1.一种集装箱班轮航线航速联合优化方法，其特征在于，该方法包括：S1：构建集装箱班轮航线航速联合优化双层模型，该模型包括上层模型与下层模型，上层模型为整数线性规划模型，下层模型为非线性模型；

S2：采用航速离散方法将下层模型转换为混合整数线性规划模型；

S3：采用遗传算法搜索上层模型的航线可行解，利用GUROBI对航线可行解进行下层模型求解，确定使航线碳硫化物排放量总和最小的各航段航速，得到最优航速，根据最优航速结果确定航线可行解的运营成本；实现基于排放控制区与风浪影响的航线航速联合优化模型的求解。

2.根据权利要求1所述的集装箱班轮航线航速联合优化方法，其特征在于，在步骤S1中，所述上层模型通过排放控制区下航线备选方案的选择，确定班轮公司总成本最小的航线方案，得到最佳航线方案；

所述下层模型以航线备选方案上的污染排放量最小化为目标，针对发船频率、船舶减速、硫排要求、到港时间、运输需求、运量约束，利用GUROBI软件进行仿真数学建模，并求解得到满足优化目标的各航段航速，得到备选航线方案上的最优航速，并将下层模型航速优化结果反馈回上层模型航线决策，完成航线与航速的联合优化。

3.根据权利要求2所述的集装箱班轮航线航速联合优化方法，其特征在于，所述上层模型目标函数为：式中，C为航线r的第h个方案在一个运营周期内的总成本，R为班轮公司经营航线集合，yrh为0‑1决策变量，若航线r选用第h个方案，则取1，否则取0；h∈Hr，h是一个变量，表示在Hr中的任意一个方案，Hr为航线r上的方案集合； 为航线r的第h个方案在一个运营周期内的燃油成本， 为航线r的第h个方案在一个运营周期内的碳税成本， 为航线r的第h个方案在一个运营周期内的脱硫塔安装成本， 为航线r的第h个方案在一个运营周期内的港口货物软时间窗成本；航线r∈R上有Nr个挂靠港， 表示对集合R内的任意一个航线r；

上层模型约束条件为：

E N

式中，α为含硫量不超过0.1％m/m的船用燃油的单位成本，α 为含硫量不超过0.5％m/m的船用燃油的单位成本， 为航线r的第h个方案在ECA外的燃油消耗量，MFrh为航线r的第h个方案在ECA总的燃油消耗量， 为航线r的第h个方案上安装脱硫塔的船舶数量，为航线r的第h个方案在ECA内的燃油消耗量， 为航线r的第h个方案上采用燃油转换的船舶数量，

E N

式中，τ 为含硫量不超过0.1％m/m的船用燃油的含碳指数，τ 为含硫量不超过0.5％m/m的船用燃油的含碳指数， 为0‑1决策变量，若航线r的第h个方案上船舶采用脱硫塔装置或燃油转换技术，则取1，否则取0；

S

式中，mrh为航线r的第h个方案上总的船舶数量，a为脱硫塔装置的每周安装成本，式中， 为0‑1决策变量，若航线r在港口i处的货运需求时间窗为t，则取1，否则取0，t∈T，班轮采用周班航运模式，T＝{0,1…6}表示一周内天数集合，0表示周日，6表示周六；zri为航线r港口i对应航段上的载箱量， 为航线r的第h个方案在港口i处的货运需求时间窗为t的单位时间窗惩罚成本；

式中，ctax为单位碳税成本。

4.根据权利要求3所述的集装箱班轮航线航速联合优化方法，其特征在于，所述下层模型目标函数为：E N

式中，σ为使用含硫量不超过0.1％m/m船用燃油时排放废气中的含硫指数，σ为使用含硫量不超过0.5％m/m船用燃油时排放废气中的含硫指数；

下层模型约束条件为：

式中，drh,isk为航线r的第h个方案在子航段risk上的距离，πrh,is为0‑1决策变量，若选用航线r的第h个方案选择可行航段ris，则取1，否则取0；

式中， 为航线r的第h个方案在子航段risk上的主机每海里燃油消耗量，为航线r的第h个方案在子航段risk上的主机每小时燃油消耗量；

式中，SFOC为燃油消耗率，ri为航线r上第i个航段，i∈Ir，Ir为航线r上的航段集合；ris为航线r航段i的第s个可行航段，s∈Sri，Sri为航线r航段i的可行航段集合；rrsk为航线r航段i在第s个可行航段上按实际风浪划分的第k个子航段，k∈Kris，Kris为航线r航段i在第s个可行航段上按实际风浪划分的子航段集合；

式中， 为航线r的第h个方案在子航段risk上船舶的主机功率， 为航线r的第h个方案在子航段risk上船体有效功率；η1,η2,η3,η4分别为船身效率、敞水推进器效率、相对旋转效率及轴系传送效率；

式中， 为总静水阻力，vrh,isk为航线r的第h个方案在子航段risk上的静水航速；

′ ′

式中，vrh,isk为航线r的第h个方案在子航段risk上的实际船速，Δvrh,isk为航线r的第h个方案在子航段risk上的非自愿速度损失，Δvr″h,isk为航线r的第h个方案在子航段risk上的自愿速度损失；

式中， 为航线r的第h个方案在子航段risk上的弗劳德数，Lpp为垂线间长度，g为重力加速度；

式中， 为航线r的第h个方案在子航段risk上的方向衰减系数， 为航线r的第h个方案在子航段risk上的速度衰减系数， 为航线r的第h个方案在子航段risk上的船型系数；

式中，vdesign为航线r的第h个方案在子航段risk上的设计航速，Mrh,isk,Nrh,isk为航线r的第h个方案在子航段risk上利用遭遇角与BN计算得到的系数；

max min

式中，V 为船舶最大航速，V 为船舶最小航速；

式中，trh,i为航线r的第h个方案在子航段ri上的航行时间；

式中， 为航线r的第h个方案在港口i上实际到港时间， 为航线r的第h个方案在港口i上实际停靠时间；

式中， 为船舶在航线r上以第h个方案航行时将到港时间 转化到第一周的到港时间；

式中，ω为单位时间惩罚成本，当t＝0时，λ＝0,γ＝1；当t＝3时，λ＝0,γ＝0；当t＝6时，λ＝1,γ＝0；

式中，qri为航线r港口i的货运需求，Cap为船舶额定载箱量；

5.根据权利要求1所述的集装箱班轮航线航速联合优化方法，其特征在于，在步骤S2中，所述采用航速离散方法将下层模型转换为混合整数线性规划模型包括：S21：引入连续辅助变量与0‑1辅助变量，线性化分段函数约束；

S22：引入连续整数辅助变量，线性化取模运算函数约束；

S23：离散化静水航速，并引入0‑1辅助变量，线性化航速倒数函数约束。

6.根据权利要求4所述的集装箱班轮航线航速联合优化方法，其特征在于，在步骤S21中，引入连续辅助变量与0‑1辅助变量，线性化分段函数约束的公式为：式中， 为分段函数 的第j个分段点， 为

的分段点集合；wrh,ij为连续辅助变量，erh,ij为0‑1辅助变量。

7.根据权利要求4所述的集装箱班轮航线航速联合优化方法，其特征在于，在步骤S22中，引入连续整数辅助变量，线性化取模运算函数约束的公式为：式中，θrh,i为正整数辅助变量。

8.根据权利要求4所述的集装箱班轮航线航速联合优化方法，其特征在于，在步骤S23中，离散化静水航速，并引入0‑1辅助变量，线性化航速倒数函数约束的公式为：式中， 为0‑1决策变量，若航线r的第h个方案在航段kris上选择第v个航速，则取

1，否则取0；令变量urh,isk与u′rh,isk分别作为vrh,isk与v′rh,isk的倒数：即urh,isk＝1/vrh,isk，u′rh,isk＝1/v′rh,isk。

9.根据权利要求1所述的集装箱班轮航线航速联合优化方法，其特征在于，在步骤S3中，所述实现基于排放控制区与风浪影响的航线航速联合优化模型的求解包括：S31：对各航线下可选方案的可行航段选择问题进行多层编码，并生成初始种群，构成初始航线方案备选集；若将遗传算法的染色体多层编码为[11221|321321]，则表示航线集合R内有两条航线，两条航线分别有5个、6个航段；其中，第1条航线的第1个航段选择该航段下的第1个可行航段，第2条航线的第1个航段则选择该航段下的第3个可行航段；

S32：将生成的备选初始航线方案输入下层模型，以航线方案下的碳硫化物排放量最小为目标，在线性规划求解工具GUROBI中，根据已经转化为混合整数线性模型的下层模型，对目标函数、全部变量及全部约束条件进行设置，然后运行优化，进而确定各航线方案在各航段对应的最优航速；根据最优航速结果确定班轮在航线方案上各航段的航行时间、燃油消耗量、碳排放量以及硫化物排放量，进而计算得到班轮运营的燃油成本、碳税成本、脱硫塔安装成本及港口货物软时间窗成本，从而确定所有航线上的总运营成本，即各染色体的适应度函数值；

S33：对染色体种群进行选择、交叉及变异操作，根据更新的航线方案备选集；

S34：根据当前染色体种群，同时判断其进化迭代次数是否达到预设的最大迭代次数，或其平均适应度函数值与最小适应度函数值之差是否低于阈值，若是表明已达到算法的终止条件执行S35；否则返回S33继续迭代；

S35：输出满足终止条件的种群中具有最小适应度函数值的染色体上对应的多层编码，即最优航线方案；输出在S32中优化得到的最优航线方案下的最佳航速、燃油消耗量、污染排放量。

10.一种集装箱班轮航线航速联合优化系统，其特征在于，该系统实施如权利要求1‑9任意一项所述的集装箱班轮航线航速联合优化方法，该系统包括：航线航速联合优化双层模型构建模块(1)，用于构建集装箱班轮航线航速联合优化双层模型，该模型包括上层模型与下层模型，上层模型为整数线性规划模型，下层模型为非线性模型；

下层模型转换模块(2)，用于采用航速离散方法将下层模型转换为混合整数线性规划模型；

航线航速联合优化模型求解模块(3)，用于采用遗传算法搜索上层模型的航线可行解，利用GUROBI对航线可行解进行下层模型求解，确定使航线碳硫化物排放量总和最小的各航段航速，得到最优航速，根据最优航速结果确定航线可行解的运营成本；实现基于排放控制区与风浪影响的航线航速联合优化模型的求解。