董奐佚 楊孔雨
摘? 要:在“一帶一路”政策的帶領下,中國與歐洲各國貿(mào)易往來愈發(fā)密切,其中,鄭歐通道為此貿(mào)易的經(jīng)濟建設提供了大量的交通運力支持,承載著互聯(lián)互通的重任。與此同時,各國在經(jīng)濟發(fā)展不斷壯大的過程中,始終堅持可持續(xù)發(fā)展,低碳運輸也因此成為各國關注的焦點。多式聯(lián)運作為鄭歐通道的主要運輸形式,在整個運輸過程中,運輸路徑的合理化、低碳化都尤為重要,在考慮費用成本、時間成本、風險成本等經(jīng)濟成本的前提下,降低碳排放成本也應列為更重要的目標。
關鍵詞:一帶一路;多式聯(lián)運;低碳環(huán)保
中圖分類號:U294? ? 文獻標志碼:A
DOI:10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.13.014
Abstract: Under the guidance of "the belt and road" initiative policy, trade between China and European countries has become increasingly close. Among them, the Zhengzhou-Europe Corridor provides a large amount of transportation capacity support for the economic construction of trade, bearing the important task of connectivity. At the same time, all countries have always adhered to sustainable development in the process of growing economic development, and low-carbon transportation has therefore become the focus of attention of all countries. As the main form of transportation in the Zhengzhou-Europe corridor, the rationalization and low carbonization of the transportation path are particularly important in the whole transportation process. Under the premise of considering the economic costs such as expense cost, time cost and risk cost, reducing the carbon emission cost should also be listed as a more important goal.
Key words: the belt and road; multimodal transport; low carbon and environmental protection
0? 引? 言
低碳交通物流作為實施節(jié)能減排的重點工程之一,國家在加強推動綠色交通基礎設施建設的同時,提出提高城市公交、出租、物流、環(huán)衛(wèi)清掃等車輛使用新能源汽車的比例,加快大宗貨物和中長途貨物運輸“公轉(zhuǎn)鐵”、“公轉(zhuǎn)水”,大力發(fā)展鐵水、公鐵、公水等多式聯(lián)運模式,在交通運輸中承擔了較大部分的運量。因此,如何實現(xiàn)多式聯(lián)運的低碳運輸, 探討考慮運輸成本和運輸碳排放的多式聯(lián)運, 對于發(fā)展低碳交通具有重要意義。
目前,針對多式聯(lián)運問題模型,國內(nèi)外眾多學者進行了諸多研究,主要集中于不同場景下的多式聯(lián)運模型構建,如:劉杰等提出運輸總成本最小和運輸碳排放總量最小的多目標0~1規(guī)劃模型,采用改進的帶精英策略的非支配排序遺傳算法(NSGA-Ⅱ)對模型進行求解,有效保存優(yōu)秀個體和降低計算的復雜度[1];萬杰等集成考慮運輸成本、運輸時間以及物流服務質(zhì)量3個方面因素,構建混合整數(shù)規(guī)劃模型,驗證了設置不同的目標權重時,模型和混合算法均能夠有效地為多目標多式聯(lián)運路徑選擇問題提供實用性的優(yōu)化方案和路線參考[2];李珺等構建了考慮運輸時間、中轉(zhuǎn)時間、客戶需求和中轉(zhuǎn)集拼貨運量的綠色多式聯(lián)運路徑優(yōu)化模型,通過不同網(wǎng)絡服務規(guī)模的運輸路徑優(yōu)化結果,以及滿足客戶不確定需求的最小網(wǎng)絡配置[3];黃霏茜等分析了基于低碳經(jīng)濟的集裝箱海鐵聯(lián)運效益[4];錢晶晶分別構建了以低碳為目標和以成本為目標的單目標多式聯(lián)運路徑選擇模型,并利用算例進行分析[5];Sun等研究了基于列車計劃和CO2排放的路徑問題,以成本最低建立模型,利用LINGO對模型求解。
1? 問題描述與模型構建
1.1? 問題描述
集裝箱多式聯(lián)運的運行方式為:以集裝箱作為運輸載體進行貨物的裝載,采用連續(xù)的、一體化的運輸方式,即采用至少兩種及其以上的交通運輸工具互相銜接、轉(zhuǎn)運而共同完成對貨物的綜合運輸,在運輸過程中,當運輸工具發(fā)生改變時,對貨物本身不進行任何處理,僅對集裝箱的承運工具進行轉(zhuǎn)換。以集裝箱作為運輸載體的多式聯(lián)運使得運輸過程中的換裝更加快捷,大大縮短了運輸時間,在一定程度上降低了運輸風險,而不同運輸工具間的協(xié)調(diào)、銜接也形成了綜合、緊密的貨物運輸鏈。
日益加劇的全球氣候變暖和近年來頻現(xiàn)極端天氣給人們的生活和工作都帶來極大威脅,保護環(huán)境刻不容緩。交通運輸行業(yè)的主要污染來源就是化石燃料的消耗,而在化石燃料消耗過程中產(chǎn)生大量的CO2則是溫室氣體的主要成分。據(jù)相關數(shù)據(jù)統(tǒng)計,汽車和火車的CO2排放增長率遠大于碳排放量的總增長率。因此,合理規(guī)劃運輸路徑,降低二氧化碳排放量,可以有效控制碳排放,緩解交通運輸行業(yè)迫切需要解決的發(fā)展低碳運輸問題。
1.2? 模型條件假設
(1)運輸過程考慮公路、鐵路、水路三種運輸方式;(2)運輸任務開始后,運輸過程中同批貨物不可拆分,且貨物總量不變;(3)只在節(jié)點處進行運輸方式的轉(zhuǎn)換;(4)任意相鄰節(jié)點間只能選擇一種運輸方式,同一節(jié)點最多進行一次中轉(zhuǎn),同種運輸方式不換裝;(5)同種運輸方式的單位重量運輸費用按統(tǒng)一單位價格計算,不考慮距離、貨類等其他因素;(6)同一批貨物在整個運輸途中轉(zhuǎn)運次數(shù)不限;(7)運輸途中的中轉(zhuǎn)節(jié)點和運輸路線都已確定且不可變更;(8)運輸過程中忽略其他不可抗因素,如:惡劣天氣、道路擁堵等對運輸過程產(chǎn)生的影響;(9)節(jié)能減排僅考慮二氧化碳排放污染,其他污染暫不考慮。
1.3? 符號定義
H表示運輸線路中交通運輸方式的集合,k,l∈H表示多式聯(lián)運過程中采用的運輸方式;Y表示所有運輸節(jié)點城市的集合,i,j∈Y表示多式聯(lián)運過程中任意兩個可經(jīng)過的節(jié)點城市;q表示運輸?shù)呢涍\量;d表示運輸方式k從節(jié)點i與節(jié)點j之間的距離;t表示運輸方式k運輸貨物到達節(jié)點i的時間;t表示貨物到達終點的總運輸時間;t表示節(jié)點i到節(jié)點j用運輸方式k的運輸時間;t表示在節(jié)點i處從運輸方式k轉(zhuǎn)換到運輸方式l的轉(zhuǎn)換時間;E表示運輸方式k的噸公里碳排放率;E表示轉(zhuǎn)運工具u的噸小時碳排放率;Q表示運輸方式k從節(jié)點i到節(jié)點j之間的最大運輸量;λ表示碳稅率,為定值。
決策變量:x=從節(jié)點i到節(jié)點j采用運輸方式k運輸貨物時取值為1,否則為0,i≠j;y=在節(jié)點i將貨物由運輸方式k轉(zhuǎn)換成運輸方式l時取值為1,否則為0。
1.4? 模型構建
minEC=minλ×Edxq+Etyq(1)
約束條件:
x=1,i,j∈Y,i≠j, ?坌i,j,k(2)
y=1, ?i(3)
q≤Q,?i,j,k(4)
t=t+t+t? ? k,l∈H? ? ?i,j,k,l(5)
x+x≥2y, ?i,k,l(6)
x, y? ? i∈0,1(7)
其中:目標函數(shù)式(1)表示碳成本最低的函數(shù),分別計算在兩個節(jié)點間的運輸過程中產(chǎn)生的碳排放和在節(jié)點處轉(zhuǎn)運過程中產(chǎn)生的碳排放,由于我國尚未制定碳稅機制,為量化碳排放成本,假設一固定碳稅率λ;式(2)表示在任意兩個相鄰的運輸節(jié)點之間至多只能選擇一種運輸方式;式(3)表示在任一運輸節(jié)點至多只能選擇一次轉(zhuǎn)運;式(4)表示最終被選擇的運輸線路的運輸容量不大于總貨運量限制;式(5)表示貨物到達終點的總運輸時間等于從起點到終點的運輸時間和中轉(zhuǎn)時間之和;式(6)表示貨物在運輸方式上的連續(xù)性;式(7)表示x, y均為0~1變量。
2? 多式聯(lián)運路徑優(yōu)化算法實驗設計與分析
2.1? 求解算法
由于多式聯(lián)運問題屬于多目標問題求解,模型中涵蓋的變量較多,在Deb基于傳統(tǒng)遺傳算法的研究中,提出了一種改進的遺傳算法——帶有精英策略的非支配排序的遺傳算法(NSGA-II算法)。該算法可以在相當程度上加速遺傳算法的執(zhí)行,且收斂性和魯棒性更好,收斂結果更接近實際中的Pareto最優(yōu)層級,具有良好的優(yōu)化效果。因此,本文擬借鑒此算法進行多式聯(lián)運的低碳路徑優(yōu)化問題求解。
主要步驟為:第一步:初始化種群。通過隨機生成的方式生成種群大小為N的初始種群并經(jīng)過非支配排序、選擇、交叉、變異操作后得到第一代子代種群。第二步:種群合并。從第二代開始,將父代種群與子代種群合并,即上一代產(chǎn)生的新種群Qt+1與其父代P合并組成R+1,此時的種群大小變?yōu)?N。第三步:種群修剪。首先,對新種群中的個體進行非支配排序,產(chǎn)生一系列非支配集Z,根據(jù)非支配層層數(shù)越低的個體越優(yōu)原則,順序添加層級,直至添加Z時,個體數(shù)大于初始種群規(guī)模N,此時比較Z中所有個體的擁擠距離,根據(jù)擁擠度距離越大的種群越豐富原則,優(yōu)先選入擁擠距離較大的個體。第四步:迭代操作。對新的父代種群進行選擇、交叉、變異操作產(chǎn)生新的子代種群,循環(huán)上述步驟直至達到停止條件,進而得到Pareto最優(yōu)解集。另外,本文在NSGA-II的一般求解流程上增加魯棒性的驗證,即Pareto解集中是否存在滿足魯棒性約束的解,若存在則對該解進行解碼,得到魯棒性優(yōu)化方案,否則返回算法的開始重新求解。
2.2? 案例分析
某公司現(xiàn)需將一批貨物從鄭州運送至漢堡,全程采用40TEU集裝箱進行運輸,貨物重量20t,采用多式聯(lián)運的運輸方式,運輸途中經(jīng)過的城市有:鄭州、西安、大連、阿拉山口、華沙、新加坡、漢堡,分別用數(shù)字1,2,3,4,5,6,7表示經(jīng)過的城市節(jié)點,具體路線如圖1所示。
從低碳角度出發(fā),需首要注重物流的可持續(xù)發(fā)展,更多考慮運輸過程中對生態(tài)環(huán)境造成的影響,在此情境中碳排放成本與其他運輸成本相比更為重要,可將費用成本、時間成本、風險成本統(tǒng)稱為運輸成本,因此,將碳排放成本和運輸成本的權重比設置為ω=0.6,0.4,并借助Matlab軟件編程運行得出該條件下的低碳最優(yōu)路線。各城市的距離和三種運輸方式的運價如表1至表3所示。
通過查閱《IPCC國家溫室氣體清單指南》和其他相關資料,得到運輸過程及中轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)的碳排放率如表4、表5所示。
由于我國尚未制定碳稅機制,為量化碳排放成本,假設碳稅率為一固定值,即λ=30元/噸。通過計算,鄭州(鐵路)—阿拉山口(鐵路)—華沙(鐵路)—漢堡路線在保證其他成本的條件下碳排放量最少。
3? 結? 論
考慮運輸碳排放量的多式聯(lián)運對于減少交通運輸?shù)奶寂欧庞兄匾饬x。本文構建了運輸總成本最小和運輸碳排放總量最少的多目標優(yōu)化模型確定運輸總成本??茖W合理地規(guī)劃運輸路徑不僅能夠有效降低運營成本、提高運輸效率,而且可以減少車輛在運輸過程中產(chǎn)生的二氧化碳。因此,對鄭歐集裝箱多式聯(lián)運進行優(yōu)化研究具有一定的現(xiàn)實意義。
參考文獻:
[1] 劉杰,彭其淵,殷勇. 低碳背景下的多式聯(lián)運路徑規(guī)劃[J]. 交通運輸系統(tǒng)工程與信息,2018,18(6):243-249.
[2] 萬杰,魏爽. 基于混合算法的多目標多式聯(lián)運路徑選擇問題研究[J]. 天津大學學報(自然科學與工程技術版),2019,52(3):285-292.
[3] 李珺,楊斌,朱小林. 混合不確定條件下綠色多式聯(lián)運路徑優(yōu)化[J]. 交通運輸系統(tǒng)工程與信息,2019,19(4):13-19,27.
[4] 黃霏茜,林玉山. 基于低碳經(jīng)濟的集裝箱海鐵聯(lián)運效益分析[J]. 物流工程與管理,2011,33(5):49-50,64.
[5] 錢晶晶. 低碳環(huán)境下多式聯(lián)運路徑研究[D]. 重慶:重慶交通大學,2015.
[6] 劉倚瑋,趙章榮. 考慮碳排放的多目標綠色多式聯(lián)運路徑優(yōu)化[J]. 計算機仿真,2022,39(5):145-149.
[7] 耿娜娜,何燕,高海瑛,等. 不確定條件下的物流運輸路徑優(yōu)化研究——以中歐班列多式聯(lián)運為例[J]. 物流工程與管理,2021,43(10):112-115.
[8] 李干亮. 基于多維視角的中新集裝箱多式聯(lián)運路徑優(yōu)化研究[D]. 重慶:重慶交通大學,2019.