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随着国民经济的发展，各行业对于能源的需求与日俱增。近海能源运输系统在能源生产与供给保障方面正发挥着越来越重要的作用。该系统设计的优劣，已经逐步成为影响中国能源保障系统效率与能源使用成本的重要因素。然而，由于实践中缺少必要的理论体系与数学工具，系统运营者（决策者）往往仅依赖工作经验与简单的经济性评估方法，构建近海能源运输系统，组建相关船队，管理船只的配置与调度。这种陈旧的做法已经愈发难以应对能源产销系统对海上运输服务的提出的高要求。
本质上，近海能源运输系统的设计问题可被视为一类针对短途运输系统的、特殊的海运库存路径问题，称为短途库存路径问题（Short-sea Shipping Inventory Routing Problem，SSIRP）。在SSIRP中，决策者不仅需要在考虑相关产品（或原料）库存控制的要求下，对运输系统运营过程中面临的若干关键决策（例如，船队组织、船舶配置、船舶航线设置等）进行同步优化;还必须兼顾航速可变、库存维护成本以及港口压港的等诸多因素对于系统运营总成本的影响。这使得SSIRP远比传统的海运库存路径问题更为复杂。如何针对SSIRP，提出科学的模型刻画问题，并设计出具有针对性的求解算法，便成为本文的研究目标。具体而言，本文主要开展了如下几个方面的工作:
(1)提出了考虑变航速因素的SSIRP模型。该模型可在考虑相关能源产品库存控制的要求下，同步优化船队设计，船舶调度方案以及相关船舶执行运输任务时的航速设定。基于分支定价算法框架，设计一种可有效处理实际规模问题的精确求解算法。数值实验的结果表明，在考虑航速可变因素后，船队运营成本将显著下降。在针对燃油成本的敏感性分析中可见，航速优化是降低穿梭油轮船队运营成本的有效途径。
(2)提出了考虑系统可靠性与库存成本因素的双目标SSIRP模型。通过将最大库存控制与系统运营稳定性进行逻辑关联，构造出一种以系统可靠性最大与运营成本最小为双目标的SSIRP模型。通过借鉴最新的智能化算法的研究进展，提出一种基于差分进化思想的改进NSGA-Ⅱ多目标智能进化求解算法，实现模型的有效求解。
(3)基于上述2个模型的研究基础，进一步提出考虑压港因素的SSIRP模型。该模型以系统运营成本最低为目标，在兼顾船舶在港排队现象与相关节点库存控制约束的同时，实现船队设计、船舶封存方案、船舶计划期内调度方案以及航速设定方案的同步优化。为求解该模型，利用分支定价算法框架，提出了一种可精确求解实际规模问题的算法。数值实验的结果表明，上述模型与算法可以有效解决实际规模的近海能源运输系统设计问题，并显著提升系统的运营效率。
本质上，近海能源运输系统的设计问题可被视为一类针对短途运输系统的、特殊的海运库存路径问题，称为短途库存路径问题（Short-sea Shipping Inventory Routing Problem，SSIRP）。在SSIRP中，决策者不仅需要在考虑相关产品（或原料）库存控制的要求下，对运输系统运营过程中面临的若干关键决策（例如，船队组织、船舶配置、船舶航线设置等）进行同步优化;还必须兼顾航速可变、库存维护成本以及港口压港的等诸多因素对于系统运营总成本的影响。这使得SSIRP远比传统的海运库存路径问题更为复杂。如何针对SSIRP，提出科学的模型刻画问题，并设计出具有针对性的求解算法，便成为本文的研究目标。具体而言，本文主要开展了如下几个方面的工作:
(1)提出了考虑变航速因素的SSIRP模型。该模型可在考虑相关能源产品库存控制的要求下，同步优化船队设计，船舶调度方案以及相关船舶执行运输任务时的航速设定。基于分支定价算法框架，设计一种可有效处理实际规模问题的精确求解算法。数值实验的结果表明，在考虑航速可变因素后，船队运营成本将显著下降。在针对燃油成本的敏感性分析中可见，航速优化是降低穿梭油轮船队运营成本的有效途径。
(2)提出了考虑系统可靠性与库存成本因素的双目标SSIRP模型。通过将最大库存控制与系统运营稳定性进行逻辑关联，构造出一种以系统可靠性最大与运营成本最小为双目标的SSIRP模型。通过借鉴最新的智能化算法的研究进展，提出一种基于差分进化思想的改进NSGA-Ⅱ多目标智能进化求解算法，实现模型的有效求解。
(3)基于上述2个模型的研究基础，进一步提出考虑压港因素的SSIRP模型。该模型以系统运营成本最低为目标，在兼顾船舶在港排队现象与相关节点库存控制约束的同时，实现船队设计、船舶封存方案、船舶计划期内调度方案以及航速设定方案的同步优化。为求解该模型，利用分支定价算法框架，提出了一种可精确求解实际规模问题的算法。数值实验的结果表明，上述模型与算法可以有效解决实际规模的近海能源运输系统设计问题，并显著提升系统的运营效率。