jù)對(duì)比表

圖4 貨運(yùn)量不確定情況下各站點(diǎn)平均集結(jié)次數(shù)

由圖4可知，隨著周貨運(yùn)量增大，各站點(diǎn)平均集結(jié)次數(shù)波動(dòng)較大，這是由于NSGA-Ⅱ算法是一種啟發(fā)式算法，其結(jié)果帶有一定隨機(jī)性。為直觀反映各站點(diǎn)集結(jié)次數(shù)的變化情況，以每20%的增量為一個(gè)區(qū)間，取各站點(diǎn)集結(jié)次數(shù)平均值，得到結(jié)果如圖5所示。

圖5 不同貨運(yùn)量增加區(qū)間下各站點(diǎn)平均集結(jié)次數(shù)

由圖5可知：

（1）班列于成都和重慶平均集結(jié)次數(shù)隨著貨運(yùn)量的增長(zhǎng)而增長(zhǎng)。由于可能在成都和重慶集結(jié)的班列只有始發(fā)站為昆明和貴陽(yáng)的班列，即使隨著貨運(yùn)量的增長(zhǎng)，總量相較于其他站點(diǎn)的貨運(yùn)量仍較小，且在各方案中，大多數(shù)選擇在成都或重慶進(jìn)行中轉(zhuǎn)集結(jié)作業(yè)，故集結(jié)次數(shù)的增加可以理解為列車數(shù)目的增加。

（2）班列選擇在西安或?yàn)豸斈君R進(jìn)行中轉(zhuǎn)集結(jié)作業(yè)的列車最初隨著貨運(yùn)量的增加而增加，但在最高貨運(yùn)量時(shí)卻有所下降。由于貨運(yùn)量較高時(shí)，大多數(shù)列車選擇開行中歐直達(dá)班列，只有部分列車選擇西安或?yàn)豸斈君R進(jìn)行中轉(zhuǎn)集結(jié)作業(yè)。

（3）班列選擇蘭州進(jìn)行中轉(zhuǎn)集結(jié)作業(yè)的次數(shù)受貨運(yùn)量的變化影響較小。一方面由于在西安—蘭州—烏魯木齊線路中，站點(diǎn)單一，導(dǎo)致蘭州與烏魯木齊功能重合；另一方面，列車在烏魯木齊進(jìn)行集結(jié)中轉(zhuǎn)作業(yè)的總成本相較于蘭州較低，故大多數(shù)列車不選擇在蘭州進(jìn)行中轉(zhuǎn)集結(jié)作業(yè)。

4 結(jié) 論

本文從鐵路承運(yùn)方的角度出發(fā)，建立了滿足班列列車運(yùn)行成本最小、貨物運(yùn)輸匹配度最高、班列運(yùn)行時(shí)間最短的班列集結(jié)方案模型，以中歐班列西通道境內(nèi)去程為例采用帶有Pareto集的NSGA-Ⅱ算法進(jìn)行求解。根據(jù)貨運(yùn)量變化情況，分析中歐班列西通道境內(nèi)去程集結(jié)方案的變化情況，得出各班列選擇在各備選中轉(zhuǎn)集結(jié)中心的集結(jié)次數(shù)，由此得到相應(yīng)的集結(jié)中心。分析可得：

（1）對(duì)于昆明、貴陽(yáng)開行的班列，在目前條件下，無(wú)論貨物運(yùn)量大小，建議都選擇在成都、重慶進(jìn)行中轉(zhuǎn)集結(jié)作業(yè)。

（2）除去昆明、貴陽(yáng)外，其他始發(fā)站開行的班列當(dāng)貨物運(yùn)量低于最高貨運(yùn)量的60%時(shí)，建議于西安、烏魯木齊設(shè)立中轉(zhuǎn)集結(jié)中心，進(jìn)行中轉(zhuǎn)集結(jié)作業(yè)；當(dāng)貨物運(yùn)量高于最高貨運(yùn)量的60%時(shí)，部分班列可開行中歐直達(dá)班列。

（3）蘭州由于與烏魯木齊作用重合，分析后發(fā)現(xiàn)選擇于蘭州進(jìn)行中轉(zhuǎn)集結(jié)作業(yè)的列車較少，因此不建議在蘭州設(shè)立中轉(zhuǎn)集結(jié)中心。

中歐班列的開行可以根據(jù)各地貨運(yùn)量的大小，采用不同的集結(jié)方案，以達(dá)到效益最大化。根據(jù)本文建立的中歐班列境內(nèi)去程集結(jié)方案模型，除中歐直達(dá)班列外，其他班列大多數(shù)選擇在烏魯木齊進(jìn)行中轉(zhuǎn)集結(jié)作業(yè)，與實(shí)際情況相符。本文只考慮了中歐班列西通道境內(nèi)去程的情況，沒有對(duì)境外以及返程的中歐班列進(jìn)行進(jìn)一步的研究，且部分站點(diǎn)同時(shí)通過(guò)西通道或中通道開行中歐班列，因此從全局角度優(yōu)化中歐班列的集結(jié)方案還需進(jìn)一步研究。

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Research on Accumulation Plan of China Railway Express in Western Corridor for Departure within Borders under Freight Volume Change

XUE Feng1, 2, FAN Qian-li1, HU Zuo-an1, 2

（1. School of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China; 2. National United Engineering Laboratory of Integrated and Intelligent Transportation, Chengdu 611756, China）

In this study, we research on the accumulation plan of China railway express in the western corridor for departure within borders. Considering two modes of domestic container trains and China railway express container trains, an optimization model is constructed from the perspective of the railway carrier where in the objectives are minimum transportation cost, highest service matching, and shortest transportation time, in which freight traffic volume, uniqueness, frequency of train operation, site and range of decision variables are the constraints. We study the accumulation location, transportation organization mode, and related changes of the China railway express under different cargo traffic conditions, and the NSGA-II algorithm with a pareto set is used to solve the problem. The results show that for the current freight volume, setting up a transit center in Chengdu and Chongqing is possible to carry out transfer accumulation operation for some trains; when the freight volume is less than 60% of the maximum freight volume, setting up transit centers in Xi’an and Urumqi is advisable. When the freight volume is higher than 60% of the highest freight volume, when passing Xi’an and Urumqi, most trains will run directly between China and Europe, and some of them can be transferred to Urumqi for transfer accumulation operation.

railway transportation; china railway express; accumulation plan; freight volume change; NSGA-II algorithm with pareto set

U292.3

A

10.3969/j.issn.1672-4747.2020.03.004

1672-4747（2020）03-0032-09

2019-12-01

中國(guó)鐵路總公司科技研究開發(fā)計(jì)劃重大項(xiàng)目（P2018X003）；西南交通大學(xué)“一帶一路”研究專項(xiàng)任務(wù)項(xiàng)目（268YDYLY01）

薛鋒（1981—），男，山東鄒城人，工學(xué)博士，西南交通大學(xué)副教授，從事鐵路運(yùn)輸組織理論與系統(tǒng)優(yōu)化研究，E-mail：xuefeng. 7@163. com

戶佐安（1979—），男，湖北黃梅人，工學(xué)博士，西南交通大學(xué)副教授，從事鐵路運(yùn)輸組織理論與系統(tǒng)優(yōu)化研究，E-mail：huzuoan@ swjtu. cn

薛鋒，范千里，戶佐安. 貨運(yùn)量變化條件下中歐班列西通道境內(nèi)去程集結(jié)方案研究[J]. 交通運(yùn)輸工程與信息學(xué)報(bào)，2020，18（3）：32-39, 49

（責(zé)任編輯：劉娉婷）