铁路行包运输运能分配方案研究

铁路行包货物具有批量小、到站分散、种类繁多的特点。在实际运输过程中,由于行包到达的不均衡和运输组织的复杂性,往往不能保证行包在车站的集中到发。对于行包作业量小的车站,很容易导致人力资源的浪费,带来运营管理成本的增加。针对这样的情况,以作业量小的车站行包尽可能集中到发为优化目标,建立了行包运输方案的线性混合整数规划模型。实例计算表明,通过该模型的求解,可以保证优先把运能分配给行包办理量小的车站,从而达到降低铁路运营管理成本的目的。

基于强化学习的电商促销期时隙运能柔性分配研究

针对促销期间订单激增、车辆运能不足且分配不均的情况,分析客户时隙选择行为的影响因素,为顾客提供准时和延迟两种配送模式的选择,采用强化学习的思想,建立了基于马尔可夫决策过程的时隙运能分配模型,并采用替代配送、外包配送柔性方式对到达订单做出运能分配。算例结果证明,基于强化学习的时隙运能柔性配送策略,使得促销期间前后的时隙需求得以均衡,获得更高的订单配送率及车辆利用率;顾客对交付期的偏好程度影响顾客对时隙选择,延迟配送策略的延迟天数影响着商家的收益。研究结果对电商制定促销期间时隙运能分配策略有参考价值。