基于强化学习的集装箱船队调度算法，同时考虑碳排放因素

《International Transactions on Electrical Energy Systems》：Container Ship Fleet Scheduling Based on Reinforcement Learning Considering Carbon Emissions

本文针对区域船队联合调度问题，提出一种融合强化学习（RL）与双深度Q网络（DDQN）的优化模型，通过动态调整船速和智能选择装运集装箱的策略，在保障运输效率的同时降低碳排放。研究综合考虑港口动态属性、多船协同决策及碳排放成本，建立数学模型并验证其有效性。案例研究表明，该模型在利润最大化与碳排放控制方面优于传统方法，尤其通过Q值排序机制显著降低状态空间维度，提升算法收敛速度和计算效率。

　　在当今全球贸易日益依赖海运的背景下，船舶信息化的持续发展推动了整个船队在区域内的协同调度，带来了诸多优势。这种调度优化不仅关注完成订单数量、降低运营成本，还进一步考虑了碳排放的减少，成为应对日益严峻的气候变化问题的重要研究方向。本文提出了一种结合能量管理的船舶调度策略，模拟了航运公司的运营流程，以满足多个港口之间的货物运输需求。通过引入强化学习（Reinforcement Learning, RL）算法，为每艘船舶选择最优的调度策略，最终为整个航运公司制定出最优的运营方案。在每艘船舶完成一次航行的过程中，它会尝试通过控制航行速度来减少碳排放和运营成本。为提升RL算法的性能，本文采用了双深度Q学习（Double Deep Q-Network, DDQN）方法，并引入了额外的Q Rank网络以减少动作和状态空间的复杂度。最终，通过一个包含多个港口和船舶的案例研究，验证了该模型的优越性。

随着全球贸易的持续增长，航运行业在碳排放方面的责任日益加重。根据国际海事组织（IMO）的报告，航运相关贸易占全球贸易总量的90%。而IMO于2023年发布的温室气体（GHG）战略则明确提出，要将国际航运的碳强度降低至少40%，以实现每单位运输工作的碳排放减少。大量文献表明，降低船舶的巡航速度可以显著减少燃油消耗和碳排放，但同时也会延长航行时间，从而影响整体利润。因此，如何在降低碳排放的同时确保利润不出现明显下降，成为所有船舶运营者面临的关键问题。这一挑战促使研究者们探索更智能、更高效的调度方式，以在复杂环境中找到最优解。

为了应对这一挑战，本文构建了一个综合考虑碳排放和经济效益的调度模型，结合强化学习算法来优化船舶的调度策略。在这一过程中，船舶需要在多个时间点做出决策，包括选择下一目的地港口、装卸集装箱、补充能源、设定到达时间以及决定是否进入港口等。这些决策相互关联，共同影响整个调度方案的优化效果。强化学习作为一种通过不断学习和调整策略以最大化奖励的机器学习方法，已被广泛应用于多个领域，例如AlphaGo和视频游戏等复杂决策场景。在集装箱船舶调度问题中，随着船舶数量、港口数量和航行时间的增加，调度问题的复杂度呈指数级增长。因此，本文采用DDQN算法来处理大规模的状态空间，同时减少潜在的过估计问题，从而提高算法的稳定性和收敛性。

在本文的模型中，港口和船舶的调度不仅需要考虑港口的运营时间和装卸效率，还需要关注船舶的能源管理。船舶的碳排放主要与燃油消耗有关，而燃油消耗与速度的三次方成正比。因此，在固定航程的前提下，速度越低，燃油消耗和碳排放越少，但航行时间越长，这会直接影响船舶的盈利能力。然而，船舶的速度调整并非唯一途径，其调度策略还涉及其他因素，如装卸集装箱的选择、补充能源的时机以及如何在不同港口之间合理分配任务。为了应对这些复杂的调度问题，本文引入了“Q Rank”这一概念，用于评估集装箱的装卸价值，从而简化决策过程。

在实际调度过程中，船舶需要在多个港口之间进行多次航行，每艘船都可能面临不同的环境变量，例如港口的繁忙程度、集装箱的等待时间、以及当前的燃油消耗情况等。这些变量会影响船舶的决策，因此，模型需要在这些变量之间进行权衡。通过引入“Q Rank”机制，船舶可以更高效地选择是否装载某一集装箱，从而在不增加过多计算负担的情况下优化其调度策略。此外，模型还通过预测其他船舶的行为，来减少多智能体之间的相互影响，提高调度的整体效率。

为了验证该模型的有效性，本文进行了多个案例研究。在这些案例中，模型被应用于一个包含七个港口的区域，其中包括温州、泉州、福州、厦门、漳州、高雄和基隆等港口。这些港口之间的航线被设定为不同的路径，其中一些路径的订单量较高，另一些则较低。模型在这些路径上进行调度优化，计算了不同调度策略下的总利润、碳排放和能源效率等关键指标。实验结果显示，采用强化学习算法的调度方案不仅在总利润上优于传统方法，还能够有效减少碳排放，提升能源利用效率。

在调度模型中，船舶的决策不仅受到自身状态的影响，还受到其他船舶调度行为的间接影响。因此，模型通过引入Q Rank网络来减少状态和动作空间的复杂度，使得算法能够在合理的时间内完成优化。此外，为了进一步提升算法的收敛速度，模型还采用了一些优化策略，例如调整探索率、增加奖励函数的多样性以及引入更高效的网络结构。通过这些优化措施，模型能够在较短的时间内找到更优的调度方案，并且在面对不同的港口繁忙度和航线选择时，依然能够保持较高的计算效率和决策质量。

在案例研究中，模型的表现得到了充分验证。与传统的调度方法相比，本文提出的模型在计算时间和调度效果上均表现出显著优势。例如，在固定速度策略下，船舶的调度效率较低，且碳排放较高；而在引入Q Rank和DDQN算法后，船舶能够更灵活地调整速度和路线，从而在提高利润的同时，降低碳排放。此外，模型还对不同碳税政策进行了敏感性分析，结果显示，碳税的增加会显著影响船舶的调度策略，促使船舶选择更节能的速度和路线。这种策略不仅有助于降低碳排放，还能提升整个航运系统的可持续性。

从长远来看，本文的研究成果为航运业提供了新的调度思路，特别是在面对气候变化和环保压力日益加剧的背景下，如何在提高经济效益的同时减少碳排放，成为全球航运行业亟需解决的问题。通过引入强化学习和Q Rank等机制，本文提出的模型能够在复杂多变的环境中找到最优解，为航运公司提供了一种智能、高效的调度方案。此外，该模型还可以用于指导船舶在不同航线之间的合理分配，以及在不同时间点上对航行速度的优化调整。

尽管本文的模型已经取得了显著成果，但在实际应用中仍面临一些挑战。例如，如何在大规模船队调度中保持计算效率，如何处理更多不确定因素，以及如何进一步优化碳排放和经济效益之间的平衡关系，都是未来需要深入研究的方向。此外，随着技术的发展，如何将该模型推广到更广泛的航运场景，如跨区域调度、多模式运输（如海运与陆运结合）等，也是值得进一步探索的课题。

综上所述，本文提出了一种结合强化学习和能量管理的船舶调度模型，能够有效提升航运效率，降低运营成本和碳排放。该模型在多个案例研究中展现出优越的性能，特别是在面对复杂港口环境和大量集装箱调度需求时，能够快速收敛并找到最优解。同时，模型还对不同参数进行了敏感性分析，验证了其在不同场景下的适应性和优化能力。这些研究成果不仅为航运行业提供了新的调度思路，也为未来研究提供了重要的理论基础和实践指导。