集装箱物流收益管理的能力分配模型

提出了研究不确定环境下集装箱物流收益管理的框架．针对集装箱物流收益管理系统的核心问题——运输能力分配，建立了考虑整条航线多个港口需求不确定性的舱位分配随机规划模型，并介绍了用机会约束规划方法求解模型的步骤．通过实例数值仿真，证明了该模型的可行性，并揭示了船舶承载能力对需求较大的航段的舱位分配策略影响较大，而需求的波动对舱位分配策略也有较大影响．     

基于多阶段动态组合拍卖的联盟舱位分配研究

收益分配方式的不同决定了航空公司对于不同航段舱位的认知价值不同,承运航空公司决定是否承运,不在于市场航空公司所接收到旅客请求票价的高低,而在于它所能分配到的收益的多少,收益分配方式的不同会影响舱位分配的优化结果。本文抛弃了原有先确定收益分配方式再进行舱位分配的模式,以航空公司对航段舱位自身的认知价值进行舱位分配。将联盟看作拍卖者,各航空公司作为竞拍者,联盟航线上的舱位看作商品,建立基于多阶段动态组合拍卖的航空联盟舱位分配模型,得到航空联盟收益最大化下的舱位分配,算例分析表明,该方法可解决航空联盟内各航空公司在不同航段上的舱位分配问题,具有实用性与创新性。     

航空货运多航段多阶段模型

在航空货运运力分配中需要解决两个问题:一是选择哪条航段来运输货物,二是在满足货物运输的前提下,选择哪个时期运输货物.本文使用数学规划方法建立了航空货运多航段多阶段模型,以解决航空货运运力分配中的两个问题.通过实例数值仿真,证明了该模型的有效性,并揭示了飞机的承载能力、航段的收益水平和货物的利润水平对舱位分配策略影响较大.     

航空收益管理中多航段舱位控制模型

为了优化多航段舱位控制,提高航空客运收益,将旅客始一终点流按票价由高到低排序,定义旅客始一终点流为决策变量,以各始一终点流需求为约束条件,以航线期望总收益为目标函数,建立了多航段舱位控制问题的随机规划模型,设计了模型求解遗传算法。算例分析结果表明,收益计算结果最大误差为0．34％,结果稳定,模型可行。     

基于随机机会约束规划的班轮联盟 舱位租赁最优分配

面对持续低迷的航运市场和激烈的市场竞争,各大集装箱班轮公司通过组建联盟 来共享舱位资源,降低其系统成本,增加市场竞争力.舱位租赁是联盟合作的最基础形式,研究 该模式下的舱位资源最优分配具有很大实际意义.本文在考虑航运市场不确定需求的基础上, 研究了班轮联盟舱位租赁最优分配问题,构建了1 个班轮联盟舱位租赁最优分配模型,并运用 随机机会约束规划的方法,将其应用到班轮联盟舱位租赁分配决策中.结果表明,本文提出的 方法和模型能够有效地对班轮联盟系统舱位进行协同配置,研究结果与实际情况相符,检验 了方法和模型的有效性与实用性.     

随机需求航线网络效应下机队鲁棒优化方法

针对航线网络效应及旅客需求不确定性问题,将旅客组合优化模型加入机队规划问题,借鉴航线网络运力优化分配方法,以机型飞机数目、航段机型飞行频次、行程路线上旅客溢出人数为决策变量,以行程路线上旅客需求限制、航段飞行频次限制、特定机型机队飞行时间限制为约束条件,利用量化市场份额指数计算旅客溢出再捕获率,建立了旅客需求不确定情景下的机队鲁棒优化模型,设计了航线网络环境下的旅客需求离散情景集,用情景汇聚算法求解该模型.算例仿真结果表明,与传统机队规划模型相比较,本文模型的机队规划成本降低了167.07万元;与确定解的最小随机期望值相比,在3种情景集下,随机规划解的机队规划成本分别降低了19.88万元、21.02万元与17.55万元.      

考虑No-Show 的多航段航空机票定价模型

本文提出了多航段航空机票定价模型,从航空公司与旅客两个局中人的博弈 的角度,阐述了考虑No-Show 下的兼顾多航段航空机票定价模型.该模型由价格控制市 场需求出发,结合博弈论、概率论等基本理论,完成多航段机票定价决策的同时,通过价 格变化控制机票销量,达到超售有效克服No Show 对收益的影响,并同步实现了不同航 段舱位的合理分配.算例验证了该模型的可操作性和实用价值.     

运输网络中舱位控制模型与策略

为了提高运输网络系统的收益管理水平,以民航客运航线网络为背景,从策略、模型和方法3个方面系统地研究了网络舱位控制的基本问题.针对控制策略,对分块预订限制、虚拟嵌套和竞标价格等策略的优劣性和适用条件进行了探讨.分析了传统的控制模型,并对新出现的复杂模型分为随机动态规划模型、混合模型、多阶段随机规划模型和Scenario树模型进行研究.讨论了基于资源分解的网络舱位控制方法,指出应该从资源分解的原则和单资源舱位控制模型2个方面去构建网络策略.研究结果表明:网络舱位控制模型和方法只有与适合的控制策略有效结合才能达到期望总收益最大化的目的.     

航空货运公司动态博弈下的即期舱位差别定价决策

为研究同一航线上2家航空货运公司舱位的差别定价决策问题, 建立了动态博弈定价模型, 确定2家公司在各销售阶段的舱位定价; 以大连-广州航段上大连机场货运公司和中国南方航空公司为例, 分析了2家公司在即期市场的舱位定价和收益情况。分析结果表明: 当2家公司采用差别定价模式时, 第1~4、5~6、7~10、11阶段的定价分别为9.7、12.6、13.6、15.2元·kg-1, 当2家公司采用单一定价模式时, 各阶段的定价均为12.1元·kg-1, 即在动态博弈定价下, 无论采用差别定价模式或是单一定价模式, 2家公司各销售阶段的舱位定价完全相同; 当2家公司分别采用差别定价模式与单一定价模式时, 所有阶段的总收益分别为50 928和49 519元, 说明在即期市场上采用差别定价模式销售舱位比采用单一定价模式能获得更大的收益; 当订舱需求受自身定价与对手定价的影响程度的比值分别为1.5、2.0、2.5时, 2家公司在各阶段的舱位定价均逐渐降低, 说明订舱需求受双方定价的影响程度越接近, 双方舱位定价的提升空间越大, 收益也越大。      

基于可达性指标的航空货运网络布局优化研究

以网络可达性和利用率最大为目标,建立货机班次分配与货物运输路径选择的多目标双层优化模型,针对我国基于审批方式为各航线分配航班的实际情况,通过调整货机班次优化航空货运网络布局.以20个机场组成的航空货运网络为例,设计NSGAII算法求解模型.结果表明:北京、上海、广州、深圳之间的航段将获得1/4的货机班次,他们是航空货运的枢纽机场;当决策者偏好网络可达性时,更多货机班次将被分配到大型机场间的航段上,当决策者偏好网络利用率时,货机班次在航段上的分配较均匀;随着货机班次在航段上由集中趋向分散,网络可达性降低而利用率提高;减少货机班次会降低网络可达性,增加货机班次会降低网络的利用率.     

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不确定性需求下集装箱海铁联运的箱位分配优化,对联运经营人的经营效率和效益产生极为重要的影响.基于收益管理理论,结合集装箱海铁联运的经营和组织特点,充分考虑合同客户、普通客户和加急客户的不同需求,分两阶段建立了多节点集装箱海铁联运箱位分配优化模型.第一阶段为面向合同客户的协议销售箱位分配模型,第二阶段为面向普通客户和加急客户的自由销售箱位分配模型.针对第一阶段需求的相对确定性特征和第二阶段需求的随机特征,分别运用确定性线性规划（DLP）和随机线性规划（SLP）方法进行模型转化并求解.通过算例验证了上述模型与算法的适用性和有效性.     

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在集装箱海铁联运运营管理中,随机需求环境下集装箱海铁联运的动态定价是影响联运经营人的经营效益和竞争力的重要决策因素.基于收益管理理论,结合集装箱海铁联运的经营和组织特点,以协议销售和自由销售的差异化定价为切入点,分两阶段建立了单起讫点间集装箱海铁联运动态定价和箱位分配综合优化模型.第一阶段为基于协议销售的箱位分配模型,第二阶段为基于自由销售的动态定价模型.针对箱位分配模型的随机特征和动态定价模型统计量的误差特性,分别运用机会约束和稳健优化方法求解.通过算例验证了上述模型与算法的适用性和有效性.     

考虑配载计划的铁路集港箱位指派

为了提高集装箱港口内堆场的装卸作业效率, 建立了以压箱数最小为目标的出口集装箱箱位指派模型; 考虑铁路运输箱成批到达和公路运输箱到达存在随机性的不同特点以及配载计划的影响, 设计了基于预测方法的启发式算法; 根据公路运输箱的到达特点, 利用马尔科夫链预测公路运输箱的到达顺序; 考虑箱位指派模型的特点, 设计了箱位指派求解算法对铁路运输箱和公路运输箱进行箱位指派, 利用MATLAB软件仿真测试了提出的模型与算法; 通过小规模试验验证了模型和算法的可行性和有效性, 并进行了2组大规模对比试验, 一组对比试验为铁路运输箱和公路运输箱混合堆存模式与铁路运输箱和公路运输箱分开堆存模式, 另一组对比试验为提出的算法与传统堆存算法。分析结果表明: 混合堆存模式比分开堆存模式的压箱数少27.9%, 提出的算法比传统堆存算法的压箱数少37.7%;混合堆存模式可有效减少压箱数, 提出的算法不仅可以有效解决小规模集装箱堆存问题, 还可以解决大规模集装箱堆存问题, 有效提高了堆场的装卸效率, 为集装箱的装船作业提供了便利。      

“船舶—堆场—列车”混堆堆场箱位分配模型

集装箱海铁联运港口堆场作业箱型复杂,为了提高港口作业能力和效率,基于进口、出口箱的混合堆存方式,对"船舶-堆场-列车"作业堆场箱位分配问题进行研究."船舶-堆场-列车"作业堆场负责堆存通过船舶、列车及外集卡进出港口的集装箱.本文在待分配箱的作业时间及箱区已知的前提下,以集装箱堆存产生的压箱数最小为目标,建立"船舶-堆场-列车"作业混堆堆场箱位分配模型,根据模型特点设计了启发式算法进行求解,并进行算例分析.结果表明,所建模型和求解算法能够有效减少堆场的压箱数,满足箱型堆存要求,提高港口作业效率.     

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所谓混堆模式下集装箱堆场箱位指派问题,是指混堆模式下,在待作业箱区为已知情况的前提下,确定集装箱在指定箱区中的最优堆存位置,以最大限度地控制堆场倒箱率,提高堆场装卸作业效率.在滚动式计划的基础上,充分考虑了不同作业箱型与倒箱作业的内在联系,依据堆场混堆的作业规则定义了作业箱优先等级,以新增集装箱压箱数最小为目标对此问题构建了箱位指派优化模型,基于问题自身的特点设计了相应的启发式算法进行求解,通过实际算例进行验证.验证结果表明,该模型及算法比港口现有混堆堆存策略有较大改进.     

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为寻求一定运输需求和运营条件下,航线上最优的集装箱班轮运输发船间隔及相关决策量,使资金极为密集的航运业运行更优,以一定营运期内航线上班轮运营利润为目标,以船舶载重能力、各类箱型箱位数和港口装卸效率为约束建立班轮运营经济模型.根据班轮航线各港间各类箱型箱量的关系,详细研究运营系统中船舶资本成本、营运成本,以及包括燃料费、装卸费、靠泊费、港口使用费、船员津贴的航次变动成本的解析式,提出调和平均方法的港口综合装卸效率,以及各航段保留一定燃油量、交货时实现利润的条件下盈利航速的解,兼顾实现班轮各航段船天利润和运营总利润两方面最优.结合隐函数求导和函数极值方法求出模型决策变量的最优解,并以实例说明模型的有效性.     

集装箱码头泊位-堆场-闸口的周期协同分配

为提高集装箱进出口码头在周期性环境下的作业效率,对集装箱码头泊位-堆场-闸口的周期协同分配问题进行了研究. 首先考虑泊位、堆场、闸口3类资源对船分配过程中的可用量约束、相关性约束和周期性约束,以最小化船舶总在港时间为目标函数,建立集成调度的混合整数规划模型;在此基础上设计自适应遗传算法进行求解,其上层对船舶优先级构成的编码空间展开进化搜索,下层利用启发式将优先级解码为多资源协同分配计划,并将其评价值返回至上层迭代. 数值实验显示,协同考虑泊位、堆场和闸口3类资源的集成调度,相较于传统的两阶段调度,周期计划下的船舶总在港时间缩短约20%.      

铁路集装箱中心站班列编组方案数学模型

针对已开通运营的铁路集装箱中心站相继开行诸多集装箱班列的实际,构建了集装箱班列编组方案选优的数学模型.该模型是在借鉴已有列车编组计划优化模型的基础上,根据其运输组织的特点,建立了在路网情形下,考虑了包括车站班列中转改编能力储备约束和区段牵引定数限制因素在内的单组班列编组方案选优的数学模型.该模型将一支集装箱箱流可能需要二次及其以上中转改编问题转变为多次一站中转改编问题来描述.因而,该模型复杂度大为降低,且为线性0-1规划模型,决策变量规模为2n3 - 5n2+3n.因而,该模型可以应用现有较为成熟的线性规划算法进行求解.另外,该文还运用模型实例来说明该模型对实际问题的有效描述.