零担物流线路组合选择策略研究

市场需求的不确定性使得企业经常产生临时性物流需求,物流现货市场采购的补充作用能够有效解决上述问题.为最大程度地利用运力及物流网络,降低运输成本,提高企业收益,承运人往往通过运输服务组合拍卖的形式选择运输线路组合.针对如何在运输服务组合拍卖中选择合适的运输线路组合这一关键问题,基于零担物流承运人的视角,建立了以收益最大化为目标的数学模型,提出了一种基于托运任务间协同效应的求解策略,并采用粒子群算法通过两个不同规模的算例对所提模型及协同效应策略进行验证.在小规模算例1中协同效应策略与反向精英粒子群算法求解方案相同,但协同效应策略运算时间仅需120.6 s,较反向精英粒子群算法减少1775.1 s,求解时间缩短93.64％;算例2中协同效应策略得到最优方案仅耗时148.6 s,反向精英粒子群算法求得相同最优方案则需4125.9 s,运算时间增加96.4％.研究结果表明:使用协同效应的求解策略在两个算例中均能够得到较为满意的决策结果,且计算复杂度较小,在求解质量相同的情况下,协同效应求解策略运算时间更短.     

两种不同承诺时间下运输服务供应链决策

由于需求的不确定性,托运人的承诺时间会对运输服务供应链的决策产生影响. 因此,本文考虑在延迟承诺和提前承诺两种承诺时间下,基于运价分别为外部定价和承运人定价两种情况,建立了运输服务供应链中承运人的运输价格和托运人的托运量优化决策模型,并分别对延迟承诺和提前承诺、整体决策和单独决策时的优化结果进行比较分析,从而为运输服务供应链决策提供有效的参考价值. 通过研究得出,整体决策时运输服务供应链的收益总是大于单独决策时的收益;承运人的运价也对托运人的承诺时间产生影响,在不同的运价下,提早承诺和延迟承诺的优越性不同.     

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由于需求的不确定性,托运人的承诺时间会对运输服务供应链的决策产生影响. 因此,本文考虑在延迟承诺和提前承诺两种承诺时间下,基于运价分别为外部定价和承运人定价两种情况,建立了运输服务供应链中承运人的运输价格和托运人的托运量优化决策模型,并分别对延迟承诺和提前承诺、整体决策和单独决策时的优化结果进行比较分析,从而为运输服务供应链决策提供有效的参考价值. 通过研究得出,整体决策时运输服务供应链的收益总是大于单独决策时的收益;承运人的运价也对托运人的承诺时间产生影响,在不同的运价下,提早承诺和延迟承诺的优越性不同.     

基于衔接组合的集装箱多式联运服务分段采购优化

为解决集装箱多式联运服务分段采购中的运输费用和运输时间优化难题,从多 式联运经营人的视角出发,提出了集装箱多式联运总费用最小化和总运输时间最小化的 双层优化目标.基于运输路径选择和时、空、量的衔接组合,结合托运人运单、集装箱多式 联运组织形式、集装箱交接地点、运输路段及方式、运输时间、运费率等要素约束,建立了 集装箱多式联运服务分段采购优化模型.运用自然约束语言设计搜索算法程序并求解.数 值实验分析结果表明,该模型及搜索算法不仅易于实施求解,而且应用效果良好,达到了 集装箱多式联运一体化无缝运输的目的.     

构建公铁货物一体化运输系统的基础分析

建立多种运输方式一体化运输系统要考虑一些基础要素,如货物特点、托运人和承运人的评价,及其运输网的通道条件等.货物特点决定了相关潜在需求和不同交通方式组合形成多式一体化运输的可能性.托运人和承运人的评价会对运输方式的选择产生重要影响.而运输网的通道条件要求各种运输方式改进相应的运输设备及服务.本文对这些要素进行对比分析,并讨论了形成公铁货物一体化运输系统的可能性及相关问题,最后,提出一些改进铁路货运服务的建议.     

基于多属性逆向拍卖模型的物流服务交易机制设计

传统的物流外包决策方法忽略了物流服务交易市场中供需双方之间的消费偏好不相同,决策目标不一致,彼此信息不对称等客观因素.文中将多属性第一评分逆向拍卖模型引入物流服务交易机制设计中,扩展了物流服务投标者的成本函数类型,分析了其均衡策略,并给出了物流服务需求方的期望效用.     

一种基于联运产品服务效率的运输收益清算方法

既有多式联运收益清算一般按照各方式运输距离及费率确定,未充分考虑运输时间效率和外部性(如碳排放)对于联运服务竞争力的影响,导致收益清算与联运服务竞争力的分离,限制了联运服务的发展.本文据此提出了基于各方式运输时间效率及碳排放的收益清算方法,该方法考虑了各方式运输时间及运输时间比例的变化,并通过权重系数来满足不同联运环境下收益清算的需要“. 渝新欧”多式联运的实例结果表明,本文方法可提高运输效率较高、绿色低碳方式的收益占比,如当公路时间不变,铁路运输时间由目前的 14.9 d缩短至 9.0 d时,其收益由 95.0%提升至 98.9%.运输时间及其比例的权重系数案例显示,其他条件一定时,不同的权重系数下铁路的收益占比相差约3%,因此需根据实际联运环境确定合理的权重系数.     

一种基于联运产品服务效率的运输收益清算方法

既有多式联运收益清算一般按照各方式运输距离及费率确定,未充分考虑运输时间效率和外部性(如碳排放)对于联运服务竞争力的影响,导致收益清算与联运服务竞争力的分离,限制了联运服务的发展.本文据此提出了基于各方式运输时间效率及碳排放的收益清算方法,该方法考虑了各方式运输时间及运输时间比例的变化,并通过权重系数来满足不同联运环境下收益清算的需要“. 渝新欧”多式联运的实例结果表明,本文方法可提高运输效率较高、绿色低碳方式的收益占比,如当公路时间不变,铁路运输时间由目前的 14.9 d缩短至 9.0 d时,其收益由 95.0%提升至 98.9%.运输时间及其比例的权重系数案例显示,其他条件一定时,不同的权重系数下铁路的收益占比相差约3%,因此需根据实际联运环境确定合理的权重系数.     

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集装箱调运成本占承运人运营成本的20%以上.对集装箱进行合理调度,有利于提高运输效率、降低运输成本,充分发挥集装箱物流的优势.本文在考虑重箱运输需求不确定性、航运企业因空箱不足及调度不周所导致机会损失的基础上,建立了多式联运下以运输系统总收益最大为目标函数的集装箱重空箱联合调度随机规划模型,并设计动态规划与遗传算法相结合的组合算法对模型进行求解,实现计划期内的最优动态调度.通过仿真实验分析,揭示了弃货成本、租箱成本、不确定性重箱运输需求分布情况对集装箱调运策略的影响机制.     

带时间窗的多式联运路径优化模型及算法研究

多式联运是我国现代交通运输体系的重要组成部分,其中运输方式和运输路径的选择直接影响到托运人和承运人的利益。根据多式联运相关的概念与网络构建方法,考虑了运输费用、时间价值成本,引入时间窗约束,以总成本最小为主要目标建立多式联运路径优化模型,并根据时间窗要求建立了惩罚机制。根据模型特点,设计了基于floyd的K短路-GA混合算法,求解得到总成本最少的联运方案。最后将该混合算法和传统遗传算法同时应用于多式联运算例求解,分析对比,验证了混合算法的有效性。