共同配送实施分形管理的策略研究

传统的以配送企业为基本单元,以层递方式进行决策管理的共同配送模式难以适应个性化、快捷化的市场要求。从分析企业分形管理的实质入手,剖析了企业分形元的结构及其活动空间,对分形元进行划分,明确了分形元的运作模式和交流机制。并基于共同配送的内涵,阐明共同配送合作机构的层次性、自相似的结构特点,最后提出共同配送实施分形管理的策略。     

淮安市发展现代物流业的SWOT分析

本文运用SWOT分析方法对当前环境下淮安市发展现代物流业所具有的优势、劣势、机遇和挑战进行了综合分析,并在此基础上提出淮安市发展物流业的几点战略措施。     

通勤者出行方式与出行链选择行为研究

通过分析2005年北京市居民出行调查数据,构造通勤者上班出行方式选择和出行链类型选择相互影响的NestedLogit模型,分别建立出行方式→出行链和出行链→出行方式两个方向模型结构,采用统计软件STATA9.0对模型进行标定,并利用包容系数对Nested Logit模型的结构关系进行辨识。结果表明,出行方式选择和出行链类型选择之间不是单方向影响关系,而是一种双向的相互作用关系;出行链→出行方式选择决策较为合理,反应通勤者倾向于首先考虑如何组织当天要参加的各种活动,然后在出行链安排的约束下考虑选择合适的出行方式。     

出行路径选择的随机后悔最小化模型

从后悔理论入手,分析后悔理论用于出行行为分析的2种一般形式:多项选择集和多属性决策,研究后悔理论在有风险和无风险条件下的模型结构,提出基于随机后悔最小化的出行路径选择行为分析模型,结合算例对比分析随机效用最大化模型和随机后悔最小化模型用于出行路径选择结果的异同.研究表明,出行者做决策时为避免未选择方案比选择方案表现的更好,试图将预期后悔最小化,而不是预期效用最大化.且对于多属性的备选方案,出行决策是半补偿性的.      

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综合评述了活动－出行行为研究方法和存在的问题,引入贝叶斯结构学习和参数估计方法,辅以基于活动的出行行为分析理论、非集计建模方法和SP/RP数据融合方法,提出了基于贝叶斯结构学习和参数估计方法的出行行为与TDM策略互动关系分析方法的框架,探索了改进已有研究方法的途径。研究表明,贝叶斯理论可以将居民的个人属性及隐性非样本信息在出行行为预测中充分表达,并解决MNP等复杂非集计模型的参数标定问题。将贝叶斯理论与已有的出行行为分析方法相结合,可以使出行行为预测更为精确、全面和灵活,从而更加准确地描述活动－出行决策行为与TDM策略的互动响应关系,为制定有效的TDM策略,缓解城市交通供需矛盾提供理论依据。     

有限理性下个体出发时间选择行为研究

个体受限于认知能力和逻辑推理能力的限制,在出行决策过程中很难做到完 全理性.本文以出发时间选择为例,在有限理性行为假设基础上,引入空间知识获取、学习 及认知更新和方案搜索等关键行为要素,构建有限理性下的出行决策过程理论框架.融合 RP和SP 调查方法,设计出发时间选择行为意向调查方案.研究个体知识的表达方式,应 用贝叶斯学习理论完成认知更新.定义搜索成本和收益函数,利用调查数据分别提取基于 PART 和RIPPER 算法的出发时间启发式搜索规则和决策规则.结果表明,有限理性下个 体出发时间选择行为存在感知阈值,而并非寻求全局最优解.