关于公路货运企业能源消耗评价指标体系建立的研究

公路运输是依靠公路主要由汽车完成的大员和货物的运输形式,是现代5种运输方式之一。公路运输业作为国民经济的重要组成部分,对整个国民经济发展做出了突出贡献。在公路运输成本中,燃油消耗要占到总成本的40%以上,为了降低运输成本提高企业效益,促进公路货运企业的发展,本文在现有货运企业能源消耗基本评价指标的基础上,建立了公路货运企业能源消耗评价指标体系,旨在通过这一评价指标体系使企业了解其内部的能源消耗情况,并能从能耗角度考虑如何降低成本,从而使企业能从能耗的角度上更有针对性和目的性地作出决策。     

网络运输业的黎明

<正>基于互联网与传统通讯网络的公路货物相结合的网络运输服务业,近年来在我国迅速崛起。有关专家认为,这种新的服务手段有望整合、取代传统公路货运代理,使我国公路运输效率严重低下的状况得到改善,并发掘出该领导巨大的商业价值。 长期以来,由于公路货运代理、运输服务业不发达,特别是没有形成全国性的公路输信息网络,我国货运汽车空驶率很高,由此导致货物运输效率严重低下。     

不确定环境下两阶段应急供应链网络建模与优化求解

为制订有效的应急供应链网络规划方案,提升应急组织救援效率、实现资源物质合理配置,考虑供应和需求的不确定性,采用多运输方式联合的配送模式,以最小化网络响应时间、成本和碳排为优化目标,构建两阶段应急供应链混合整数规划模型,同时,基于鲁棒优化理论构建可调节鲁棒优化模型,增强网络应对不确定因素的能力,通过线性对偶理论对含不确定参数的约束进行转化;为提升模型的求解效果,提出一种优化布谷鸟搜索（optimize cuckoo search,OCS）算法,引入基准实例,以验证OCS算法求解多目标函数的优越性和适用性;最后,利用武汉新冠疫期期间应急物资配送数据,研究带有不确定参数的应急供应链网络决策问题,并通过敏感性分析证明鲁棒控制系数对不确定扰动的有效抑制作用。     

网络化、规模化成就行业巨头——美国零担运输行业发展历程和启示

<正>一、美国公路运输现状公路货运是美国主要的运输方式。2011年美国运输市场规模约为7,680亿美元,其中公路货运市场规模超过6,000亿美元。运量及运送货物价值均占总额70%;货物周转量仅次于铁路运输,是规模扩张最快的板块。公路货运市场分为整车运输、零担运输,零担运输又可进一步细分出专项运输(即快递包裹运输,本文的研究对象不包含包裹运输)。区     

碳交易政策下多式联运路径选择问题的鲁棒优化研究

针对碳交易政策下的多式联运路径选择问题,考虑运输时间和单位运费率不确定且其概率分布未知的情况,引入鲁棒优化建模方法对其进行研究。首先利用box不确定集合刻画分布未知的运输时间和运费率,然后在碳交易政策下确定模型的基础上,构建鲁棒性可调节的多式联运路径选择模型,并通过对偶转化得到相对易求解的鲁棒等价模型。实例分析表明,鲁棒模型能较好地处理参数概率分布未知的多式联运路径选择问题,方便决策者根据偏好调整不确定预算水平进行决策。运输时间和单位运费率的不确定性都会影响多式联运路径决策,但是作用机理有所不同。将上述碳交易政策下的模型拓展到其他低碳政策,结果表明多种低碳政策的组合能更好实现多式联运减排。     

考虑不确定履约率的全局鲁棒供应组合决策研究

生产和采购的全球化为供应链企业带来了更多的复杂性与不确定性。收集全面信息和使用有效的工具是控制决策风险、减少不确定性危害的有效途径。在供应商选择与订单分配管理中,供应商履约率是影响企业供应组合决策的主要因素,如何对其进行定量刻画是迫切需要解决的问题。已有的研究通常是由期望方法或鲁棒方法来刻画履约率。然而,期望履约率法往往忽略了履约率的波动性,从而造成需求损失;而鲁棒履约率法通常存在过于保守、退化过于迅速两个缺点,使企业承担不必要的成本。本文研究供应商选择与订单分配决策问题,使用全局鲁棒优化的两个不确定集合来刻画供应商履约率,同时给出了这一问题的确定性鲁棒表达和一种多项式时间求解算法。最后,通过仿真实验证实本文的全局鲁棒优化模型可克服期望模型和一般鲁棒模型的缺点。本文提出的算法能有效求解本文全局鲁棒优化等价确定性问题,为企业的供应商选择和订单分配决策提供更为灵活精确的辅助工具。     

基于鲁棒优化的人力资源规划模型研究

本文分析了企业人力资源流动问题的特点,考虑到因企业内外部环境带来的不确定性因素,建立了基于鲁棒优化的人力资源规划模型,从而在人员流动确定性模型的基础上,分析了当其中某些因素产生不确定性的波动时,人员流动如何变化,以求更加贴近实际问题,使研究结果更具有实际参考价值.     

具有遗憾值约束的鲁棒供应链网络设计模型研究

考虑不确定性环境,研究战略层次的供应链网络鲁棒设计问题,目标是设计参数发生摄动时,供应链性能能够保持稳健性。基于鲁棒解的定义,建立从上游供应商选择到下游设施选址-需求分配的供应链网络设计鲁棒优化模型;提出确定遗憾值限定系数上限和下限的方法,允许决策者调节鲁棒水平,选择多种供应链网络结构;通过模型分解与协调,设计了供应链节点配置的禁忌搜索算法。算例的计算结果表明了禁忌搜索算法具有良好的收敛特性,以及在处理大规模问题上的优越性;同时也反映了利用鲁棒优化模型进行供应链网络设计,可以有效规避投资风险。     

关于公路设计中经济参数的研究

本文在公路建设、交通工程、公路运输、运输经济及其相关基础上,通过对相关路段进行分析,经过科学的分析和总结论证,进而提出了适合我国交通特点和国情的公路技术经济指标及其指标模型。其内容主要包括公路通行能力、公路运输能力、公路运输工具、公路建设、交通量和运输量预测等。     

浅析公路旅客运输企业经济效益考核指标体系设计

公路旅客运输企业是我国交通运输的重要组成部分,其经济效益的高低关乎企业自身的健康,有序发展,也是运输企业亟待解决的实际问题。本文分析了我国现行公路运输经济效益评价存在的不足,并指出了公路运输企业经济效益考核指标体系的构建。     

考虑船舶速度偏差的集装箱班轮运输货运收益鲁棒优化

由于受到天气、海况及航路环境等不确定因素的影响,船舶实际航速常常与计划航速产生偏差,导致班轮运输的航次加油和货物装运策略也产生变化,进而对船舶燃油成本和运费收入产生影响。因此,考虑速度偏差的集装箱班轮运输收益优化研究具有重要的现实意义。为了保证速度偏差不确定性下的各航段船舶航行用油安全,以船舶到达下一挂靠港的船期时间窗为约束,推导得出速度偏差最大情况下的船舶航段最大燃油消耗量显性函数,结合各加油港燃油价格及折扣差异,以及集装箱货物各O-D流量及运费率差异,以班轮运输航次收益鲁棒优化为目标,构建了速度偏差下的集装箱班轮运输收益混合整数非线性规划模型,设计分段线性割线逼近算法进行模型求解。以中国远洋海运集团有限公司的MEX航线数据为实际算例进行了分析验证,结果显示：考虑速度偏差的班轮运输加油和货物装运全局鲁棒优化策略能够有效地提高班轮运输航次货运收益;随着船舶燃油消耗系数和各航段速度偏差极值的增加,班轮运输航次燃油消耗量也随之增加,而航次运费收入和货运收益都将随之减少。研究结论可为船公司制定速度偏差下的集装箱班轮运输决策提供有益的参考。     

电子市场环境下供应链运作的鲁棒优化模型

本文研究了电子市场环境下的供应链运作问题,提出了不确定环境下的鲁棒优化模型.这一研究的实质是在外界需求最差条件下,如何得到电子市场中供应链最优供应量的策略.文中采用区间方法,设计供应链运作的鲁棒最优策略.进一步,在电子市场不确定环境下,进行了鲁棒策略仿真工作,结果表明鲁棒策略能为决策者提供最坏情况下供应商提供产品数量的鲁棒解决方案.     

基于最小最大后悔值的应急救灾网络构建鲁棒优化模型与算法

应急救灾过程分为两个阶段：第一阶段启动应急救灾网络构建,在灾区附近设立临时应急配送中心,并由应急资源供应方向其紧急调配应急资源;第二阶段将应急资源从临时应急配送中心向灾区受灾点进行调度,以保证救灾过程顺利进行。本文研究第一阶段应急救灾网络的构建问题,考虑到突发灾害初期灾情相关参数概率分布情况难以获取,建立了基于情景的最小最大后悔值准则的应急救灾网络构建鲁棒优化模型。求解模型时,利用有限情景集表示第二阶段的不确定性数据,并将模型化为与其等价的混合整数规划模型,利用情景松弛的迭代算法进行求解。数值试验中给出相应的绝对鲁棒模型与本文偏差鲁棒模型作了比较,结果表明基于最小最大后悔值准则的应急救灾网络优化模型具有良好的鲁棒性,而且算法也是有效的。     

军队技术人才培养规划的鲁棒优化研究

本文针对军队发展带来技术人才需求的动态变化,通过将技术人才各方面素质需求的不确定性离散成三种不同情景,采用鲁棒优化方法构建了军队人才培养的鲁棒优化模型,以军队信息化建设人才需求为背景,以某部人才队伍为研究对象进行了实证求解,并比较了基于单一情景的规划结果与鲁棒优化模型的结果。研究结果表明,鲁棒优化模型对于军队人才培养规划制定具有更好的稳定性和可行性。     

资本成本不确定的供应链的多目标运作鲁棒模型

考虑了由一个制造商和一个供应商构成的多产品、多阶段供应链在资本成本不确定条件下的运作情况。采用区间不确定性描述资本成本的波动,利用鲁棒线性规划方法,建立了供应链运作的多目标鲁棒优化模型,数值算例的结果表明,将鲁棒性运用于供应链的协调运作及供应链成员的目标利润最大的目标中去,能够减少资本成本的不确定性对目标值的影响,得到了资本成本不确定供应链在最坏条件下的最优鲁棒运作策略。     

基于EVA与经营风险偏好的供应链鲁棒优化模型

在由一个制造商和多个外部供应商构成的多产品、多阶段供应链中,将经济增加值（EVA）作为体现价值创造的绩效指标,并考虑决策者的经营风险偏好,采用已知概率的离散情景描述资本成本与需求的波动情况,利用鲁棒随机规划方法,建立了以价值创造为目标的供应链鲁棒优化模型。应用分析的结果表明,模型能够将供应链的绩效与风险管理结合起来,减少资本成本与需求不确定对目标值的影响,得到具有鲁棒性的最优解,而且越是风险厌恶型的决策者越会为了保持较低的经营风险而放弃较大的EVA值。同时,决策者可选择不同的权重系数侧重于解鲁棒或模型鲁棒,保证供应链运作的鲁棒性,实现价值创造的目标。     

基于似然估计的零售商库存鲁棒均值-风险模型

针对具有风险厌恶的零售商,建立了权衡期望利润和条件风险值（CVaR）的均值-风险库存优化模型,给出了离散需求分布不确定条件下能实现帕累托最优但具有较高保守性和非帕累托最优但具有较低保守性的两种鲁棒对应。针对不确定需求分布,在仅知历史需求样本数据情况下,应用统计推断理论构建了满足一定置信水平的基于似然估计的需求概率分布不确定集。在此基础上,运用拉格朗日对偶理论,将上述两种鲁棒对应模型转化为易于求解的凹优化问题,并证明了其与原问题的等价性。最后,针对实际案例进行了数值计算,分析了不同系统参数和样本规模对零售商最优库存决策及其运作绩效的影响,并给出了零售商期望利润和条件风险值两个目标权衡的帕累托有效前沿。结果表明,采用基于似然估计的鲁棒优化方法得到的零售商库存策略具有良好鲁棒性,能够有效抑制需求分布不确定性对零售商库存绩效的影响。而且,历史需求样本规模越大,鲁棒库存策略下的零售商运作绩效越接近最优情况。进一步,通过对比发现,两种鲁棒对应模型虽然保守性不同,但在最终库存策略上保持一致。     

具有VaR约束的跟踪误差投资组合鲁棒优化模型

本文在跟踪误差投资组合优化模型基础上,考虑投资组合的风险价值VaR和收益的不确定性,建立了具有VaR约束的跟踪误差投资合鲁棒优化模型。以国内证券市场为背景,运用线性矩阵不等式(LMI)方法进行了实证计算,并与基准组合、跟踪误差投资组合模型和无VaR约束的跟踪误差投资组合鲁棒模型的投资结果进行了比较。实证结果表明,在给定证券集的条件下,具有VaR约束的跟踪误差投资组合鲁棒优化模型优于其它模型。     

供需不确定条件下基于CVaR的零售商库存鲁棒优化模型

在经典报童模型下考虑供应和需求不确定性,研究了具有风险厌恶的零售商库存优化问题。采用条件风险值（CVaR）对库存绩效进行度量,构建了基于CVaR的零售商库存运作模型;在此基础上,考虑上游供应商供货能力和下游市场需求不确定性,并采用一系列未知概率的离散情景进行描述,给出了供需不确定条件下基于CVaR的零售商库存鲁棒优化模型。进一步,采用区间不确定集对未知情景概率进行建模,给出了基于最大最小准则的鲁棒对应模型。针对同时考虑供需不确定性导致的模型非凸性,采用标准对偶理论将其转化为易于求解的数学规划问题。最后,通过数值计算分析了不同风险厌恶程度和不确定性程度对零售商库存决策以及库存绩效的影响。结果表明,供需不确定性的存在虽然会导致零售商库存绩效损失,但损失值较小。特别地,依据文中模型得到的鲁棒库存策略在多数情况下能够保证零售商获得更优的库存绩效。此外,不确定性和风险厌恶程度的增加虽然会影响零售商库存决策和运作绩效,但在同等风险厌恶态度下,随着不确定性程度的增加,基于文中方法得到的鲁棒库存策略仍能确保零售商获得理想的库存绩效,表明文中所建模型在应对供需不确定性方面具有良好的鲁棒性。     

交叉销售下基于支持向量聚类的数据驱动多产品库存鲁棒优化模型

针对单周期环境下考虑交叉销售的多产品库存决策问题,在市场需求不确定条件下,建立了带有预算约束的交叉销售多产品库存鲁棒优化模型。针对不确定市场需求,采用支持向量聚类(SVC)方法构建了满足一定置信水平的数据驱动不确定集。进一步,运用拉格朗日对偶方法将所建模型等价转化为易于求解的线性规划问题。最后,通过数值计算对比分析了SVC不确定集下及传统不确定集下的零售商利润绩效,并评估了SVC数据驱动鲁棒优化方法导致的绩效损失,进而分析了预算及交叉销售系数对零售商利润绩效的影响。结果表明,SVC数据驱动鲁棒优化方法具有良好的鲁棒性,能够有效抑制需求不确定性对从事多产品销售的零售商利润绩效的影响。特别地,需求分布信息的缺失虽然会给零售商带来一定的绩效损失,但损失值很小,表明文中提出的基于SVC的数据驱动鲁棒优化方法可以为管理者在需求不确定性环境下制定库存策略提供有效决策借鉴。