第三方物流企业城市节点间的最优运输方式选择研究

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1、摘要对于预测第三方物流未来发展的问题我们建立了时间序列的模型。第三方物流的货运量随年份的变化会有一定的增长或下降，随月份的变化会有一定的周期性波动基于这两点我们用matlab函数拟合工具箱进行函数拟合预测第三方物流的发展情况。对于第二个基于消费着的成本节省角度选择最优化运输方式的问题，如果站在消费者角度来看这个问题就是在九条运输线路中根据自身的情况选择最优的转运方案我们定义了时间需求指数和货运需求指数，根据需求指数我们构造了评价函数来对我们的方案进行评价，然后我们又定义了状态变量用状态方程的思想把这个问题转化为求最短路径的经典

2、问题。另外我们还对此模型进行了合理的拓展以使它更能适应一般的情况。对于第三个问题站在公司的角度考虑经济的最优化，由于数据缺乏，我们以大货车和小货车为例，在满足各节点间货物流量的情况下建立了整数线性优化的模型，并用lingo软件对问题进行了求解。对于第四个问题对公司进行规划，我们在正常情况和各种意外情况下对公司的安排进行了讨论。问题重述问题一第三方物流行业随着市场的需要迅速发展，附件中给出了第三方物流行业近八年的统计数据，让我们根据这些数据来预测未来第三方物流行业的发展趋势。问题二根据城市节点间的物流收费要求和时间要求以消费者节

3、省成本的角度建模，找出各个城市节点间最优的方案，在此我们将它转化为线性规划求最优解的问题。问题三根据附件中的信息，以物流公司利益最大化并且消费者可接受的角度考虑各个城市节点间最佳的物流运输模式，要求物流公司要正常运作。问题四基于以上结论考虑随机因素的干扰或紧急情况的应急处理，要求我们设计出物流公司的运作方案和规划蓝图。问题求解建模假设：1．七个城市之间只有附件给出的九条单向运输路线，不考虑由其他省转运的问题。2．未来几年第三方产业不会发生重大变化，比如由于某项技术革新导致物流工具发生巨大变化。3.各个节点间都是直线距离运输不存

4、在绕远路的情况。4.大型货车和小型货车每吨的装卸费用是相同的。5.公司中所用的交通工具数量都是充足的。6.不考虑在货物运输到城市后的派送问题。符号说明：a：物流需求指数k:时间需求指数s:单位价格t:时间变量:所有方案中时间最大值所有方案中的单价最大值w:评价函数dw:评价函数的增量λ：随机误差R-square：拟合系数AdjustedR-square:调整后的拟合系数q:状态变量问题一第三方物流产业的预测首先我们根据附件中近八年来的货运量数据在Excel表格中绘制了它随月份变化的散点图。这里我们选择货运总量的当期值为我们的主

5、要研究对象，在散点图中可以明显看出它随时间的变化趋势，有周期扰动和随时间上升的趋势。为此我们假设我们要拟合的函数是f(t)则：f(t)=g(t)+u(t)+λ其中g(t)是一个参数未知的多项式函数，u(t)是参数未知的周期函数且已知一个周期为12而λ是随机扰动。我们把数据化成矩阵的形式导入matlab中，在数据中按照月份分成十二组数据分别进行多项式拟合然后分析十二组数据中的非常数参数情况，取其中最合理的一组作为g(x)的参数值：g(t)=0.0685然后将原始数据减去这个函数作为新数据用matlab函数拟合工具箱进行傅里叶级数

6、拟合如图所示:（横轴是时间单位：月，纵轴货运量单位:吨）得出的函数关系式为：u(t)=321000-10860f(t)=319914-10860模型检验：将原数据与拟合函数相减求出拟合模型的残差，将数据导入EVIEWS画出残差关于随机分布的Q-Q图如下：最后用matlab计算出模型函数拟合的相关系数R-square=0.8165AdjustedR-square=0.8106用此模型画出未来第三方物流总货运量当期值的变化曲线为：（横轴是时间单位：月，纵轴货运量单位:吨）可见在未来几年中第三方物流的货运量当期值仍然呈波动上升趋势同

7、理，我们又得出了铁路，民航，水运，公路的拟合方程，并画出了未来几年的发展趋势图:铁路函数关系：f(t)=60850-2662预测图：公路函数关系：f(t)=0.000427预测图：水运函数关系：f(t)=-7.714水运预测图民航函数关系：f(t)=民航预测图从以上图可以得出结论：在未来的几年中第三方物流产业仍会呈现上升趋势，铁路运输，汽车运输，和航空运输仍会继续向前发展而水路运输可能会呈现衰退的局面。问题二以消费者的角度找出最优运输方式当站在消费者的角度考虑时我们面对的只是附件中的物流要求表，我们只考虑运输的方案即选择何种标

8、准运输，至于以何种运输交通工具运到就不是我们考虑的范围了。身为消费者，只关心运送耗费的时间和金钱两种因素。广州上海深圳杭州东莞南京苏州在货运价格与时效性数据中我们经计算可得，如果可以直达的话直达的时间效益和经济效益远远大于经过某个点转运。而且如果必须要转运的话转运经过的站点越