基于客運(yùn)物流網(wǎng)絡(luò)的路徑-選址問(wèn)題研究——以山東高速為例.pdf

1、物流行業(yè)快速發(fā)展過(guò)程中暴露出的“最后一公里”、“中國(guó)式運(yùn)輸收費(fèi)”等瓶頸問(wèn)題,對(duì)電子商務(wù)的發(fā)展造成了諸多不利影響,粗放型的物流運(yùn)作因其成本、效率等劣勢(shì)因素已難以滿足經(jīng)濟(jì)社會(huì)對(duì)于貨物流通簡(jiǎn)捷、高效、快速、安全的需求。此外，在高鐵、航空等運(yùn)輸方式?jīng)_擊下，我國(guó)公路客運(yùn)行業(yè)正面臨成本增長(zhǎng)、利潤(rùn)下降的雙重壓力，在戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型過(guò)程中急需尋找新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。
　　本文以客運(yùn)物流運(yùn)營(yíng)企業(yè)為研究視角，充分利用復(fù)雜多樣的客運(yùn)班線及客運(yùn)汽車(chē)行李倉(cāng)剩余運(yùn)載力，

2、將成熟的高速公路客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化為物流配送通道，把高速公路服務(wù)區(qū)拓展為具有中轉(zhuǎn)、倉(cāng)儲(chǔ)、加工等功能的物流中心。進(jìn)而將成熟客運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的廣泛性、通達(dá)性和高速公路網(wǎng)的快速性、穩(wěn)定性等優(yōu)點(diǎn)融合到傳統(tǒng)的物流配送網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，建立了新型高效的以“大交通、大物流”為規(guī)模特色，以區(qū)域物流與交通一體化協(xié)同發(fā)展為目標(biāo)的客運(yùn)物流配送網(wǎng)絡(luò)體系。本文主要工作包括：
　　1、統(tǒng)籌考慮了客運(yùn)物流網(wǎng)絡(luò)的路徑—選址問(wèn)題。添加了時(shí)間窗口、中轉(zhuǎn)機(jī)制和容量等約束條件，構(gòu)建了客運(yùn)物流

3、網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)建模，并將此模型劃分為車(chē)輛路徑問(wèn)題中的單源最短路徑問(wèn)題模型和選址配送問(wèn)題中的兩階段多目標(biāo)物流中心選址問(wèn)題。
　　2、建立了基于Dijistra優(yōu)化算法的最短路徑求解原型系統(tǒng)。對(duì)具有復(fù)雜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和大規(guī)模點(diǎn)、邊、權(quán)重信息的大型網(wǎng)絡(luò)，提出了一種可對(duì)大規(guī)模高速公路路網(wǎng)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行合理簡(jiǎn)化的極大團(tuán)算法，并運(yùn)用該方法進(jìn)行Dijkstra算法改進(jìn)。該極大團(tuán)算法基于各節(jié)點(diǎn)度數(shù)大小、按照自頂向下的方式進(jìn)行極大團(tuán)結(jié)構(gòu)挖掘，同時(shí)引入剪枝策略、字

4、典庫(kù)排序策略的搜索樹(shù)模型，進(jìn)一步提高了對(duì)高速公路路網(wǎng)的搜索、簡(jiǎn)化效率，利于最短路徑問(wèn)題的求解。通過(guò)山東省高速公路路網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)的相關(guān)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)，生成一種基于路網(wǎng)簡(jiǎn)化的最短路徑求解原型系統(tǒng)，運(yùn)用Dijkstra改進(jìn)算法獲得各點(diǎn)之間的最短路徑，為客運(yùn)物流網(wǎng)絡(luò)車(chē)貨匹配實(shí)驗(yàn)探究做好了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備。
　　3、通過(guò)實(shí)例提出了物流選址問(wèn)題的解決方案。將基于成本最低、中轉(zhuǎn)運(yùn)輸量最大的多目標(biāo)選址配送問(wèn)題轉(zhuǎn)化成兩階段物流選址優(yōu)化模型—基于多影響因素分析的物流選

5、址決策底層模型和基于免疫算法的物流選址優(yōu)化上層模型。在求解底層決策模型時(shí)，運(yùn)用SPSS數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)決策模型依次進(jìn)行了基于線性回歸方法影響因素熵的權(quán)重分析、基于系統(tǒng)聚類(lèi)方法的候選服務(wù)區(qū)相似性分析、基于因子分析與主成分回歸方法的服務(wù)區(qū)拓建影響因素綜合評(píng)分決策分析等過(guò)程，得到了濰坊、青島、平度等30個(gè)服務(wù)區(qū)適宜拓展為物流中心。在求解上層尋優(yōu)模型時(shí)，結(jié)合各城市節(jié)點(diǎn)物流需求量及經(jīng)緯度坐標(biāo)數(shù)據(jù)，運(yùn)用免疫算法進(jìn)行尋優(yōu)仿真，得到了系統(tǒng)整體中轉(zhuǎn)成本

6、最低的最優(yōu)物流中心數(shù)量、位置及相應(yīng)服務(wù)城市范圍，并在山東省30個(gè)適宜拓展物流中心的服務(wù)區(qū)中確認(rèn)了濰坊、青島、平度、曲阜等8個(gè)或11個(gè)服務(wù)區(qū)可做為最優(yōu)物流中心。
　　4、提出了一種客運(yùn)物流系統(tǒng)的解決方案。基于上述三方面的研究，開(kāi)發(fā)了以車(chē)、貨匹配效率為目標(biāo)的客運(yùn)物流網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題實(shí)驗(yàn)探究系統(tǒng)，在系統(tǒng)中引入了一次搭載策略和中轉(zhuǎn)搭載策略作為車(chē)貨匹配準(zhǔn)則，在求得的快件可搭載列表和快件體積列表的基礎(chǔ)上，運(yùn)用免疫算法得到了較好的匹配結(jié)果。同時(shí)對(duì)于動(dòng)態(tài)