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在集装箱多式联运网络规划中干扰的影响性和相关性
1 介绍
在文章中，着重研究干扰对于在多式联运网络中集装箱业务的运行计划中的影响。这影响作为衡量干扰的严重性的依据。它衡量了因为干扰的原因发生的额外费用。基于高度影响的服务特性，网络经营者能够聚焦于这些服务类型去阻止高影响的干扰。这些关联衡量了一个全面更新和局部更新计划之间的成本差异。干扰因子显示出对于高度相关性的干扰因子应该用尽可能全面的更新去解决，而至于低相关性的干扰因子，一个对于计划的局部更新就足够了。这些措施将被用来去评估欧洲西北部EGS网络的一个关于运输干扰的研究案例。在列出这篇论文的作用之前，这里先介绍集装箱网络和多式联运集装箱运输的概念。
关键词：多式联运规划，同步规划、集装箱运输、干扰
1.1 集装箱网络的发展
更多供应链一体化的趋势触发了欧洲西北部为了集装箱创造内陆运输网络的主动性。这些集装箱运输网络通常形成于复杂的驳船服务运营商、铁路服务运营商和管道之间的合作。Veenstra和其他人在2012年介绍了扩展门的概念：一个可以选择控制流动的集装箱来去于那个内陆码头的航港城市的无水港。这个海港的控制识别出被定义的无水港的扩展门的概念以及介绍了集装箱多式联运网络的中央管理。这个发展的一个驱动力就是鹿特丹港口的深海码头的需求是减少货车运输和改变货车/货船/铁路的交通方式划分从2010年的55/35/10到2035年的35/45/20。扩展门的概念自从2007年就已经在欧洲网关服务（一个在鹿特丹设有三个深海码头的欧洲集装箱码头的附属机构）贯彻实施。该网络包括了在鹿特丹的三个终端和欧洲西北部越来越多的内陆终端。
这项研究重点关注从海港码头到一个腹地终端（进口）或者反过来（出口）的运输，遵从海港码头的组织。这就是所谓的腹地交通。在网络中，多式联运被用作三个不同的模式：轮船、铁路和货车。多式联运被定义为货物的多种运输方式，在一种相同的通过连续运输模式而没有在换模式时处理货物自身的多式联运模式中。在终端中，集装箱能在一种运输方式转变为其余运输方式。在这篇论文中，在一个终端中的一种交换被称作一次调换。图1显示了三个终端的示意图。这图显示了五个终端被直接连接的特定模式的通道。由于多种模式连接两个终端，多重并行通道存在。终端A和C由于B被间接连接，交通很可能用通道到B然后到C。必须在A和C之间运输的集装箱A是连接A和C之间需要的一部分。一个集装箱的特定路线即使用的服务，被称作一条途径。每个被用过的通道被比喻成那条路线的一个支架。
终端之间的服务是在特定时间和路线行驶的交通工具从一个终端到另一个终端之间的移动。在一个特定通道上每次周期服务的数量被称作服务频率。在这里，频率表示每星期在一个通道上服务的数量。
1.2 集装箱运输网络规划
交通网络发展的驱动是通过在多式联运服务中合并货物来减少成本实现的。克莱尼克和拉波特在1997年指出除了低关税，顾客同时要求高服务质量。这种服务质量由三部分组成，准时交货、交货速度和这些方面的一致性。当运输过程中出现干扰，运输计划需要不断的适应。一个中央管理的网络允许中央网络规划。通过多式联运网络规划，一个有多个连续服务的集装箱路线很可能会利用在网络中断中的中间转移。在这个研究中换乘期限被用作不同模式之间的转移。一个具有两种通道服务的集装箱利用一次这种换乘。在多式联运规划的上方，一个有集中规划的运输网络能利用实时切换。（卢卡森和道格尔，2012）。实时切换是指通过在网络上改变集装箱路线来应对例如服务延误与取消这种交通干扰。多式联运规划和实时切换这两方面的结合，被称为同步规划，在荷兰上的一个主题。然而到现在还没有对于同步的明确定义的出现。在这个研究中，同步性被认为是有可能在在模式或在线多式联运规划之间转换的多式联运规划。
在早期的工作中，作者研究了同步规划的第一章：在多式联运规划中中间转移的使用。一种新的服务网络设计模型被构想出来考虑在内陆码头之间使用额外通道的利益。它表明，有多个连续支架中间转移的路径使用随着转移成本的增加把交通成本减少了一个可观的数量。然而，它也表明，转让价格的降低有意义的导致了更多的中间转移和更进一步的交通成本缩减。
在本文中我们聚焦于同步规划的第二部分：实时切换的使用。偶尔多种服务同时被干扰，例如，由于雪、高水位和罢工的原因。然而本文聚焦于在单一服务中更易频繁发生的干扰，例如，由于分流导致延误的火车。处理这种干扰是网络规划者的日常业务。什么样的干扰必须被阻止和如何重新规划集装箱以求避开干扰？
在多式联运网络中不是很多集装箱路线的模式是可用的。大多数现有的方法认为集装箱路线是更一般的网络设计问题。这些模型聚焦于这些规划的静态模型，而且没有可能使在线规划问题的改变具体化，而且他们不允许我们衡量影响和干扰的大小。本文提出一种可以使几种不同类型的干扰量化的方法。为了这个目的，我们提出了一个新的模型用来找到在网络中集装箱运输规划问题的最划算的解决方案：时间限制（LCAT）的线性集装箱空箱分派模型以及我们提出了关于业务规划评估干扰影响的方法。这影响被使用两种新模型来量化：冲击力和相关性。冲击了衡量了由于干扰导致的额外成本;高冲击表明那个干扰必须被阻止。相关性衡量了一个最优规划更新和一个特定类型的局部规划更新之间的成本差异;高相关性表明那个干扰必须被全面的规划更新所处理。
我们专注于一个业务规划水平：在预定的服务计划中分配集装箱。这个规划水平通常在运输离开前的一到七天内被提出。在理想情况下，中央网规划部能够在任何时间点为集装箱更改已经选定的运输服务。然而在实践中，在计划中对于实时改变的约束存在着。因为海关和港口的程序，为了一个服务度对集装箱安排的改变在那个服务结束前的6-9小时被实施。
1.3 文献综述
本节简要回顾关于集装箱运输网络规划的现有文献的相关模型（见表1）。一些研究被用来找到在单集装箱基础上最短和廉价的路线。这网络按每笔订单来说通常不是最优化。博德曼等人在1997年使用了一种方法，在实时基础上，它能够按集装箱的个体来选择最廉价的路线。ziliaskopoulos在2000年提出了一个模型，它通过考虑动态行程和传送时间来选择时间最少的路线。丘和其他人在2010年使用加权约束的最短路径问题来为网络节点间的运输最大限度减少时间和成本。这些方法不允许网络运营商做网络的优化。其他研究使用一种网络优化方法来模拟运输需求的流量通过网络。guelat等人在1990年提出了一种非常通用的多商品、多模态网络流模型。在那里，每一种商品都代表着有特定的来源和目的地的集装箱。克莱尼克和卢梭在1986年提出了多模态、多商品网络构想。
这种类型的模型是建立在本文提出的模型的基础上。这种类型的模型的一种特定版本也被卡里森等人在2012年使用来设计一个驳船服务网络。在该模型中，目标是选择最佳的驳船往返港口和腹地之间的码头，但他们的工作集中于小规模问题（最多3个内陆码头）。在这些方法中，交通规划在网络设计中是一个静态的子问题的网络设计并且不考虑合并实时干扰。一些研究已经明确地集中在关于业务规划的实时影响，并把影响纳入到模型中。例如，ishfaq和SOX（2012年）考虑了在网络性能的时间延迟的影响，但这方法没有提供对于实时计划更新的解决方法。我们的方法不仅测量的干扰的影响，而且提供更新计划。在这项研究中，我们为两种更新方法比较干扰效应：一个最优化的全面计划更新和一个简单的局部计划更新。
1.4 文章结构
本节介绍了集装箱网络，集装箱多式联运网络的规划概念。本文的其余部分组织如下。在第二节，介绍LCAT模型。在第三节中，介绍了决定干扰影响和相关性的方法论。该方法在EGS网络的案例研究中的使用是第四节的主题。第五节介绍了案例研究的通常意义。最后第六节给出了研究结论。
2 模型的提出
在本文中，我们提出了一个线性规划模型，可以用来在网络中的集装箱运输规划问题中创建一个最佳的解决方案。所谓线性集装箱分配模型与时间限制（LCAT）是基于我们前面的工作（范里埃森等人，2013年），而且具有以下主要特点：该模型结合了集装箱在所有通道上的容量约束的分配；该模型允许有在惩罚成本上的逾期未交货行为；而且该模型融合了分包运输的自动服务。该模型可用于评估网络中各种干扰的影响。
LCAT对于给定集装箱运输需求和预定服务计划被离线解决了一个星期。集装箱运输需求是根据对货物的分类，基于传输连接和质量分类，可用于运输的时间和集装箱以及到期时间。运输连接是指需求的具体来源和目的地。
对于每一个连接，一组合适的路径是预先确定的。预定路径的方法是独立的数学模型。合适路线可以通过用专业知识或另一种方法来列出所有可能的选项来确定。在这个研究中自动路径的生成方法基于一个服务计划的时空图，例如在3.1节所述。每条路径上的每集装箱货物的运输费用，运输人员的数量，出发时间和到达时间是已知的。LCAT使用两套决策变量：货物类的集装箱数量被分配给路线p,记为,被直接卡车运输的货物c的集装箱数量记为。除了这，两套辅助变量被使用：服务s中的货物c集装箱数量记为，在路线p上运输的集装箱货物c的总天数延迟了，记为 。
第一个求和代表了路线p上货物c消耗的运输工具和人员。第二个求和代表了每延迟一天每集装箱的亏损，第三部分指出了用直接卡车运输货物c的费用，
用表示用直接卡车运输货物c的每集装箱费用。
货物c的总需求记为。这种需求必须在一个可行的多式联运路径或通过直接卡车运输。多式联运路径上的货物被翻译为TEU数量的映射。如果服务s是路径p的一部分,等于1，否则等于0。服务s的最大容量表示为(TEU容量）和(大容量）。
目标J以最小化考虑以下限制：
在这里，约束（2）确保所有的需求都满足。通过约束（4）和（5），集装箱服务的总数量受限于可用容量。约束（6）确保一个集装箱只有在离开后的时间才可以被使用：如果路线的离开时间，取任何正数，如果，=0。请注意，这个时间是很难约束的。约束（7）是对准时交货的软约束：表示货物c在路径p上迟到的总天数。最后，约束（8）是四组变量的非负约束。。
3决定干扰的影响和相关性的方法
在上一节提到的模型在本文中用于测量在可运行的规划中的一个干扰项的影响。三种干扰进行了研究：在一个网络服务中的提前到达，延迟到达和取消运行。一个用来确定一个单独干扰的影响和相关性的实验包含六个步骤。
1初始化实验设置
2产生一套合适的路径
3在没有任何干扰的情况下解决模型1-8来初步规划
4介绍一个单一的干扰和更新合适路径的集合
5解决更新的模型两次：一个完整的更新和局部更新
6确定引入的干扰的影响和相关性
步骤2中使用的方法，路径生成，在步骤5，解决更新的模型，在第3.1和3.2节中有更多的细节描述，各自的。随后，六步方法被用来在章节4中确定EGS网络中干扰项的影响。
3.1路径生成
在早期的工作中，我们使用了一个类似的模型，对于每一个货物类别也需要预处理的一组合适的路径。在该应用中，使用一个最短路径的方法，根据地理上的弧长的集合的合适路径。因此，所有的路径被确定在网络的空间图。然而，在目前提出的规划模型是在一个特定的服务计划进行。因此，我们需要在网络和服务计划的时间扩展的路径。重要的是，我们不错过相关路径，在我们的预选择，但该组必须尽可能小，以限制问题的大小和计算时间。几种方法可以用于产生一组相关的路径：在现有的网络，专家规划者可以根据他们的实际知识来表示出所有合适的集装箱路线。或该模型可以在所使用的服务时间表中使用一个列表中的所有可能的路径。另外，我们建议使用一个自动化的方法来生成一个相对较小的一组的路径集合为每个货物类，使用以下假设：
(a)只考虑最大三条支线的路径，更多支线的路径证明是不相关的。
(b)有超过10%的路是绕路的路线不考虑。这种绕路的测量距离为目的地从一条支线的距离测量的差异。用表示从节点k到目的地的距离。然后，一个路径被认为是绕道假如在任何支线中（i,j）。这条规则被添加，以防止路径与不切实际的少走；尽管有些绕路是被允许的。
(c)只有一条直接来回于内地码头的支线可以被卡车使用。在中间路段的集装箱只能用驳船或铁路运输。这个约束被添加因为他对于卡车的转运没有意义。注意直接的卡车运输直接在模型中建模。因此不在路径生成考虑。
(d)路径的最大持续时间为8天。在个案研究中，只有预期时间在7天或更少的时间内的商品被考虑。因此，预期七天到达的集装箱可以逾期一天。
要生成一组路径，最短路径法被应用到网络的时空图。每个节点代表一个驳船或铁路服务，每一个弧（i,j）在网络中的终端服务中代表一个可行的传输服务i到服务j。每个弧（i,j）被分配到值M 这在服务S和M的一个集装箱运输成本是一个足够大的数字。该方法已产生的所有路径的三条支线或更少，如果路径变得大于4M。减去多个M，路径长度表示运输成本。随后，不符合假设的路线在该组中被删除。最后，剩余的路径扩展到腹地的卡车支线，如果适用的考虑假设。对于每条路线的每集装箱运输成本，运输人员数量，离开时间到达时间。所有与同一来源地和目的地的货物类别使用相同的一套合适的路径，在模型中确保时间限制。
3.2解决更新模式：完全更新和局部更新
在这项研究中，我们考虑了一周的计划。该模型的求解方法，一个星期的网络交通规划是指作为初始解，示意如图3a）。初始解的目标值（1）等于网络的最优操作的成本。它被表示为，被分配的集装箱的解决方法被存储标示为。
在这项研究中，我们考虑的干扰，驳船和铁路服务：一个晚出发，提前离开或取消。服务的估计出发时间记为t。服务s的一个干扰记为。要
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