考虑空载损失的非集中式共同配送订单分派及路径优化研究

物流活动的空载率居高不下源于路径规划不合理及企业间缺少合作,共同配送是降低空载损失的有效模式,但非集中式共同配送下物流企业可能基于被分派的订单选择自身成本最小的配送路径,从而导致共同配送联盟的空载损失变大。本文研究考虑空载损失的非集中式共同配送订单分派及路径优化,首先提出空载损失定义,权衡整个配送过程的成本最小和空载损失最小两个目标,基于非集中式共同配送的特征设计订单分派策略,进而建立订单分派及路径优化模型。设计了基于ε约束法的精确算法、改进的MOPSO(multiple objective particle swarm optimization)算法、多项式时间快速算法进行求解,并结合算例验证算法的有效性。数值分析结果表明,即使物流企业均追求自身成本最小化,提出的订单分派策略也可得到与全局优化相近的结果。

车货匹配问题:基于货运数据统计特征研究

公路货运是物流运输行业中的重要组成部分,我国已成为世界第一大公路运输市场,但物流效率不高。基于此,本文利用在线货运交易平台的历史货运大数据,挖掘分析货车运输距离分布规律、运输经济距离等特征,将其融入基于数据驱动的优化模型,构建在线货运交易平台视角的区域公路货运网络运输成本、时间成本和碳税成本的综合成本最优的车货匹配模型,并设计算法求解算例模型,以探究在实现总体成本最优下的货运订单分派策略。结果表明综合公路货运网络决策模型比仅单纯考虑运输成本的订单分配模型为平台节省了3%的综合成本,有效提升了企业的成本效益和环境效益。