欧洲轴辐式铁路集疏运系统

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1、欧洲轴辐式铁路集疏运系统东北亚运输中心，物流及运输经济学，韩国交通研究院(KOTI)高阳市，京畿道411-701，韩国机械与工业工程系，多伦多大学，多伦多，加拿大 M5S 3G8 管理科学系，滑铁卢大学，大学西路 200 号，滑铁卢，加拿大， N2L 3G1 2005年 8月 3 日初定 ； 2006年 9月 20 日修订； 2006 年 11月 21 日通过 摘要这篇文章主要讨论的是轴辐式集疏运系统的相关问题，中心思想是寻求合适 的路线，服务班次，火车长度，运输量。轴辐式网络在航空费率中比较常见，过 去并没有被广泛的应用到铁路中来。如果一些服务环节存在集运的话，这个模式 是可以盈利的。我们建

2、立一个线性整数规划模型，它的目标函数不仅包括典型的 运营成本，并且包括运输网络中的运输时间成本。然后我们应用启发式算法去解 决法国、意大利、德国三国铁路货运系统和囊括10 国的欧洲货运网络中发生的 大规模实例。假设每一个节点都配有整合能力，通过对主要节点的灵敏度分析， 自然地揭示潜在的中枢位置，以得到最终的解决方案。2006 爱思唯尔有限公司保留所有权利 关键词：轴辐式问题;铁路集运；网络设计；优化；物流；欧洲；1 背景介绍随着EC (欧洲共同体)成员的增加，跨境集运流量的增加是自然而然的。 这种运输模式对于皮卡和本地配送是极为方便的，但长途运输又是另一回事了。 由于大量货运造成的污染，道路网

3、络承受了巨大的压力。像高山等天然边界造成 了自然环境的隐患，在任何情况下都会降低整体速度。其中的一个影响是转口的趋势，与“城市物流”相关。汤普森和西川谷口 ( 2001)和怀特等详细说明这一概念：一些承运人会交给其他人转运，后者将在 城市中心进行所有交付。这个想法对于特定国家的货物运输是极有可能的。然而，这些增加的货物仅仅一部分可以被卡车运输所吸纳是显而易见的。欧 洲公路网根本没有潜在的扩张能力。而对于正确的运输方式，比如内河航道的驳 船运输还是非常有用的。驳船模式在欧洲比在北美更为试用，但是它的讨论超出 了我们本篇文章的范畴。欧洲存在着大量的铁路网。国际运输管理杂志，卷2(1)，近期发布了

4、一个关于欧洲铁路政策的特殊问题。大部分的文章关注铁路客运服务，但是海克 罗泽(2004)比较了英国、法国和德国的基础设施通过允许第三方运营商进入铁路 系统的收费方式。交通研究，第 25 卷（4），还发布了一个关于欧洲铁路的特殊问题。讨论 SNCF （法国国家铁路）的特殊服务的可靠性，是设计用来在JIT （及时）市场上 与中长途卡车运输竞争的。铁路货运在欧共体的服务往往有一个时间表，而在美 国或加拿大的铁路会更经常地等待火车的调度，只有当足够多的汽车已经被积累 才能这样做。本文主要着眼于铁路运输。上面提到的量的增加会更有效地增强货运系统运 营的重要性。轴辐式网络系统，虽然在航空和零担运输中运用的

5、更为广泛，也是 值得考虑的。本文的一个目的是：我们测试一些包含多个成员和潜在的枢纽节点 的铁路网络的可靠性。在本文中，我们考虑 10个国家之间的铁路网，但只有两个是现在的欧共体 的成员。我们的数据和流量资源是来自于EUFRANET （1999）和SIMIQ （2000）； 位置和距离的输入参数是来自于现成的地图。我们将设计不同类型的枢纽网络， 这些在下文中的描述会具备以下特征：（a）网络中只有一些国家；（b）更多的国 家参与其中，但是在（a）和（b）中只有特定的国家可以有枢纽点，或者它们 都不具备；（c）所有的国家都包括在其中，任何一个节点都可以是枢纽点。最后 将在成本和服务方面对这些系统进行

6、比较，然后对每个国家的网络系统的性能进 行测试。轴辐式网络结构主要是通过在枢纽点集中货物数量来降低运输成本。已经有 对货物的最优路径的比选和性能分析的研究。奥凯利和布莱恩（1998）和Pirkul 和Schilling（1998）枢纽点的选址问题。Campbell等（2002）对轴辐式网络进 行了综合的研究调查。高复杂性中心位置的选定问题经常需要假设所有的运输产 品起讫点只见通常涉及一个或多个枢纽节点。Aykin（1995）把轴辐式战略放在航空运输中，我们将称之为混合网络:原材料 或乘客从源头始发可以到达目的地而不必访问任何枢纽；可以直接去枢纽点然后 再直达目的地；或先到达一个枢纽，在与其他货

7、物（乘客）汇集之后去到第二个 枢纽点，然后直达最终目的地。通过或者不经过枢纽点的货物运输所用的系数不 同，通过获得由于运输整合的额外费用 。 Jaillet 等（1996）解决了一个更一 般的轴辐式问题，其调度模式包括： 直航服务， 1站式服务， 2站式服务，升级到无限制站点服务。每一个站点都是一个潜在的枢纽,但是时间在枢纽点的 延迟并没有考虑在内。到目前为止的研究解决了在航空货运的背景下的问题。 SIMIQ （2000）,是解 决了铁路枢纽选址问题的研究之一，以一个分段线性目标函数的形式处理规模经 济；这成本随运输体积变化而变化。一种启发式的解决方案是从具有从欧洲实际 的铁路系统中选定的28

8、个节点的模型中获得的。该网络是本文关注的焦点。Racunica 和 Wynter （2005）也想到了一个铁路轴辐式网络，它是一种更强调多 面属性的理论解决方法。另一个研究途径是铁路服务网络设计问题，同时找到服务的频率，路线，枢 纽点选址。阿萨德（1980）确定列车的类型，每种车型的数量，服务路线，以使总 运营成本最小化。Crainic等（1984）和Crainic和卢梭（1986）包括服务频率和火 车组合的附加决策。分解或启发式算法被Haghani （1989）,基顿（1992）和Mar n和萨尔梅龙（1996年a，b）合并在最近的研究中。在本文中,我们考虑铁路货运服务中的轴辐式网络,货物可

9、以通过枢纽点运 输只要这样做降低了总体成本。基于总时间的成本定义，结合在枢纽点的厌恶， 在附录一的使用成本函数模型中讨论了。我们还总结了一个启发式的模型（一种 混合的模式，HA）为了解决大规模问题实例。欧洲铁路系统的数值实例，包括政策影响，在第三节里有描述。最后一部分得出结论总结我们的研究结果。我 们在第二节的开始精确解决了轴辐式问题。2.问题定义让我们考虑这样一个轴辐式网络，（A1:） 个中央决策者决定和提供运输服 务（火车的类型，操作频率，运输路由模式, 整合每个节点的体积）。（名称 A1,A6表明我们的假设。）（A2:）每个节点都是一个潜在的具有集疏运能力的枢纽点。以减少总成本来确定中心

10、位置，我们采用混合网络（A3：轨道车 可以直接从原产地到目的地或在一个或多个中间枢纽被整合后运输。货物运输会有不可忽视的延迟每由于在枢纽点的集合，车辆的类别和等待下 一辆可调用的火车，通过如下假设进行时间延迟的计算（A4：货物通过泊松过 程抵达，（A5：）当一辆货车从一个节点开往终点，没有货物去往相同的终点。足 够让所有货物满载运抵铁路，货运能力要足够大已避免所有货物在同一节点等 待。更详细的，做假设 A2 和 A3 使模型能够从一组候选节点中给枢纽节点定位： 具有大量货物集疏运能力的节点是潜在的建设枢纽节点的候选。我们也进行假设 （A6：交通网络是完善的。通过把两节点间火车轨道作为“直达”的

11、弧络这就 很容易实施了，其距离是两点间的路径长度。我们所讨论的问题的数学公式在附录A，（额外的细节都包含在奥凯利和布 莱恩,1998，或坎贝尔， 2002 年 。一个节点代表一个位置（货物来源、目的地 或转运点 。一个弧表示一段连接两个节点的轨道。因此, 服务网络图是所有可行 的节点之间直接定义的弧的分布图，路线是连接从一个节点到另一个节点路径的 服务的有序集合（见图1）。在轴辐式问题中我们感兴趣的是，试图同时找到良好的服务频率和运输路 线。货物根据最佳路径从原产地到目的地，其运输时间依赖于相关的弧和节点的 服务水平。目标是总成本最小化，也就是操作和时滞的成本。3.欧洲枢纽的选择3.1 候选地

12、点的位置HA 中关于 pb4 的启发式解（表一），定义在整个欧洲网络，揭示了如何使用 我们的模型来识别潜在的枢纽节点：大量的货物运送到几个节点，在这里将货量 分配给最终的目的地。表 1 中，第二列显示了第一列进入货物的总量。第三列表 明来自这一节点的货运量，合并,并分发到另一个节点，最后一列显示了只是到 这一站集合并停止运输的货物量的百分。G图1。服务网络和路径，（a）物理网络，（b）服务网络，（c）从1到3的路线示例。表1 启发式解决方案HAa Pb4b（欧洲网络作为一个整体）Table 1Heuristic solution HAa for Pb4b (European network a

13、s a whole)ZoneIncConsolcRatiodZoneIncConso)cRatio1. Antwerp5,250025. Sachsen9.010J6L72. Copenhagen6.822.6538 926. Neumunster&50003- Stuttgart14.60.855.827. Paris26.2116524. Karlsruhe62.050.882.02& Reims3.961.4636.85. Freiburg11.84.133529. Le Havre4.46006. Tubingen1.470030. Montlouis6.414.5470.97. Mu

14、nich51324.447.531. Lile7.080.851208. Landshut5.510.8415.232 Metz1Z77.6260.29. Regensburg14.65.6038.433. Strasbourg5.912.5643.210； Niirnberg30.522.774.434. Poitiers1.380011. Augsberg11.95.1343.035. Bordeaux2.860227.712. Berlin23.714.962.936. Lyon20.212_260.613. Bremen40.17.8119.537. M ontpel lier1.61

15、0.5735.214. Hamburg88.534.63938. M arseilles9.701 9820.515. Frankfurt25.813.552.339 Milan14.46.9648.316. Braunschweig8.640l1340. Verona5.921.0517.817. Hannover7.522.5533.941. Parma0018. Oldenburg3.800042. Rotterdam斗血0019. Dusseldorf52.329.957.243. Linz17.93X)517.020. Cologne19.67.3537.444. Steiermark3.200021. Munster1.990045. Norra ell an sverige0.