不定期船舶运输是国家间干散货(粮食、铁矿石和煤炭)的主要运输方式,其相比于班轮运输,具有显著的灵活性和复杂性,是航运界热点关注的研究领域。在不定期航运市场上,运输的时空需求与货主的选择偏好同时影响承运人的货物选择、船舶调度和航线制定。针对运输的时空需求变化,之前的研究大多只考虑单货种的季节波动性。本文拟区分不同货种在时空两个纬度上需求的变化特征,从货运量的季节波动性和货流方向不均衡特征入手,基于克拉克森的统计数据,分别计算粮食、铁矿石和煤炭的季节波动性系数,结合不同航段上三种货物运输需求总体情况,计算不同航段不同季度的货物运输需求量,再模拟承运人选择即期货物的行为,优化各航段的船舶调度方案。针对货主对承运人的选择惯性因素,以往的研究只从承运人自身的角度,考虑装卸时间窗、航速、运费率波动和气候变化等对运输收益的影响,不考虑货主选择承运人的行为,尤为忽略货主选择承运人的惯性。本文把同一航段上的不同货主看成是一个组合货主,用承运人在不同航段上的市场份额表示货主的选择惯性,认为承运人的规模及其前期在航段上的服务次数决定着当期的市场份额,然后基于航段上不同季度的运输需求,用Logit模型计算承运人在各航段上可能获得的运输量。基于上述考虑运输时空需求和货主选择惯性的方法,本文从承运人的角度,把运营计划期划分为不同的时间窗,构建以承运人长期效益最大为目标的不定期船舶调度模型,将货物运价作为与运输距离和季度波动的内生变量,决策变量包括:选择承运的货物、航线结构、调度船舶。最后,以环太平洋航线的不定期运输为例,设计遗传算法求解模型,实施算例分析。