考虑企业服务质量差异的协作配送问题及成本分摊方法研究

传统协作配送成本分摊假设所有联盟企业的服务质量无差异,以边际贡献作为分摊依据,但实际协作过程中企业间服务质量具有差异性.基于此,本文首先提出包含关系绩效、运营绩效、成本绩效及协作绩效四个维度的协作配送服务质量评价层次框架.其次,构建考虑客户时间窗的协作配送车辆路径问题模型,并结合Shapley值法求解规则,提出成本分摊结果调整思路.最后,通过数值实验对调整思路的有效性进行验证.实验结果表明:1)根据实际数据测算,若顺丰、中通、圆通、申通四家企业协作,忽略企业间服务质量差异会造成16.38%左右的成本偏差;2)车辆投入量、准时送达率及价格水平在协作配送服务质量评价中尤为重要;3)为规避服务质量差距造成的惩罚,联盟成员会倾向于提高服务水准,缩小成员间差距,最终实现联盟整体服务质量提升.本文提出的成本分摊调整思路能够客观反映企业服务质量差异对分摊成本的影响,实现服务质量较高的企业获得更多的成本节约,服务质量较低的企业承担相应惩罚,有助于实现分摊公平,并可达到激励成员提高服务质量的目的.     

基于平台的在线大规模协作配送联盟拆分策略研究

基于平台的在线协作配送模式,容易形成大规模联盟,成本分摊时所需2n-1个子联盟成本值的数量呈指数增长,难以在合理时间内计算出成本分摊方案.基于此,文章构建成本最小化协作配送模型来分析联盟拆分的必要性,通过动态规划思想求解拆分方案种类,分析拆分的复杂性,借助网络图提出了先依据顾客地理位置分布、再根据配送区域重叠度,快速将大规模联盟拆分成数个小规模联盟的两阶段拆分策略,从而减少子联盟数量.最后,通过数值实验和实例分析,对两阶段拆分策略的有效性进行验证.结果表明:1)传统方法求解子联盟成本C(S)耗时28.15 h,而采用两阶段拆分策略后,在实验电脑上基于三阶段算法仅需64.57 s; 2)文章提出的第二阶段拆分策略所得方案与精确拆分方案的偏差不超过8%,求解质量较优; 3)采用第二阶段拆分策略将规模为30的大联盟拆分后,成本分摊输入数据计算耗时不到1 h.文章提出的大规模协作配送联盟两阶段拆分策略能够极大缩短耗时,在合理时间内计算出成本分摊方案.更重要的是,文章研究思路可以为其他大规模合作博弈问题提供启发.     

一种求解协作配送成本分摊问题核仁解的近似迭代算法

协作配送问题是典型的组合优化合作博弈问题,也可称为协作车辆路径问题,其核心问题之一是确定公平合理的成本分摊方案.其中核仁解由于具有唯一性和公平性等特点,是成本分摊领域中公认的科学分摊方案.本文提出了一种近似求解协作配送问题核仁解的方法.首先分析证明了当顾客位置分布均匀,从理论上协作配送成本分摊问题会是凸博弈问题,然后,基于凸博弈的核仁解会等同于预内核解的理论,提出了一个能够求解凸博弈问题核仁解的迭代逼近算法(approximate iterative algorithm,AIA),分析了AIA算法的复杂度为O(n~42~n),为此又提出了AIA的有效提速策略,可将AIA的复杂度降低至多项式.最后,通过求解协作配送算例和实例,验证了本文AIA算法能够准确求解得到协作配送成本分摊问题的核仁解,提出的求解策略能有效的减少求解耗时,并且得到的最终结果与实际核仁解的平均偏差不到0.02%,更重要的是AIA能够用于求解所有凸博弈问题的核仁解.     

装卸混合车辆路径问题的模拟退火算法研究

提出了更具一般性的装卸混合车辆路径问题，建立了该问题的基于直观描述的数学模型．通过设计一种新的解的表示方法构造了求解该问题的模拟退火算法，并进行了实验计算．计算结果表明，用设计的模拟退火算法求解装卸混合车辆路径问题，不仅可以取得很好的计算结果，而且计算效率较高，收敛速度较快，计算结果也较稳定．通过对双向配送策略与单向配送策略计算结果的比较，说明了采用双向配送策略求解装卸混合车辆路径问题对于配送企业节省配送车辆、减少配送里程，从而降低配送成本、提高经济效益的重要意义．     

顾客参与企业协作回收物流的回馈积分激励机制研究

企业通过协作回收可以获得成本节约,但现实中,顾客可能偏好由原企业服务而拒绝协作,这会导致协作增益损失,甚至无法协作,因此企业有必要采取策略激励顾客参与协作.本文考虑企业回馈给顾客积分激励,通过合理量化顾客协作贡献,设计有效的顾客协作激励机制.首先,考虑顾客协作概率及协作贡献,以企业期望利润最大化为目标,构建激励模型及流程;其次,构建考虑顾客参与意愿的协作回收车辆路径问题模型,求解企业成本节约,量化顾客的协作成本节约贡献;然后,基于顾客协作贡献及激励模型,计算最优积分激励值,以实现顾客协作的有效激励;最后,通过数值实验对激励机制及模型的有效性进行了验证.结论如下:相较无激励情形,一般情况下,积分回馈激励机制下企业期望利润和顾客协作意愿具有显著提高;顾客对激励的敏感程度及初始协作意愿越高,经激励后,顾客协作意愿和企业期望利润也越高;此外,顾客对激励的敏感程度越高,初始协作意愿越低,企业越有必要提高激励预算,以获得更优激励效果.因此,在协作回收物流中,设计合理的顾客协作激励机制是有必要的,同时,本研究可以为企业实际协作中决策顾客激励值提供依据.     

带装卸顺序约束的装载配送联合优化算法研究

互斥产品(如液体、危险化学品等)不能混装到同一个容器中,物流企业通常使用多隔舱运输车为顾客配送多种互斥产品,合理确定装载与配送路径是提高配送效率、降低配送成本的重要手段.本文考虑互斥产品的装卸顺序约束、在途运输时间约束等,构建了以配送成本最小化为目标的互斥产品装载配送联合优化模型,设计了求解模型的改进遗传算法,算法采用蜂王进化和基于概率的边重构交叉运算,有效提高了寻优能力.本文利用Augerat提供的车辆路径问题标准测试集构造算例测试算法的运行时间和求解效果.结果显示,改进遗传算法的求解效果明显优于经典遗传算法.对于小规模算例,改进的遗传算法可以得到精确最优解,对于中等规模和不超过101个顾客点的大规模算例,改进的遗传算法可以在130秒内得到近似最优解.本文的创新点在于构建了一类新的车辆路径扩展问题的数学模型并设计了求解模型的快速有效算法,为物流企业制定多类型互斥产品配送计划提供了理论依据和算法支持.     

一种均衡协作配送子联盟满意度的成本分摊方法

协作配送是经典的合作博弈问题,其关键问题之一是确定合作成员之间的成本分摊方案.其中核仁解是公认合理的成本分摊方法,核心为使子联盟满意度达到一个总体均衡状态,但当前核仁解的子联盟满意度均衡程度未能达到最优状态.文章以核仁解为基础,提出奇偶循环线性规划模型,得到子联盟满意度均衡程度更高的联盟均衡解(alliance equilibrium solution, AES).最后通过实例分析,验证联盟均衡解与核仁解的均衡性偏差,得出:当企业合作的成本节约空间大时,联盟均衡解与核仁解对应的子联盟满意度分布的方差偏差可高达17.31%,极差偏差可达15.15%.即联盟均衡解的公平性高于核仁解,为合作博弈的成本分摊问题提供一个更优的方案.     

联合订货区间值EOQ模型及成本分摊合作博弈方法

针对含有单个供应商和多个销售商的供应链中销售商企业联合订货的情形,研究需求为区间值的不允许缺货的销售商企业联合订货区间值EOQ模型,求解出各销售商企业的区间值订货量及联合订货联盟的区间值库存成本.构建相应的区间值库存成本分摊合作博弈,提出区间值比例剩余分配值作为成本分摊方案,给出求解一大类具有类联盟单调性的区间值库存成本分摊合作博弈的区间值比例剩余分配值的一种简便算法.利用该算法,区间值比例剩余分配值可直接利用联盟库存成本区间值的左、右端点值计算得到.通过一个实例说明了文中算法的有效性及可应用性.本文可为解决复杂库存成本分摊问题提供理论与方法支持.     

考虑前置仓选址与服务策略的同时取送货车辆路径问题研究

本文在电子商务环境下研究了面向城市小件物流配送的同时取送货车辆路径问题,兼顾前置仓的选址策略,允许车辆在配送途中前往前置仓进行补货与存货操作.依据退回货物的状态差异构建两类配送子模型,统筹安排车辆的服务路径、前置仓选址以及补货存货策略使得物流企业整体运营成本最低.其次,设计了一种基于节约算法与自适应大邻域搜索的混合启发式算法CWIGALNS求解上述问题,提出改进算子提升算法的求解效率.随后,通过9组小规模算例验证了模型的准确性和算法的有效性.最后,采用多组较大规模算例进行数值实验.实验结果表明,两类配送子模型中,前置仓提供存货服务的模式有助于车载容量的循环使用,减少车辆使用数目降低物流配送成本.本文提出的模型与算法可以为城市小件物流配送企业服务策略的制定提供良好借鉴与帮助.     

多中心共同配送开闭混合式的车辆路径优化问题

针对多中心共同配送开闭混合式车辆路径优化研究在资源集成共享和合作收益分配机制设计结合方面存在的不足,提出研究多中心共同配送开闭混合式的车辆路径优化问题。首先,构建了包含运输成本、惩罚成本、租赁成本和配送成本等物流运营总成本最小的优化模型。其次,根据模型特征设计了考虑客户点地理位置和时间窗约束的三维K-means聚类算法,进而提出了遗传-粒子群混合优化算法求解模型。该混合算法设计了遗传算法和粒子群算法间的选择性赋予机制,提高了种群的多样性和获取优化解的收敛性,并增强了混合算法的局部和全局搜索能力。再次,应用成本差值分配方法进行多中心共同配送的收益分配优化研究,进而应用严格单调路径原则研究了联盟合作序列选择问题,并进行了多中心共同配送的联盟稳定性检验研究。最后,通过算法比较分析和实例数据对所提出模型及算法进行了验证研究,并比较分析了不同配送模式下多中心共同配送优化方案各指标的差异,进而验证了所提方法的有效性和适用性。研究成果可为多级多中心共同配送的网络优化问题研究提供方法参考和决策支持。     

延期支付下的易腐品联合采购费用分配

在激烈的市场竞争中, 信用销售方式作为企业提升竞争力、 扩大销售和经营规模的主要手段, 受 到越来越多的企业以及学者的关注. 在供应商允许延期支付货款的条件下, 研究了 多零售商组成采购联盟向供应商联合采购某种易腐品的订货决策问题. 考虑多零售商联合采购的订货费用、采购费用、库存费用、信用期内的利息收入、 信用期限外的利息支出, 将易腐品联合采购的费用分配问题构造成易腐品联合采购博弈, 证明了博弈满足次加性和平衡性, 并给出一种属于博弈核心的费用分配方法. 研究发现, 联盟参与者越多, 最优订货周期越短; 联合采购时联盟的总费用小于各零售 商独立采购时的费用之和, 这样零售商就有动机组成采购联盟; 联合采购能降低各零售商的总费用.     

基于邻域搜索的成品油多舱多目标配送路径优化算法研究

针对成品油配送中多车型,多车舱的优化调度难题,综合考虑路径安排,舱位指派及车辆指派等决策.以配送成本最小,路径风险最小以及油品准时送达为目标,建立了成品油配送多目标路径优化模型.基于邻域搜索的基本思想,提出求解成品油配送多目标路径优化问题的MOVNS算法框架,并结合不同的可行解运行策略和比较准则,衍生出三类MOVNS算法(MOVNS-1、MOVNS-2、MOVNS-3).采用12组算例进行数值实验,结果表明,三种算法均能有效的求解配送模型,提升成品油多舱配送问题的解决效率;且MOVNS-2算法具有较强的局部搜索能力,MOVNS-3算法容易跳出局部最优:同时,考虑节点关联性的可行解构造策略和并行邻域搜索策略能够增强算法的寻优能力.     

基于SWEEP方法的改进车辆路径协作策略研究

针对需求随机的车辆路径优化问题,提出了一种基于SWEEP方法的改进车辆路径协作策略,构造了基于该策略的车辆任务量分配模型、设计了求解该模型的启发式算法。该策略采用SWEEP规则对基本车未完成任务的客户重新进行路径优化,然后利用SWEEP车服务这些客户,以缩短客户的服务时间、减少运输成本。应用此方法对24个不同规模的车辆路径优化问题进行了计算机仿真,结果表明,该任务分配模型和算法具有较强的适用性,改进的SWEEP协作策略能够有效地解决解随机车辆路径问题。     

带时间窗的开放式满载车辆路径问题建模及其求解算法

为满足某些企业的满载运输需求, 针对运输任务对车辆具有独占性的特点, 分析得到总运输费用的大小取决于车辆的空车运行费用, 在此基础上, 将带时间窗的开放式满载车辆路径问题转化为带时间窗的多车场开放式车辆路径问题, 建立了相应的数学模型, 并设计了改进的自适应遗传算法进行开环路径求解, 并把算法应用于某木材厂的周运输计划的制定, 算法在很短时间内求得了运输方案, 比木材厂原运输方案减少了车辆数, 并节省了运输费用. 实验证明, 算法是可行和有效的.     

碳交易机制对物流配送路径决策的影响研究

针对碳排放交易机制下的物流配送路径问题,引入考虑车辆载重和速度的碳排放度量方法,以TSP为基本参考模型,建立碳排放交易机制下的物流配送路径优化模型. 将该模型与传统的仅考虑经济费用的路径优化模型进行比较,说明碳排放交易机制下的路径安排策略能够有效减少碳排放. 通过数值实验探讨了碳交易、碳价格和碳配额对物流配送路径策略、碳排放量和总成本的影响. 并根据数值实验结果提炼出了一些对物流企业如何控制成本和降低碳排放的配送决策建议.     

需求可拆分车辆路径问题的三阶段禁忌算法

需求可拆分车辆路径问题(SDVRP)是一类有待深入研究的车辆路径问题,其求解方法与需求不可拆分的VRP问题有较大的区别.针对该类问题,本文提供了一种新的求解思路——基于双层规划模型的三阶段禁忌算法.首先,将目标函数设定为大TSP路径成本加上切割增加路径成本,构建了SDVRP的双层规划数学模型;然后,根据双层规划的思路设计了三阶段禁忌启发式算法:先求包括车场和所有顾客的大TSP路径,再对大TSP进行切割和拆分,接着对备选方案进行子路径优化;最后,通过实验仿真,将所提出的三阶段禁忌算法与其他算法进行比较,结果表明了所提出的算法可以比较有效地求得需求可拆分车辆路径问题的优化解,是解决需求可拆分车辆路径问题的有效方法.     

考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题

针对考虑订单可得时间和客户时间窗的电商末端配送路径问题,考虑配送特点(订单可得时间)、客户的时间需求(时间窗)和客户分布分散等特点,以最小化配送总里程为目标,构建了基础数学模型,并通过分析问题特征对模型改进,从而构建了改进数学模型.在此基础上,提出两种有效不等式,并设计了基于分离两种有效不等式的改进分支切割精确算法对模...