考虑容量约束的铁路货运竞争性定价策略研究

在铁路传统货运市场营销中,针对定价问题的研究很少考虑铁路货运系统的容量约束,为了将铁路编组站和线路的容量约束与货运价格的制定进行综合优化,引入市场竞争因素,提出了一个以铁路运营企业总利润最大化为上层目标和货主广义费用最小化为下层目标的双层规划模型.在满足约束条件的前提下,该模型能够给出最优的定价策略和运量分配方案,使得铁路运营企业的总利润最大化.为了降低模型求解难度,运用原始—对偶方法将双层规划模型转化成单层整数线性规划模型,给出了精确的求解算法.通过算例验证了该模型在我国铁路货运定价中的可行性.     

不确定需求下铁路集装箱动态定价研究

针对铁路集装箱运输需求的不确定性,本文将传统线性需求模型、多元logit需求模型与基于LSTM神经网络的深度学习需求模型进行对比,以铁路承运企业利润最大为目标函数建立集装箱动态定价模型.首先,提取与集装箱运输需求相关的特征向量,采用梯度下降算法标定线性模型、多元logit模型参数和监督式学习方法训练LSTM神经网络.需求模型实验显示,与线性、多元logit模型相比,LSTM深度学习模型对集装箱运输需求的拟合精度更高.在此基础上,设计精英选择策略遗传算法结合LSTM网络的动态定价反馈机制求解集装箱动态定价模型.实例结果表明,基于LSTM网络的铁路集装箱动态定价模型能有效提升铁路货运企业收益.     

低碳视角下铁路货运整合运输利益分配

打破铁路货运中铁路局与局之间以及铁路与港口之间的界限,畅通铁路货运通道,降低铁路能耗量,进而降低碳排放量,是当前铁路货运改革的重点。在影响铁路货运整合运输联盟形成的诸多因素中,合作后产生的利益如何分配是关键所在。针对铁路货运整合运输利益分配中常出现的分配不均等不合理问题,首先,借鉴最小二乘法的基本原理,构建所有参与者的整体不满意度最小的数学规划模型。然后,对优化模型进行求解,据此确定每个参与者加入联盟后所得的收益。最后,利用一个数值算例验证本文所提出模型和方法的可行性和优越性。     

带跳扩散过程的铁路货运期权定价模型

在铁路货运期权定价模型的基础上,构建带跳扩散过程的多期三叉树铁路货运期权定价模型,刻画在离散时间点,因随机到达的非市场性不确定性因素而造成的定价策略波动,并运用Girsanov 定理有效实行鞅测度变换,简化非线性跳变离散过程的求解,进而深入研究引入跳扩散过程的铁路货运期权定价问题.研究结果表明,跳跃次数与相关参数存在非线性关系,且相对于具有非单调性关系的期权执行价格及最优期权订购量,跳扩散过程对与其存在单调递增关系的期权价格具有更强的敏感性.同时,随着市场对跳跃信息消化能力及风险承担能力的增强,最优期权订购量逐步趋向稳定,不再随跳跃次数增加而产生较大变化.     

不确定价格下制造商的多阶段最优订购策略

为研究国际供应链中制造商的多阶段最优订购策略,建立了制造商的随机净现金流模型.模型中假设该供应链由不同国家的单制造商和单供应商组成,制造商与供应商之间通过数量柔性契约确定供给关系,汇率波动服从几何布朗运动,制造商对其客户可缺货.用二项式网格方法求解该模型,即可求得各阶段的最优订购策略.求解的效率与订购的阶段数以及各阶段可行解集合的大小正相关.用算例验证了该模型及求解方法的合理性.     

停站约束下多列车运力分配与定价联合决策模型

基于收益管理的思想将铁路货运市场分为合同市场和自由市场,针对铁路运输网 络中每个OD,合同市场的运力需求服从正态分布,自由市场的运力需求表现为价格的反应函 数并辅以随机变量来反映需求的波动性.同时考虑列车的停站约束条件,以列车的停站方案、2 个市场运力分配方案和自由市场的运价为决策变量,构建多列车运力分配和定价联合决策的 混合整数概率非线性规划模型,利用粒子群算法对模型求解,通过算例验证了模型和算法的 有效性.最后以双市场统一定价策略为对比方案,结果表明,本文所建立的模型可有效提高收 益,且自由市场需求波动越大,收益优化越显著.     

考虑批量订购的铁路客运动态定价研究

我国传统的铁路客运定价较少考虑旅客需求变化与运输能力的限制等条件,使用比较单一的价格制定机制,这种方式由于缺乏对市场需求反映,难以试下实现企业收益的稳步提升,同时也使得部分运输能力闲置。针对固定价格存在的缺陷,在考虑批量订购的基础上,针对分类的乘客需求建立了离散时间马尔科夫定价模型对高铁客运进行定价决策。应用最大凹向包络理论,对离散时间的多维马尔科夫模型进行了优化求解,并提出了市场需求变化时价格动态调整的策略,最后通过数值仿真验证了该模型的正确性。     

集装箱公铁联运定价策略的博弈分析

集装箱公铁联运是集装箱海铁联运向内陆延伸的重要运输方式之一,本文从集装箱公铁联运及公路直达运输作业全过程的角度出发,对影响托运人运输方式选择的关键因素进行分析.在此基础上,构建了公铁联运和公路直达运输广义费用函数,并以随机效用最大化理论为基础,采用MNL模型构建了托运人运输方式选择模型.通过分析起讫点间各承运人的收益情况,构建了公路直达运输与公铁联运定价策略的博弈模型.所选案例结果表明,现阶段在铁路运价不做调整的情况下,公路直达运输承运公司和短途物流企业可分别通过适当提高公路直达运费和降低公路接驳费率提升企业收益;随着公铁联运的发展,当短途物流企业间竞争日趋激烈时,铁路企业可通过制定最优定价策略实现企业收益的最大化.     

基于铁路货运能力的集港集装箱班列组织优化

基于大数据挖掘的方法估算了铁路车站间OD客流，调查分析了铁路乘客对高铁和普铁的选择偏好，确定了高铁开通后普铁线路客运的供需关系与均衡，把普铁线路上的客流转换成相应的旅客列车列数，以此计量客运占用的普铁的通过能力；评估了各普铁路段的总通过能力，基于扣除系数法计算普铁各路段剩余的货运能力，并进一步在普铁线网上根据集装箱进港量确定集装箱班列枢纽站的候选集；将候选枢纽站的班列发车频率作为离散的内生变量，基于现实中的干线公路网络和普铁网络构建枢纽站选址和发班频率优化模型，求解模型，确定集装箱铁路集港服务网络的经济技术指标；以上海港和宁波港及其腹地为案例进行数值分析。计算结果表明:在案例的空间范围内的普铁运输线上，日均通过能力最小为79列，最大为137列；基于普铁各路段剩余的货运能力，计算得出各集装箱班列枢纽站的日均发班频率最小为6列，最大为19列；由计算得到的普铁路段上的流量可以看出，铁路运送到上海港和宁波港的日均集装箱量分别为13 677、12 094 TEU，分别占2个港口日均到达总量的25%和33%，相比目前占比5%~7%有大幅度增加。      

多类型旅客出行选择的客运专线运价优化模型

为制定客运专线的最优运价,按费用敏感程度将旅客分为3类,用随机用户平衡理论建立了不同运输方式弹性需求的中间层模型和不同铁路运输产品的下层模型.在此基础上,建立了以铁路企业收益最大化为目标的上层模型.用相继平均法求解中间层和下层模型,用粒子群算法求解整个三层规划模型.算例结果表明:取客运专线最优运价时,在运输方式铁路、公路和航空,以及铁路内部产品客运专线与既有线之间,客运专线承担了较大的客运量.     

铁路网最大货运发送量和流量分配综合优化研究

在高速铁路初步成网、既有线运输能力得到不同程度释放的背景下,本文研究了铁路网最大货运发送量和流量分配的综合优化问题.文中以增长后的铁路网货运需求量来描述货运发送量,构建了符合铁路运输车流组织特点的多目标优化模型.模型的目标函数包括货运发送量的最大化和不同货运发送量情形下的流量分配成本最小化.同时考虑了单股货流增长量上限、车流走行具有树形径路特点、非重复径路的数学逻辑表达等约束条件.最后,基于相同算例数据对所构建模型及既有研究文献中的模型进行求解试验,分别得到两种模型下的铁路网最大货物发送量和流量分配方案,通过对比求解结果,验证了本文模型的有效性.     

基于三叉树期权理论的铁路货运定价模型

将期权理论引入铁路货运定价活动,构建基于运输企业和期权客户期望最大 化的多期三叉树定价模型,分析铁路运输企业的最优定价决策及期权客户的最优购买决 策.研究结果表明：最优期权订购量是关于期权执行价格和期权价格的严格单调递减函 数,而期权执行价格与现货市场运价、短期准备成本、无风险利率正相关,与长期准备成 本负相关.通过算例的敏感性分析,发现当期权执行价格升高幅度超过10%时,期权客户 的期权购买量下降梯度迅速增加,相比于期权价格,期权执行价格对期权客户的期权执 行量具有更强的敏感性,因此铁路运输企业应关注期权执行价格的制定.     

铁路货物运输速度和逾期率的调查与分析

市场经济对铁路货物运输的时效性有较高的要求,根据1999年对铁路货物运输状态调查抽样的数据,从管内和直通运输,运价里程,品类及运价号四个方面对铁路货物运输时效性服务水平进行分析评价,针对存在的问题提出了扩大开行快运列车,强化运输组织,加强作用管理,加快信息化进程等对策以提高铁路货物运输的时效性服务水平。     

基于模型组合的铁路集装箱运量预测

根据铁路集装箱运量预测受到多因素影响以及非线性的特点,本文采用灰色关联分析法选取了影响集装箱运量的主要因素,提出了一种基于非线性灰色模型和神经网络模型组合的铁路集装箱运量预测方法. 该方法将非线性灰色预测模型的预测值作为输入,相应的实际集装箱货运量作为输出,建立了神经网络模型结构,并提出了相应的算法. 最后以实例分析了该模型的可行性和科学性. 实例分析表明：非线性灰色模型预测的最大误差为10.52％,而组合模型的预测误差最大为8.72％,说明文中提出的组合预测模型充分考虑了多指标的共同作用,灰色预测模型提供了较完善的输入数据,神经网络模型考虑了各主要指标的关联关系.     

铁路集装箱旅客化运输系统开行方案研究

针对铁路集装箱旅客化运输系统开行方案编制问题,采用基于备选集的优化方法,同时结合货物运输组织特点,规定了箱流物理径路和运输方案的唯一性.在考虑箱流守恒、箱流换乘、箱流运到期限,以及列车开行频率等约束的基础上,以运输企业成本最小化为目标,建立了整数线性规划模型,并设计模拟退火求解算法.最后,构建运输网络进行案例分析,验证了模型和算法的有效性.研究结果表明,与现有货物运输系统相比,新型集装箱系统充分发挥了网络运输的优势,在列车开行频率、货物送达速度和运到期限方面表现更加优异,但同时牺牲了部分列车“上座率”.     

考虑铁路折扣的集装箱公路与多式联运博弈定价

针对考虑铁路运输规模折扣的集装箱公路直运与经陆港公铁联运的均衡定价问题,选用包含经济成本、时间成本和碳排放成本的集装箱公路直运与公-铁联运广义费用函数,构建上层以承运人利润最大化,下层以托运人广义费用最小化为目标的双层规划模型,结合算例采用基于灵敏度的启发式算法求解,并对托运人效用敏感权重系数进行敏感度分析,验证模型有效性。研究发现：公路和多式联运的价格博弈会促使双方运价下降;铁路运输规模折扣可以使多式联运通过降低运价提高货运分担率和利润,减少广义运输费用和碳排放;20%的铁路运输折扣可以使多式联运分担率从 29.44%增长至 45.37%,利润增加 14.20%,使所有集装箱运输广义费用下降 2.71%,碳排放减少16.70%;铁路直达海港可以使经陆港多式联运的货物分担率上升13.82%,利润上升33.27%,使所有集装箱运输广义费用下降4.24%,碳排放减少14.16%;托运人运输服务偏好会影响陆港的定价策略。     

基于需求转移的货运班列动态舱位控制策略研究

基于收益管理的思想,综合考虑顾客需求转移和批量订舱行为,建立离散时间的铁路货运班列动态舱位控制模型,指出在任意决策阶段,舱位预定请求接受/拒绝阈值点若存在则至少存在一个的特性.然后在任意决策阶段,利用每种舱位的阈值点构造了两组区间序列,针对每组区间序列给出相应的舱位预定请求的接受/拒绝策略.此外还证明了期望收益函数的性质及阈值点关于需求转移率的单调性.最后,通过设计3组仿真实验分别验证了最优舱位控制策略的可行性及相关性质的正确性.     

基于效益机制的分局调度货运日计划优化模型

在效益机制下进行货运日计划优化的目的是，在有限的运输资源条件下，使日计划实现运输效益最大化．在分析车站能力、空车供应、限制口能力和分界口交接等诸多运输约束的基础上，通过对运输约束准确的数学描述，建立了以运输效益最大为目标函数、以运输限制为约束的优化模型。     

用改进的前向神经网络预测铁路货运量

对影响铁路货运量的因素进行了分析。根据影响铁路货运量的诸因素的特点，介绍了一种改进的前向神经网络预测方法，并建立了铁路货运量前向神经网络预测模型。算例表明，其预测精度高于常规预测方法。