公路快运企业干线运输网络构建研究

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1、山东大学硕士学位论文公路快运企业干线运输网络构建研究姓名:李琳申请学位级别:硕士专业:系统工程指导教师:吴耀华20080408山东大学硕士学位论文摘要近年来公路快运行业迅猛发展、竞争激烈,如何构建合理的运输网络,优化运输路径,降低运营成本成为快运企业日益关注的问题。轴辐式运输网络能够有效提高物流资源利用率,降低物流成本,十分适合快速货运尤其是零担运输方式。在轴辐式网络模式下,货物需经过分拨中心中转后运达目的地,这一过程存在集、送货车辆数目不均衡,发车货运站不稳定的问题,目前对这方面的研究较少;其次,零担快运主要

2、为非满载运输,货运站之间可以拼车组货,如何确定分拨中心位置、安排车辆路径也是研究领域的难题。本文针对上述问题进行了模型和算法研究,建立了合理的有沿途停靠轴辐式运输网络,达到了降低零担企业物流成本的目的。首先,根据企业货运流程和营运成本分析,提取影响网络设计的成本因素,以收、发货量排名、货运站辐射范围等为选址决策的指标,运用改进的层次分析法建立分拨中心候选集模型;然后,针对零担快运“先集货后送货"的特点,将运输规划分为集货规划和送货规划两部分,对每个候选分拨中心分别进行集送货规划:在集货规划中确定发车站点的数量、

3、位置和运输路线,再以此为基础进行送货规划。对集、送货规划分别建立带容量约束和时间约束的开放式车辆路径模型,提出车辆均衡约束和车场稳定约束,并分别设计遗传算法求解。对求解集货模型的遗传算法进行了仿真实验,验证了算法的有效性。本文以某零担快运企业为研究实例,构建轴辐式运输网络。首先对企业货量数据进行实地调研,通过分析全年货量变化规律,得到各货运站货量排名;然后利用电子地图软件和最短路算法程序取得各货运站之间最短距离;以月平均货量和最短距离矩阵为基础数据,求解分拨中心候选集模型和运输规划模型,对装载率较小的线路进行车

4、型调整,比较各方案的总成本,根据成本最小原则确定分拨中心位置和运输规划方案,完成对该企业的运输网络设计。求解结果与企业原有运输网络相比,可以节约运输资源7.14%,提高运输效率18.48%,降低运营成本12.85%,体现了本文所建模型的实用性和网络设计方案的应用价值。关键词:公路快速货运;轴辐式网络;干线运输;集送货山东大学硕士学位论文ABSTRACTForthepastfewyearsduetotherocketingdevelopmentandintensecompetitioninroadexpressi

5、ndustry,howtobuildreasonabletransportnetwork,optimizevehicleroutesandreduceoperationcosthavedrawnmoreandmoreattentionofroadexpressenterprises.Hub—·and·-spoketransportnetworkCaneffectivelyincreaseutilizationrateoflogisticsresourcesandreducelogisticscostwhichi

6、sfairlysuitedforexpressfreightespeciallyforless-than-truckload(LTL).Inhub·and-spokenetwork,goodsneedtobetransferredathubsbeforearrivingindestination.Duringthisprocess,theimbalanceofvehiclesandinstabilityofdepartureterminalsarecommonproblemsandtherearefewdisc

7、ussionsonthem.Ontheotherhand,thereisconsolidationamongterminalsintheLTLmode.SOthehublocationandvehicleroutingarehardproblemsinresearcharea.Thispapercarriesoutresearchesonmodelandalgorithmstosolvetheproblemsaboveanddesignsareasonablehub—and-spokenetwork、析thst

8、opoverswhichCanreducelogisticscost.First,costfactorsinfluencingnetworkdesignareextractedandevaluatingindicatorsofhublocationsuchasrankingsoffreightvolumeandradiationlimitsofterminalsarecomeup、析t

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