本文摘要：摘要：中俄雙邊貿易隨著一帶一路倡議的深入落實呈現出穩定增長的態勢，商品需求量的增多以及需求時間的多樣化使得商品運輸方式發生了重大轉變，運輸方式由原來的單一運輸轉變為現在的多式聯運.通過多式聯運構建綜合交通運輸方案，既能夠滿足商品需求量的激增以及商品需
摘要：中俄雙邊貿易隨著“一帶一路”倡議的深入落實呈現出穩定增長的態勢，商品需求量的增多以及需求時間的多樣化使得商品運輸方式發生了重大轉變，運輸方式由原來的單一運輸轉變為現在的多式聯運.通過多式聯運構建綜合交通運輸方案，既能夠滿足商品需求量的激增以及商品需求時間的多樣化，同時又能夠發揮不同運輸方式之間的優勢，形成優勢互補.為了求解多式聯運物流路徑優化問題，本文以中俄貿易區間的運輸路線與運輸方式為研究對象，綜合考慮中俄貿易區間的商品種類、需求特點以及運輸方式，建立了以運輸成本、運輸時間、碳排放量為優化目標的多目標優化模型.針對中俄貿易實際運輸情況，本文僅考慮公、鐵、海3種運輸方式之間的多式聯運，同時針對所構建模型的隨機性和隱并行性，設計了求解該模型的改進煙花算法(improvedFWA).通過以中俄兩國之間的多品類商品運輸為例進行算例分析，獲得了多式聯運運輸路線的Pareto非劣解以及相應的運輸成本、運輸時間和碳排放量，并且與基本煙花算法進行對比，驗證了模型和改進算法的有效性.同時，本文以運輸時間作為靈敏度分析變量，分析不同時間需求下，運輸方案在運輸成本、運輸時間和碳排放量3個屬性之間的變動趨勢，為中俄多式聯運物流發展提供決策參考.
關鍵詞：綜合交通運輸;需求變動;多式聯運;改進煙花算法
俄羅斯作為“一帶一路”倡議的重要支點和合作伙伴國家，據中國海關總署統計結果顯示，2018年中俄雙邊貿易額達1070.6億美元，同比增長27.1%，創歷史新高.其中我國對俄羅斯出口689.4億美元，增長9.1%，自俄進口381.2億美元，增長39.4%.在中俄運輸過程中需要涉及多種運輸方式，因為單一的運輸方式很難再滿足中俄之間龐大的物流需求，多式聯運能有效對固有的運輸方式實現優勢互補，并縮短運輸時間、降低運輸成本等.當今，中俄攜手達成新時代全面戰略協作伙伴關系，本文研究中俄間的多式聯運物流路徑選擇問題具有重要的現實意義.
近年來，學者們對于跨境多式聯運物流路徑優化問題，主要針對物流過程中不同的影響因素建立模型并應用啟發式算法求解.Cho等[1]以成本和時間為目標提出了加權約束最短路徑(WCSPP)模型，求解從釜山到鹿特丹的實際運輸路線優化;付新平等[2]、Seo等[3]同樣考慮運行時間和費用等因素建立動態分析模型計算中國城市到歐洲城市的國際集裝箱多式聯運線路;李玉民等[4]考慮運輸時間、費用和碳排放量等因素，構建多式聯運路徑優化模型求得運輸方案Pareto解.
在應用算法求解時，Hao等[5]運用動態規劃算法獲得多式聯運的最優組合策略;Qu等[6]考慮混合整數規劃方法，應用CPLEX在AMPL編程語言中求出精確解;Adil等[7]考慮多式聯運過程中的復雜決策問題，使用LINGO對混合整數規劃模型求解.
同時，精確算法的求解效率較低，當前學者們利用智能啟發式算法求得可行解.Chang等[8]根據中國海鐵聯運網絡的特點，構建了虛擬網絡將路徑選擇問題轉化為雙目標最短路徑問題，利用啟發式算法進行求解;湯銀英等[9]考慮不同運輸方式的能力以及時間窗，使用NSGA-II以及二階段編碼的方式求得Pareto非劣解;萬杰等[10]考慮成本和時間等目標建立多式聯運路徑優化模型，利用混合算法對實際問題進行求解.
綜上，雖然相關的研究內容較為豐富，但考慮到中俄間的商品貿易往來密切，物流的需求量會因各類影響因素的出現產生商品的需求變動，在特殊條件下的物流配送使得原本穩定的物流系統失衡，當物流時間延長時，某些應急商品或特殊商品容易產生變質或緊急供給量不足等情況.
因此，本文考慮需求變動的情況提出一種新的物流方案，兩國根據商品的需求特性選擇運輸方案.從中俄物流運輸現狀出發，將多式聯運與中俄貿易實際情況相結合[11-13]，綜合分析了國內城市至俄羅斯的運輸成本，建立以運輸成本、運輸時間、碳排放量為優化目標的多目標模型，設計求解該模型的改進煙花算法，為中俄區間的多式聯運物流路徑優化問題提供參考.
1中國至俄羅斯運輸方式概述
中俄間商品的運輸方式有鐵路運輸、海運運輸、公路運輸以及航空運輸，每種運輸業務都呈現多元化發展.但航空運輸的單程貨物量較少，費用高，并不適合開展長期大量的貨物貿易運輸，所以該運輸方式不在本文的研究范圍內.
1.1中俄水路運輸現狀
水路運輸是中俄間重要的貨運方式，其基本特點是利用天然水道進行貨物運輸，雖然運輸速度慢但容量大，且成本較低.東方港是西伯利亞大陸橋的東部起點，我國很多港口都有直達俄羅斯東方港的航線.同時，在遠東海岸線上共分布著32個海港，包括22個商港、10個漁港和約300個小港口及港灣.其中符拉迪沃斯托克港至大連港的距離約為2000km.這個港口對中俄的經貿關系起著十分重要的作用.中俄海運運輸路線主要有4條：
①從中國港口出發，經由海運運輸到俄羅斯符拉迪沃斯托克、東方港等口岸，在口岸進行清關等操作之后通過鐵路運輸至目的地，目的地為俄羅斯東部城市的多選用此條路線;②經俄羅斯圣彼得堡港口，在圣彼得堡進行清關，通過貨物拖車或鐵路運輸到各大城市，此路線適合運輸到俄羅斯西部的貨物;③途徑黑海地區，先到達俄羅斯的新羅西斯克港口，再中轉到索契等地區;④先到達德國漢堡，再中轉到俄羅斯的內陸城市.中國至俄羅斯的貨運港口主要有大連港、天津港、青島港、上海港以及福州港.
1.2中俄鐵路運輸現狀
鐵路運輸具有運輸能力強、安全性高及受氣候影響小的特點.中俄鐵路運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、鄭州等城市出發經由阿拉山口、滿洲里和二連浩特出境，可到達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中俄公路運輸現狀
公路運輸是中俄運輸中的另一條重要通道，中國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關出境，到達俄羅斯口岸進行清關，再轉運到烏蘇里斯克轉換成鐵路運輸至俄羅斯全境;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
假設一批中國生產的商品分布在A、B兩個城市，需要運輸到俄羅斯某城市(E);貨物可從不同的城市節點直接到達目的地，也可匯集到某一城市節點(C或D)后一同運往E，節點之間均有多種運輸方式可供選擇，虛線箭頭表示商品在節點內完成不同運輸方式的換裝.建立模型時考慮了貨物的包裝成本，因運輸的貨物可能含有金屬成分，海運時可能產生鹽霧銹蝕現象，則選擇海運時的包裝成本與其他運輸方式不同，且商品價值不同的貨物的保險成本不同.
模型求解商品從起點運輸至終點過程中的路徑及運輸方式.假設條件：(1)在兩個城市節點之間只使用一種運輸方式來運送貨物;(2)城市節點處無容量限制;(3)貨物的轉運只能在城市節點處發生;(4)城市節點處的設施設備均滿足運輸方式之間的轉換要求;(5)到達俄羅斯城市節點的時間等于到達目的地的商品運輸總時間.
2.2模型建立
目標函數式(1)表示總成本最小，包括運輸成本、中轉成本、交通工具成本、保險成本和包裝成本;目標函數式(2)表示實際運輸時間與時間窗的總差值最小;目標函數式(3)表示運輸過程所產生的碳排放量最小;式(4)表示城市之間只能選擇一種運輸方式;式(5)表示在非起訖點n只能轉換一次運輸方式;式(6)表示該運輸路徑的完整性;式(7)和(8)為決策變量之間的兼容性約束，即商品在運輸方式以及中轉方式的選擇需要與后續路程及相應運輸方式的選擇相匹配;式(9)表示實際所需時間的計算方法;式(10)表示決策變量取值為0或者1.
3基于改進煙花算法的模型求解
3.1改進煙花算法
動態搜索煙花算法(dynamicsearchfireworksalgorithm)是由譚營等[14]首先提出，其性能優于傳統的煙花算法，是對于煙花算法的一種改進.煙花算法的參數較少，執行過程簡單，尤其在解決高維復雜優化問題上具有一定優勢.針對隨機性問題[15]和多目標問題[16]，適合采用此算法進行改進.
在動態搜索煙花算法中，煙花被放到潛在的搜索空間，并為每個煙花啟動爆炸過程，爆炸之后，火花充滿了煙花周圍的空間.煙花以及新產生的火花代表了搜索鄰域范圍內的潛在解決方案.改進煙花算法的工作原理如下：首先，隨機選取若干個煙花，計算其適應度函數，初始化核心煙花的爆炸半徑，計算非核心煙花的爆炸半徑和火花數量.其次，煙花爆炸產生不同類型的火花，進行映射操作.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.煙花算法對問題的求解目標是在可行域Ω內，找到一點x，使其獲得Pareto非劣解[17].
(1)初始化.隨機選取N種由起點到終點的運輸路徑方案，計算其初始方案的適應度函數，在本文中將總成本最小作為適應度函數.將當前最優運輸路徑方案設置為核心煙花(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，每個煙花在一定范圍(爆炸幅度)內爆炸并產生一定數量的爆炸火花，即每個運輸路徑方案爆炸產生新的運輸路徑方案.為了體現不同位置的煙花，一般適應度較好的煙花能產生更多數量的火花。爆炸振幅也是根據煙花的適應度值進行計算的.核心煙花的功能是圍繞目前發現的最佳位置進行本地搜索，非核心煙花的責任是保持全局搜索能力.
(3)映射操作.當某一個煙花靠近可行域的邊界時，在爆炸操作中產生的火花可能會超出所給出的可行域.
(4)選擇操作.運用爆炸操作之后，從當前的煙花和爆炸火花中選擇一部分作為新一代的煙花，在動態搜索煙花算法中，適應值最優的個體首先被選為下一個迭代的煙花，而其余的煙花是從其余個體中隨機選擇的.
4實驗分析
4.1實例描述
有3類商品(機電產品、醫療物資、日用百貨) 需要從中國運輸到俄羅斯圣彼得堡，商品的貨源地分散在重慶、天津、上海、鄭州和保定5個城市.因不考慮冷鏈運輸，因此本文研究的醫療物資運輸默認采用常溫運輸且不會影響商品本身的質量和正常使用.3類商品可直接到達俄羅斯，也可匯集到某一城市節點之后一同運往俄羅斯，每個起始地的商品都是以20GP集裝箱為單位進行運輸，保險成本gkc設置為商品價值的0.3%.
4.2實驗過程與結論分析
在IntelCoreI7-7500U3.0GHz8GBRAM計算機上以MatlabR2016b作為實驗環境，設定初始煙花數目N=5，m=50，最大迭代次數t=200.本文以機電產品的時間窗(20～28d)作為整批商品的時間窗，使用該算法對模型進行求解，得到運輸方案為：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);該批次貨物總運輸成本為29184.90¥，時間為486.26h，碳排放量為829kg(CO2)，改進煙花算法迭代47次時取得最滿意，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
在上述計算過程中，本文以3種產品的時間窗中值作為整批商品的時間窗約束條件尋找最優的運輸方案，在實際情況中，因不同商品的需求緊急程度不同以及公鐵海3種運輸方式之間的差異，客戶要求的商品到達時間窗會有所不同.因此分別以上述3種商品各自的需求時間窗作為整批商品的需求時間窗。
多式聯運運輸方案具有較強的適應性和變化性，能夠滿足客戶對于運輸方案的經濟性、便捷性、綠色低碳運輸等目標的追求，動態調整運輸路徑和運輸方式.運輸方案的經濟性與綠色低碳運輸呈現出協同一致的變化趨勢，而運輸方案的經濟性和綠色低碳運輸均與時效性呈現出相反的變化趨勢.由方案1到方案3，運輸費用降低62.53%，碳排放量降低59.78%，而運輸時間增加了346.08%.因此在實際商品運輸制定運輸方案時，需要綜合考慮經濟性與 綠色低碳之間的協同變化特性以及經濟性、綠色低碳與時效性之間的沖突等特性，尋求多目標之間沖突與協同之間的平衡.
5結語
本文從中俄貿易運輸現狀出發，將多式聯運路徑優化問題與中俄實際貿易情況相結合，綜合考慮不同時間窗條件下整批商品的最優運輸方案，符合實際并具有數學合理性;采用改進煙花算法進行求解，通過將運輸成本最小作為核心煙花的適應度函數，并控制非核心煙花的爆炸半徑確保算法的全局搜索性，從而對采用煙花算法求解多目標規劃問題進行了改善，提高了運行速度，改進煙花算法的收斂速度更快。
通過設置3種不同的時間窗，得出不同的運輸路線及運輸方式，通過對比運輸成本、運輸時間和碳排放量，可以顯著看出多式聯運對于具有不同需求的商品運輸而言具有良好的適應性，求解結果具有參考性.但為了便于計算，本文以3類商品中的其中一類商品的時間窗作為整批商品的時間窗，設置較為單一，在實際運輸中可能存在整批商品中不同商品之間具有不同的時間窗，且要求必須在相應時間窗內送達相應的商品，因此研究同時存在不同時間窗要求的整批商品多式聯運路徑優化可以作為未來的研究方向.
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作者：萬杰，龍云飛，陳星瀚
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