肖文濤,徐 寧,劉志玲,周曉玲,,王 震,李 啟

(1.中國石油化工股份有限公司撫順石油化工研究院,遼寧撫順113001;2.中國國際石油化工聯(lián)合有限責(zé)任公司,北京100728;3.中國石油大學(xué)中國能源戰(zhàn)略研究院,北京102249)

原油采購-遠(yuǎn)洋運輸方案模糊聚類圖優(yōu)化法

肖文濤1,徐 寧2,劉志玲2,周曉玲2,3,王 震3,李 啟2

(1.中國石油化工股份有限公司撫順石油化工研究院,遼寧撫順113001;2.中國國際石油化工聯(lián)合有限責(zé)任公司,北京100728;3.中國石油大學(xué)中國能源戰(zhàn)略研究院,北京102249)

總結(jié)中國原油采購-遠(yuǎn)洋運輸業(yè)務(wù)流程,分析原油采購-遠(yuǎn)洋運輸方案優(yōu)化問題的特殊屬性。原油采購-遠(yuǎn)洋運輸方案優(yōu)化是包含多種高維度變量的動態(tài)-模糊組合優(yōu)化的大規(guī)模NP(non-deterministic polynomial)難問題,需要多個區(qū)域業(yè)務(wù)人員根據(jù)市場和需求的動態(tài)變化協(xié)作完成,超出現(xiàn)有方法的解決范疇。提出模糊聚類圖優(yōu)化法,通過實時挖掘和利用啟發(fā)性優(yōu)化信息以及全局視野拼接由啟發(fā)式算法所搜索到的局部靜態(tài)優(yōu)化方案,實現(xiàn)大規(guī)模原油采購-遠(yuǎn)洋運輸方案的全局優(yōu)化。應(yīng)用結(jié)果表明,模糊聚類圖優(yōu)化法彌補(bǔ)了傳統(tǒng)建模求解的方法的不足,充分結(jié)合了人的靈活決策優(yōu)勢與計算機(jī)暴力計算特點,可輔助業(yè)務(wù)人員適應(yīng)原油采購-遠(yuǎn)洋運輸方案優(yōu)化的動態(tài)-模糊特性,通過合理調(diào)整運輸任務(wù)(即調(diào)整優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)和限制條件)實現(xiàn)原油采購-遠(yuǎn)洋運輸方案優(yōu)化,具有較強(qiáng)的決策支持作用。

原油遠(yuǎn)洋運輸優(yōu)化;NP難問題;差分進(jìn)化算法;聚類圖解法

Keywords:ocean shipping optimization of crude oil;NP(non-deterministic polynomial)hard problem;differential evolution algorithm;vague cluster graphical method

當(dāng)前中國石化每年從海上進(jìn)口原油約1.7億t,年度運費高達(dá)20多億美元,其中滯期損失約2億美元,存在較大的優(yōu)化空間。當(dāng)前中國原油遠(yuǎn)洋運輸方案優(yōu)化是包含裝/卸港航線、裝/卸時間、船型選擇、油種替換、批次拆分、數(shù)量增減等多種高維度變量組合優(yōu)化的大規(guī)模NP(non-deterministic polynomial)難問題[1],主要應(yīng)用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)規(guī)劃方法優(yōu)化中國海運網(wǎng)絡(luò)[2-10],不能有效解決當(dāng)前運作模式下的原油采購-遠(yuǎn)洋運輸方案優(yōu)化問題。此外,原油采購-遠(yuǎn)洋運輸方案優(yōu)化問題還具有動態(tài)-模糊特性,即運輸任務(wù)與限制條件隨采購進(jìn)程不斷變化,而周曉玲等[11]提出的優(yōu)化模型與求解算法則是針對某一時間節(jié)點的確定運輸任務(wù)進(jìn)行的局部方案優(yōu)化,缺少月度全局性。為彌補(bǔ)當(dāng)前研究結(jié)論的不足,筆者提出一種模糊聚類圖優(yōu)化法,以實現(xiàn)原油采購-遠(yuǎn)洋運輸方案全局協(xié)同優(yōu)化。

1 原油采購-遠(yuǎn)洋運輸流程

中國石化原油采購-遠(yuǎn)洋運輸流程如圖1所示。

原油采購-遠(yuǎn)洋運輸方案編制過程按圖1中步驟①、②、③、④依次執(zhí)行。在步驟③中,貿(mào)易公司將密切跟蹤市場資源,動態(tài)采購并制定遠(yuǎn)洋運輸計劃。其間若發(fā)現(xiàn)因需求不合理而影響運輸計劃的編制時,貿(mào)易公司須與煉廠反復(fù)磋商,協(xié)調(diào)變更需求。最終需求變更方案需通過步驟④獲得總部許可。根據(jù)市場資源情況,步驟③與④一般需反復(fù)執(zhí)行,直至獲得完整的經(jīng)濟(jì)運輸方案為止。

根據(jù)煉廠需求情況和市場資源供應(yīng)情況,原油采購-遠(yuǎn)洋運輸過程以油輪為紐帶,形成了裝港拼裝、遠(yuǎn)洋運輸和卸港配送3層運輸過程,如圖2所示。

圖1 原油采購-遠(yuǎn)洋運輸流程示意圖Fig.1 Schematic of crude oil purchase&ocean shipping

圖2 原油遠(yuǎn)洋運輸過程示意圖Fig.2 Schematic of ocean shipping process of crude oil

原油遠(yuǎn)洋運輸一般按航次租船,租借的油輪從裝港拼裝、遠(yuǎn)洋運輸?shù)叫陡叟渌腿鞒虉?zhí)行運輸任務(wù),不考慮中途換船或海上分卸的情況。國際航運市場油輪數(shù)量充足,各類船型可無限量租借,但常用的經(jīng)濟(jì)船型一般為VLCC(計費噸26萬t)和SUEZMAX(計費噸13萬t)兩種。

2 原油采購-遠(yuǎn)洋運輸優(yōu)化問題的特性

原油遠(yuǎn)洋運輸優(yōu)化問題的最終目標(biāo)是將國際市場所采購的零散批次原油以最優(yōu)的船型組合、拼裝航線組合和配送航線組合運回中國卸港,以滿足煉廠生產(chǎn)需求。優(yōu)化模型以運費(包括油輪運輸費、靠港費、滯期費)最低為目標(biāo)函數(shù),涉及到的決策變量包括:船型組合、拼裝航線組合、配送航線組合、裝油日期、油種替換、批次拆分、數(shù)量增減等,涉及到的限制條件包括供需平衡、港口水深、環(huán)保法規(guī)、油品裝期、到貨期限等[11],具有以下特性:

(1)大規(guī)模NP難問題。原油采購-遠(yuǎn)洋運輸優(yōu)化是包含多種高維度變量的大規(guī)模NP難問題。中國各煉廠每月提報的資源需求超過100個批次,各批次數(shù)量不規(guī)整,常在2～29萬t之間浮動;需求貨源來自中東、西非、美洲、遠(yuǎn)東、中亞-歐洲等五大地域的原油裝港,原油接收港口則位于從大連至湛江等沿海地區(qū);需求的到貨期限一般在煉廠提報的到貨期的前后10 d范圍內(nèi)。

(2)動態(tài)-模糊性。原油采購-遠(yuǎn)洋運輸優(yōu)化具有動態(tài)-模糊性,需要貿(mào)易公司各主管區(qū)域的業(yè)務(wù)人員根據(jù)市場資源動態(tài)變化情況及臨近地域煉廠(主要指煉廠的原油卸載港口臨近)的需求動態(tài)變化情況,及時與各家煉廠協(xié)商調(diào)整,實時地反饋調(diào)整到貨港、到貨期、到貨油種、到貨數(shù)量等參數(shù),并上報總部批準(zhǔn)。由于需求的變化須經(jīng)煉廠計劃團(tuán)隊通過PIMS等系列專業(yè)軟件優(yōu)化后確定,因而原油遠(yuǎn)洋運輸優(yōu)化問題的解域是模糊的,單靠建立數(shù)學(xué)模型并采用優(yōu)化算法求解方案的傳統(tǒng)方法不能有效解決實際問題?？傮w而言,采購-遠(yuǎn)洋運輸優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)及限制條件本身也是需要不斷被優(yōu)化的,即問題超出了現(xiàn)有優(yōu)化方法的解決范疇。

(3)處理規(guī)則復(fù)雜。為適應(yīng)國際原油市場及國際租船行情的快速變化,降低油輪拼裝-配送虧艙里程及提高總體到港均衡度,優(yōu)化時往往采用各類手段靈活處理問題,即原油采購-遠(yuǎn)洋運輸優(yōu)化問題的變量繁多,且可行域不規(guī)整。若要將各類變量及限制條件寫入數(shù)學(xué)模型是非常困難且耗時的,也難以滿足業(yè)務(wù)的時效性要求。

(4)分散的業(yè)務(wù)全局相關(guān)。原油采購-遠(yuǎn)洋運輸優(yōu)化須由貿(mào)易公司各主管區(qū)域的業(yè)務(wù)人員協(xié)同配合完成。中國石化采購的原油來自世界五大區(qū)域,各區(qū)域的業(yè)務(wù)人員分別承擔(dān)各自的月度原油采購-遠(yuǎn)洋運輸優(yōu)化業(yè)務(wù),其中中東地區(qū)950萬t(資源裝期自選),西非地區(qū)380萬t(資源裝期固定),美洲地區(qū)100萬t,中亞-歐洲地區(qū)50萬t,遠(yuǎn)東地區(qū)20萬t。

除來源廣泛外,各區(qū)域的原油采購-遠(yuǎn)洋運輸計劃編制又是按時間進(jìn)度交錯進(jìn)行的,如圖3所示。

圖3 不同區(qū)域原油采購-遠(yuǎn)洋運輸計劃交錯圖Fig.3 Schematic of schemes interleaving for purchase&ocean shipping of crude oil in different areas

由于各區(qū)域業(yè)的運輸計劃是全局緊密相關(guān)的,因而采購-遠(yuǎn)洋運輸優(yōu)化需要密切的協(xié)同配合。原油遠(yuǎn)洋運輸計劃數(shù)據(jù)規(guī)模龐大,各種數(shù)據(jù)之間存在復(fù)雜的聯(lián)系,加之各區(qū)域劃編制時間是又相互交錯和動態(tài)進(jìn)行的,因此方案全局協(xié)同編制的難度極大。

3 原油采購-遠(yuǎn)洋運輸方案模糊聚類圖優(yōu)化法

當(dāng)前一般采用差分進(jìn)化等啟發(fā)式算法求解小規(guī)模的NP難問題,而原油采購-遠(yuǎn)洋運輸優(yōu)化是具有動態(tài)-模糊屬性的大規(guī)模NP難問題,僅依靠差分進(jìn)化算法難以完全滿足業(yè)務(wù)的時效性要求。模糊聚類圖優(yōu)化法能夠有效適應(yīng)原油遠(yuǎn)洋運輸業(yè)務(wù)的動態(tài)-模糊特性,可直接用于運輸計劃的動態(tài)編制,也可間接用于拼接由差分進(jìn)化算法搜索到的各時間節(jié)點的局部運輸優(yōu)化方案,從而形成全局優(yōu)化方案。

3.1 模糊聚類圖優(yōu)化法的提出

原油遠(yuǎn)洋運輸優(yōu)化問題的變量繁多,處理規(guī)則復(fù)雜,“解域”模糊且不規(guī)整,優(yōu)化問題的目標(biāo)函數(shù)和限制條件本身也須不斷被優(yōu)化,因此用數(shù)學(xué)模型闡述問題較為困難,且數(shù)學(xué)模型中也不包含較利于問題求解的啟發(fā)性信息(例如線性、可導(dǎo)、可剪枝等)。

鑒于此,原油遠(yuǎn)洋運輸優(yōu)化一般通過控制油輪到港均衡度、油輪船型、靠港次數(shù)、虧艙航程(油輪在裝港的拼裝航程和在卸港的配送航程)等4個主要參數(shù)來實現(xiàn)。為控制上述4種參數(shù),特提出模糊聚類圖優(yōu)化法。該方法主要包含4個要素,分別是需求類、資源類、需求類與資源類之間的關(guān)聯(lián)和油輪類,如圖4和圖5所示。

圖4 中東地區(qū)原油采購-遠(yuǎn)洋運輸方案模糊聚類圖優(yōu)化法示意圖Fig.4 Schematic of vague cluster graphical method for optimization of purchase&ocean shipping schemes of crude oil in the middle east area

(1)需求類:可以滿足所有運輸約束條件,并能夠以最經(jīng)濟(jì)的船型、最經(jīng)濟(jì)的裝/卸航線、最少的裝卸靠港次數(shù)運回中國原油接卸碼頭的油品批次集合。

(2)資源類:根據(jù)其自帶的裝期和所處的地域,用單船運輸時可以在同一天內(nèi)抵達(dá)卸港的資源油品的集合。

(3)需求類與資源類之間的關(guān)聯(lián):需求類和資源類之間以需求-資源相交線建立聯(lián)系。需求-資源相交線的含義為:該資源可以用于供應(yīng)哪些煉廠的需求。當(dāng)資源-需求相交時,若二者油種相同或相近,則可以重點關(guān)注其價格波動,在適當(dāng)時刻執(zhí)行采購。對于已采購的油品,要注意關(guān)注附近的需求-資源相交線。執(zhí)行下一次采購時,應(yīng)當(dāng)注意拼裝運輸?shù)慕?jīng)濟(jì)性。

(4)油輪類:對應(yīng)著油品批次需求的約束條件限定,將所采購的資源拼裝成大型油輪后即形成了油輪類。油輪類是船載各批次實際到港原油的組合,由虛線鏈接而成。

原油采購-遠(yuǎn)洋運輸優(yōu)化模糊聚類圖優(yōu)化法的實質(zhì)是將需求、資源數(shù)據(jù)按時間、空間分布,而后根據(jù)資源-需求相交線、裝/卸港口之間的航程、裝/卸時間、油種、批次數(shù)量等聚類屬性參數(shù)進(jìn)行聚類,最終將零散批次的原油拼裝大型油輪進(jìn)行遠(yuǎn)洋運輸和卸港配送。聚類目標(biāo)為:力爭同一油輪上的各批次油品的裝/卸港靠近且允許相互拼裝,裝油滯期時間少、數(shù)量加和接近計費噸位,以及各油輪抵達(dá)卸港時間均衡等。

3.2 模糊聚類圖優(yōu)化法的步驟

模糊聚類圖優(yōu)化法的最優(yōu)方案求解步驟如下:

(1)煉廠需求按時間-空間-油種-數(shù)量聚類;

(2)市場資源按時間-空間-油種-數(shù)量聚類;

(3)需求-資源相交線建立供需聚類聯(lián)系;

(4)據(jù)供需聯(lián)系,以油輪為運輸聚類中心;

(5)根據(jù)聚類中心對各需求批次的類屬性進(jìn)行動態(tài)反饋調(diào)整(替換油種、更改船期、增減數(shù)量、拆分批次等)。

3.3 模糊聚類圖優(yōu)化法的優(yōu)點

模糊聚類圖優(yōu)化法以油輪為聚類中心,利用港口、時間、圖形、顏色、文字等手段將各種維度的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)壓縮成二維平面圖,以輔助各區(qū)域業(yè)務(wù)人員形成“全局視野”,促進(jìn)相互之間密切配合,協(xié)同制定全局優(yōu)化采購-運輸方案。

在動態(tài)拼裝油品的過程中,業(yè)務(wù)人員可利用模糊聚類圖實時發(fā)現(xiàn)煉廠提報需求的不合理性以及市場資源的局限性,在綜合考慮市場資源的價格、裝期、貨量、港口水深、環(huán)保法規(guī)等影響因素的基礎(chǔ)上,通過在煉廠可接受的范圍內(nèi)合理地追加、減少、替換、拆分、調(diào)整煉廠提報的原油批次的種類、數(shù)量、到貨期等參數(shù),可有效地減輕“需求協(xié)調(diào)繁瑣”、“采運業(yè)務(wù)脫節(jié)”、“區(qū)域溝通不暢”等因素所造成的不利影響,實現(xiàn)每一油輪的船型、航線優(yōu)化,以及全體油輪船的抵港時間優(yōu)化,最終實現(xiàn)減少虧艙費用、滯期費用和靠港費用的目標(biāo)。

模糊聚類圖優(yōu)化法可視性及啟發(fā)性強(qiáng)。對于在市場資源及煉廠需求動態(tài)變化過程中形成的靜態(tài)局部優(yōu)化任務(wù),由啟發(fā)式算法所搜索到的局部最優(yōu)解可通過模糊聚類圖優(yōu)化法進(jìn)行全局優(yōu)化拼接。在全局視野的控制下,聚類圖解法能有效減輕乃至完全避免各靜態(tài)局部優(yōu)化方案之間的油輪抵港時間沖突。

圖5 西非地區(qū)原油采購-遠(yuǎn)洋運輸方案模糊聚類圖優(yōu)化法示意圖Fig.5 Schematic of vague cluster graphical method for optimization of purchase&ocean shipping schemes of crude oil in the western Africa

3.4 模糊聚類圖優(yōu)化法的應(yīng)用

以圖4所示的中東油品需求為例,介紹模糊聚類圖優(yōu)化法具體步驟。

(1)繪制聚類圖,橫軸代表日期,縱軸代表港口。

(2)將煉廠提報的需求按到貨期和到貨港要求繪于聚類圖中,并標(biāo)記需求的油種和數(shù)量。

(3)將市場資源按抵達(dá)中國各港口的時間繪于聚類圖中洋浦港的下方。(中東區(qū)域市場資源裝期自選,可以忽略該步驟。西非地區(qū)市場資源裝期固定,市場資源聚類參見圖5橫軸上方文字標(biāo)記。)

(4)需求-資源相交線建立供需聚類聯(lián)系(中東地區(qū)裝期自選,該步驟可忽略。西非地區(qū)資源裝期固定,供需聯(lián)系見圖5綠線。)

(5)拼船。按時間從早至晚,空間從北向南(或從南向北)拼裝油品。

從圖4中可以看出,大連港11月2日OMAN-10、11月3日OMAN-4與天津港11月1日OMAN-13油品,裝港允許拼裝,總數(shù)量27萬t,可聚成一個VLCC油輪進(jìn)行拼裝和配送。油種可在一個港口裝載,卸港為大連和天津兩個港口。評判此船拼裝方案運輸經(jīng)濟(jì)性指標(biāo):總靠港次數(shù)較少(3次);裝港虧艙航程較短(0),卸港虧艙航程較短(天津—大連)。

同理,日照港11月1日AM-9、11月2日AH-13、11月3日AL-4,裝港允許拼裝,總數(shù)量26萬t,可聚成一個VLCC油輪進(jìn)行拼裝和配送。油種可在一個港口裝載,卸港只有日照1個港口。評判此船拼裝方案運輸經(jīng)濟(jì)性指標(biāo):總靠港次數(shù)較少(2次);裝港虧艙航程較短(0),卸港虧艙航程較短(0)。

日照港11月4日OMAN-13油品無其他油品可以進(jìn)行經(jīng)濟(jì)拼裝,11月5日巴輕-13油品也無其他油品可以進(jìn)行經(jīng)濟(jì)拼裝,因而可建議煉廠將需求巴輕-13的油種改為OMAN等其他油種,從而與11月4日OMAN-13拼裝成VLCC進(jìn)行運輸。若協(xié)商無果,也可協(xié)商煉廠將11月4日OMAN-13的油種改為巴輕油種進(jìn)行VLCC拼裝。若也協(xié)商無果,則可以考慮用2艘經(jīng)濟(jì)性較差的載重為13萬t的SUZMAX分別運輸。

舟山港11月2日KEC-4油品無其他油品可以進(jìn)行經(jīng)濟(jì)拼裝,因而可建議煉廠視自身情況“砍掉”該不合理需求,待下月度追加提報量,避免使用經(jīng)濟(jì)性較差的小型油輪運輸。

青島港11月5日KEC-24油品無其他油品可以進(jìn)行經(jīng)濟(jì)拼裝,因而可建議煉廠增加至26萬t,用VLCC油輪運輸,從而達(dá)到1港裝,1港卸,并充分利用VLCC油輪運量的目的。

若協(xié)商未果,也即舟山港11月2日KEC-4油品與青島港11月5日KEC-24油品運輸任務(wù)都不可變動,則可以考慮將二者拼裝成1個VLCC進(jìn)行運送,但油品總量為28萬t,超出VLCC載重極限的部分應(yīng)按比例裁減數(shù)量。

湛江港11月2日伊輕-18、11月3日伊輕-18、11月5日伊重-18油品,都不滿26萬t,可將11月3日伊輕-18拆分為伊輕-9和伊輕-9,并分別與11月2日伊輕-18和11月5日伊重-18拼成2個VLCC進(jìn)行運輸。評判此2船拼裝方案運輸經(jīng)濟(jì)性指標(biāo):總靠港次數(shù)都較少(2次);裝港虧艙航程都較短(0),卸港虧艙航程也都較短(0)。

(6)綜合評判總體拼裝運輸經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)。若各油輪船型經(jīng)濟(jì),裝/卸港航程較近,靠港次數(shù)較少,全體油輪到港均衡度較好,則方案通過;否則返回步驟(5),調(diào)整各油輪的拼裝方案,并合理選擇裝期和調(diào)整配送順序,以提高全體油輪的到港均衡度。

模糊聚類圖優(yōu)化法不但可用于優(yōu)化零散油品的拼裝運輸方案,也可用于調(diào)整由啟發(fā)式算法搜索到的各時間節(jié)點的局部靜態(tài)運輸優(yōu)化方案。方法同上述步驟(5)、(6),通過適當(dāng)調(diào)整各油輪的裝期和配送順序,可以避免各時間節(jié)點的局部靜態(tài)運輸優(yōu)化方案之間的時間沖突,達(dá)到全局優(yōu)化拼接的目標(biāo)。

西非地區(qū)原油采購-遠(yuǎn)洋運輸方案模糊聚類圖優(yōu)化法示意圖如圖5所示。與中東地區(qū)不同的是,由于西非地區(qū)的市場資源都帶有固定裝期,在采購時就要考慮運輸?shù)目尚行?比中東地區(qū)多了一個市場資源類。市場資源類存儲于橫坐標(biāo)軸上的第一橫格內(nèi),橫格內(nèi)的每一縱格的資源用單船運輸時都可在同一天內(nèi)抵達(dá)中國各卸港,抵達(dá)時間如圖中綠線所示。圖5為根據(jù)需求類、資源類、資源與需求間的聯(lián)系曲線而編制的某年度3月份的采購運輸方案。從圖中可以看出,具有油輪到港均勻,靠港次數(shù)少,虧艙航程少等優(yōu)點,具有較好的運輸經(jīng)濟(jì)性。

4 結(jié) 論

(1)原油采購-遠(yuǎn)洋運輸優(yōu)化問題是具有動態(tài)-模糊性的大規(guī)模NP難問題,需要各資源采購區(qū)域的業(yè)務(wù)人員根據(jù)市場資源和煉廠需求的動態(tài)變化進(jìn)行協(xié)同響應(yīng),采用傳統(tǒng)建模求解的方法不能有效滿足業(yè)務(wù)需求。

(2)模糊聚類圖優(yōu)化法可適應(yīng)原油采購-運輸業(yè)務(wù)的動態(tài)、模糊特性,能夠輔助業(yè)務(wù)人員動態(tài)挖掘和利用啟發(fā)性優(yōu)化信息,通過在煉廠可接受的范圍內(nèi)合理調(diào)整運輸任務(wù)(即調(diào)整優(yōu)化模型的目標(biāo)函數(shù)和限制條件)實現(xiàn)原油采購-遠(yuǎn)洋運輸方案優(yōu)化。

(3)模糊聚類圖優(yōu)化法可為業(yè)務(wù)人員提供“全局視野”控制,將啟發(fā)式算法搜索到的各業(yè)務(wù)區(qū)域的不同時間節(jié)點的局部靜態(tài)優(yōu)化方案拼接成月度全局最優(yōu)方案,充分結(jié)合了人的靈活決策與計算機(jī)的暴力計算優(yōu)勢,具有較強(qiáng)的決策支持作用。

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(編輯 修榮榮)

A vague cluster graphical method for optimization of purchase&ocean shipping schemes of crude oil

XIAO Wentao1,XU Ning2,LIU Zhiling2,ZHOU Xiaoling2,3,WANG Zhen3,LI Qi2
(1.Fushun Research Institute of Petroleum and Petrochemicals,SINOPEC,Fushun 113001,China;2.China International United Petroleum&Chemicals Company Limited,Beijing 100728,China;3.Academy of Chinese Energy Strategy in China University of Petroleum,Beijing 102249,China)

The procedure of purchase&ocean shipping of crude oil in China was summarized,and the characteristics in optimizing the procedure were analyzed.The optimization can be categorized in a dynamic-fuzzy NP(non-deterministic polynomial)hard problem involving the optimization of multidimensional variables,which needs to be dealt with by the cooperation of staffs coming from different areas,and is thus beyond the solving ability of existing optimizing algorithms.A vague cluster graphical method was put forward.By discovering and utilizing of heuristic optimization information in real time,and by utilizing global view to joint local static optimized schemes searched by heuristic optimization algorithms,this method achieved the goal of global optimization.The vague cluster graphical method for optimizing of purchase&ocean shipping schemes of crude oil,coving the shortage of traditional model solving and taking the advantages of the combination of human interaction and computer?s ability for brutal calculation,can help staffs to adapt the dynamic-fuzzy attributes of the optimization of purchase&ocean shipping procedure of crude oil,and to optimize the purchase&ocean shipping plan by adjusting the transporting task(objective function and restricted conditions),and can support decision effectively.

TE 832

:A

肖文濤,徐寧,劉志玲,等.原油采購-遠(yuǎn)洋運輸方案模糊聚類圖優(yōu)化法[J].中國石油大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2017,41(3):176-182.

XIAO Wentao,XU Ning,LIU Zhiling,et al.A vague cluster graphical method for optimization of purchase&ocean shipping schemes of crude oil[J].Journal of China University of Petroleum(Edition of Natural Science),2017,41(3):176-182.

1673-5005(2017)03-0176-07doi:10.3969/j.issn.1673-5005.2017.03.022

2016-11-15

國家自然科學(xué)基金項目(71303258)

肖文濤(1984-),男,副研究員,博士,研究方向為油氣遠(yuǎn)洋運輸及長距離管輸技術(shù)。E-mail:xiaowentao.fshy@sinopec.com。