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        公路整車貨物運(yùn)輸車貨匹配優(yōu)化

        2021-04-27 09:57:46孔德財(cái)劉鷺霍晉元
        物流技術(shù) 2021年4期
        關(guān)鍵詞:貨主貨源貨車

        孔德財(cái),劉鷺,霍晉元

        (1.淮陰工學(xué)院管理工程學(xué)院,江蘇淮安223003;2.江蘇省智能工廠工程研究中心,江蘇淮安223003)

        0 引言

        貨物運(yùn)輸業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中占有舉足輕重的地位,是支撐國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性和戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)。伴隨著我國經(jīng)濟(jì)的健康、持續(xù)快速發(fā)展以及公路交通網(wǎng)絡(luò)的不斷完善,特別是高速公路通車?yán)锍痰拇蠓仍黾?,我國公路貨物運(yùn)輸業(yè)也取得了長足的發(fā)展。在我國公路貨物運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展過程中,由于公路貨物運(yùn)輸市場的參與主體多、物流企業(yè)規(guī)模小、貨車司機(jī)和貨主地域分散、信息不對稱等因素,長期以來一直存在著貨車和貨源得不到高效整合與匹配的問題,具體體現(xiàn)在貨車司機(jī)找貨源難、貨主找貨車難、貨車空駛率高、車輛資源閑置等方面,并由此導(dǎo)致公路物流運(yùn)輸成本高、物流運(yùn)輸效率低下、大量物流資源浪費(fèi)等[1-2]。

        車貨匹配問題已經(jīng)成為制約我國公路貨物運(yùn)輸業(yè)快速發(fā)展的重要因素,是當(dāng)前公路貨物運(yùn)輸業(yè)亟需解決的關(guān)鍵問題,已引起國家的高度重視。在2014年國務(wù)院印發(fā)的《物流業(yè)發(fā)展中長期規(guī)劃(2014-2020)》中明確提出,鼓勵(lì)龍頭物流企業(yè)搭建面向中小物流企業(yè)的物流信息平臺,促進(jìn)貨源、車源和物流服務(wù)等信息的高效匹配,有效降低貨車空駛率。2015年國務(wù)院又在《國務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見》中強(qiáng)調(diào),發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)信息集聚優(yōu)勢,聚合各類物流信息資源,鼓勵(lì)骨干物流企業(yè)和第三方機(jī)構(gòu)搭建面向社會(huì)的物流信息服務(wù)平臺。2016年國家發(fā)展改革委為深入貫徹落實(shí)《國務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見》,印發(fā)了《“互聯(lián)網(wǎng)+”高效物流實(shí)施意見》,并將“發(fā)展公路港等物流信息平臺,整合線下物流資源,打造線上線下聯(lián)動(dòng)公路港網(wǎng)絡(luò),促進(jìn)車貨高效匹配”作為實(shí)施“互聯(lián)網(wǎng)+”高效物流的一項(xiàng)主要任務(wù)[3-4]。因此,如何為貨車快速找到貨源,為貨源快速找到合適的貨車,實(shí)現(xiàn)車貨的合理有效匹配,提高車貨匹配效率,減少貨車司機(jī)的等待時(shí)間,降低貨車空駛率,降低運(yùn)輸成本,對于促進(jìn)我國公路貨物運(yùn)輸業(yè)的健康發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        1 研究現(xiàn)狀分析

        目前關(guān)于公路貨物運(yùn)輸車貨匹配的研究主要包括車貨匹配理論、平臺和匹配方法的研究。Janssen和Verbraeck通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)涉及多個(gè)貨車司機(jī)和多個(gè)貨主時(shí),貨車司機(jī)和貨主更傾向于采用雙邊匹配機(jī)制,若由電子中介來運(yùn)作交通運(yùn)輸市場將是最有效的方式。此外,他們還從貨車司機(jī)和貨主的角度采用基于agent模擬的方法,對交通運(yùn)輸市場中基于互聯(lián)網(wǎng)的電子匹配機(jī)制和傳統(tǒng)匹配機(jī)制進(jìn)行了比較分析,研究表明電子匹配機(jī)制能夠降低交易時(shí)間和交易成本,并且貨車司機(jī)和貨主都傾向于采用實(shí)時(shí)的電子匹配機(jī)制進(jìn)行車貨匹配[5]。Bǎdicǎ等提出了一個(gè)基于agent的貨物中介系統(tǒng),描述了multi-agent系統(tǒng)的架構(gòu)及交互協(xié)議,在該系統(tǒng)中貨運(yùn)中介的角色是協(xié)調(diào)顧客與運(yùn)輸資源提供者之間的管理,為顧客找到可用的貨車[6]。陳動(dòng)福以貨車幫平臺為例,研究得出車貨精準(zhǔn)匹配效率可通過高效的數(shù)據(jù)處理、打破信息壁壘、完善信用體系等方面得到提高[7]。

        Silver將最優(yōu)化技術(shù)在貨運(yùn)中介行業(yè)中進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用,并提出了向多個(gè)運(yùn)輸公司提供最佳的貨車貨運(yùn)投標(biāo)、優(yōu)化零擔(dān)型貨運(yùn)以及貨物與貨車之間的優(yōu)化匹配三個(gè)工具[8]。Kim,等研究了基于配貨中介的車貨匹配問題,建立了以送貨人利潤最大為目標(biāo),以運(yùn)載量和時(shí)間窗為約束條件的優(yōu)化匹配模型,采用拉格朗日松弛方法將模型分解為一個(gè)問題和多個(gè)子問題,利用次梯度優(yōu)化技術(shù)求解模型[9]。Zhang和Wang針對分布式物流中心的貨車負(fù)載匹配優(yōu)化問題,建立了包含8個(gè)指標(biāo)的評價(jià)體系,并提出了基于灰色定權(quán)聚類模型的貨車負(fù)載匹配優(yōu)化選擇方法[10]。Bǎdicǎ,等討論了基于代理和約束的貨運(yùn)代理陳述式建模問題,該模型可用于貨物從貨源地運(yùn)輸?shù)侥康牡氐能囕v分配,并且一輛車可以為運(yùn)輸路線上的多個(gè)客戶提供服務(wù),此外,該模型被映射到Eclipse約束邏輯編程系統(tǒng),這樣就可以采用可用的約束求解器自動(dòng)計(jì)算最佳調(diào)度[11]。王蓓蓓,等針對具有不確定信息的車貨匹配決策問題,利用灰色絕對關(guān)聯(lián)度來測度匹配主體的滿意度,構(gòu)建了相應(yīng)的多目標(biāo)灰色雙邊匹配模型[12]。郭靜妮構(gòu)建了車源方和貨源方的多指標(biāo)語言評價(jià)體系,通過三角模糊數(shù)將語言信息進(jìn)行量化,進(jìn)而提出了模糊群決策方法[13]。胡覺亮,等針對公路干線貨運(yùn)平臺車貨匹配效率低下、匹配成功率不高等問題,提出了平臺利用信用評價(jià)體系篩選高信用車主的匹配調(diào)度新模式,并建立了以最小匹配成本為目標(biāo)的一對多車貨匹配調(diào)度模型[14]。朱江洪,等為了解決車貨匹配雙方以不確定語言評價(jià)表征屬性信息的最優(yōu)匹配問題,利用WULBM算子集成多屬性不確定語言關(guān)聯(lián)信息以綜合不確定語言信息,構(gòu)建了體現(xiàn)公平性和滿意度盡可能高的匹配優(yōu)化模型[15]。楊濱舟,等以匹配主體需求為導(dǎo)向建立車貨匹配指標(biāo)體系,采用直覺模糊集來量化雙方的滿意度,并構(gòu)建了優(yōu)化模型[16]。

        上述相關(guān)學(xué)者的研究表明雙邊匹配機(jī)制在解決公路貨物運(yùn)輸車貨匹配問題中的重要性,如可以提高交易效率、降低交易成本等。此外,目前雖有部分學(xué)者對車貨匹配問題進(jìn)行了研究,給出了車源和貨源的篩選方法或優(yōu)化匹配方法。但已有的研究大多僅僅考慮了車源和貨源的基本屬性,對于同時(shí)考慮貨主和貨車司機(jī)雙方偏好的研究還很缺乏,并且已有研究所考慮的車貨匹配屬性與現(xiàn)實(shí)情形不太相符?;诖?,本文對同時(shí)考慮貨源屬性、貨車屬性、貨主偏好和貨車司機(jī)偏好的雙邊匹配問題進(jìn)行了研究。

        2 整車型車貨匹配問題描述

        本文考慮的是公路貨物運(yùn)輸中需要整輛汽車運(yùn)輸一批托運(yùn)貨物的整車型車貨匹配問題。從雙邊匹配的角度來看,整車型車貨匹配問題是一個(gè)一對一雙邊匹配問題,即一批貨源需要一輛運(yùn)輸車輛來運(yùn)輸,一輛運(yùn)輸車輛一次只能運(yùn)輸一批貨物。

        設(shè)貨源的集合為C={C1,C2…,Cm},其中Ci為第i批貨源,i=1,2,...,m;T={T1,T2…,Tn},其中Tj為第j輛貨車,j=1,2,...,n。貨源Ci的屬性信息有車型要求車長要求、貨物重量、貨物體積、貨物發(fā)貨地、貨物到達(dá)地、裝貨時(shí)間等,i=1,2,...,m。其中,車型要求是一個(gè)語言信息構(gòu)成的集合,如{廂式,高欄};車長要求、貨物重量和貨物體積都是數(shù)值型信息,貨物發(fā)貨地和貨物到達(dá)地是由城市地名形成的語言型信息,如北京、上海、南京等;裝貨時(shí)間是時(shí)間型數(shù)據(jù),如2020-10-12。本文所構(gòu)建的貨源匹配指標(biāo)信息見表1。

        表1 貨源匹配指標(biāo)信息

        j是時(shí)間型信息。本文所構(gòu)建的車源匹配指標(biāo)信息見表2。

        表2 車源匹配指標(biāo)信息

        由于貨源和貨主是一一對應(yīng)的,本文中Ci不僅表示第i批貨源,也表示第i個(gè)貨主,i=1,2,...,m;類似地,Tj不僅表示第j輛貨車,也表示第j個(gè)貨車司機(jī),j=1,2,...,n。貨主Ci通過駕駛經(jīng)驗(yàn)、信譽(yù)度、運(yùn)輸時(shí)間等指標(biāo)對貨車司機(jī)Tj進(jìn)行總體評價(jià)后給出一個(gè)1-10之間的打分α(i,j)。貨車司機(jī)Tj根據(jù)貨源的類型、運(yùn)輸價(jià)格等指標(biāo)對貨源Ci進(jìn)行總體評價(jià)后給出一個(gè)1-10之間的打分β(i,j)。

        本文根據(jù)貨源Ci的基本屬性)和貨車的基本屬性),以及貨主打分α(i,j)、貨車司機(jī)打分β(i,j),通過一種有效的雙邊匹配決策方法,實(shí)現(xiàn)貨源和貨車的最優(yōu)匹配,從而提高車貨匹配效率。

        3 車貨匹配決策方法

        3.1 優(yōu)化模型構(gòu)建

        設(shè)xij為0-1型決策變量,xij=1表示貨源Ci與貨車Tj形成匹配,否則xij=0。由此建立以貨主和貨車司機(jī)雙方滿意度最大為優(yōu)化目標(biāo)的雙邊匹配優(yōu)化模型。

        式(1)-式(10)構(gòu)成了整車型車貨匹配的優(yōu)化模型,其中,式(1)、式(2)為目標(biāo)函數(shù),分別表示貨主和貨車司機(jī)的滿意度最大;式(3)和式(4)是車貨匹配數(shù)量約束,式(3)表示一批貨源最多只能由一輛貨車運(yùn)輸,式(4)表示一輛貨車最多只能運(yùn)輸一批貨源;式(5)-式(9)是車源和貨源屬性匹配約束,式(5)表示貨源所需的車型長度不能超過貨車實(shí)際的長度,式(6)表示貨源的重量不能超過貨車載重,式(7)表示貨源的體積不能超過貨車載貨體積,式(8)表示貨源的出發(fā)地和到達(dá)地必須與貨車運(yùn)輸路線的出發(fā)地和到達(dá)地相同,式(9)表示貨車的車型必須是貨源要求的某種車型。

        3.2 模型求解

        模型式(1)-式(10)是一個(gè)雙目標(biāo)0-1型整數(shù)規(guī)劃問題。本文采用基于隸屬函數(shù)的加權(quán)和方法將其轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問題進(jìn)行求解[17]。首先,定義兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)的隸屬函數(shù)如下:

        整車型車貨匹配優(yōu)化模型式(1)-式(10)通過隸屬函數(shù)加權(quán)和方法轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化模型式(13),式(3)-式(10)。貨運(yùn)中介可根據(jù)匹配時(shí)段內(nèi)貨源和車源數(shù)量動(dòng)態(tài)選擇單目標(biāo)優(yōu)化模型的求解方法,當(dāng)貨源和車源數(shù)量較少時(shí),可采用優(yōu)化軟件包如Lingo、Cplex等進(jìn)行求解,如果貨源和車源規(guī)模較大時(shí),則可設(shè)計(jì)智能優(yōu)化算法如遺傳算法、蟻群算法等進(jìn)行求解,以提高求解效率。

        4 算例分析

        國內(nèi)某貨運(yùn)中介依托移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),為貨車司機(jī)和貨主搭建了“方便、快捷、可信”的移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)貨運(yùn)平臺,致力于為公路運(yùn)輸物流行業(yè)提供高效的貨運(yùn)服務(wù)。貨運(yùn)平臺通過共享模式整合社會(huì)運(yùn)力資源,為車主找貨、貨主找車,提供全面的信息資源及車貨匹配交易服務(wù)。貨運(yùn)平臺根據(jù)車源和貨源的數(shù)量可以動(dòng)態(tài)確定匹配時(shí)間間隔,假設(shè)在某時(shí)間內(nèi)的貨源信息和車源信息,分別見表3、表4。

        貨運(yùn)平臺通過數(shù)據(jù)挖掘方式來獲取貨主與貨車司機(jī)的偏好與興趣,獲得的貨主和貨車司機(jī)打分見表5和表6。

        在此基礎(chǔ)上,可以構(gòu)建整車型車貨匹配優(yōu)化模型式(1)-式(10),進(jìn)而采用Lingo12.0可以計(jì)算得到單獨(dú)考慮目標(biāo)函數(shù)Z1和Z2時(shí)的目標(biāo)函數(shù)值為保證貨主和貨車司機(jī)匹配的公平性,貨運(yùn)平臺通常將滿意度協(xié)調(diào)系數(shù)w1,w2設(shè)置為w1=w2=0.5。通過求解單目標(biāo)優(yōu)化模型式(13)、式(3)-式(10)獲得的最優(yōu)匹配方案為:x11=x26=x37=x48=x59=x64=x73=x85=x92=1,即貨源C1由貨車司機(jī)T1運(yùn)輸,貨源C2由貨車司機(jī)T6運(yùn)輸,貨源C3由貨車司機(jī)T7運(yùn)輸,貨源C4由貨車司機(jī)T8運(yùn)輸,貨源C5由貨車司機(jī)T9運(yùn)輸,貨源C6由貨車司機(jī)T4運(yùn)輸,貨源C7由貨車司機(jī)T3運(yùn)輸,貨源C8由貨車司機(jī)T5運(yùn)輸,貨源C9由貨車司機(jī)T2運(yùn)輸。

        表3 貨源信息

        表6 貨車司機(jī)評價(jià)信息

        5 結(jié)語

        公路貨物運(yùn)輸行業(yè)中貨車司機(jī)找貨難、貨主找車難的問題是長期以來制約我國物流行業(yè)發(fā)展的一大難題。本文針對整車型車貨匹配問題,構(gòu)建了基于現(xiàn)實(shí)車貨匹配需求的車貨匹配指標(biāo)體系,并提出了一種基于雙邊匹配理論的車貨匹配優(yōu)化方法。該方法綜合考慮了貨源屬性、貨車屬性、貨主和貨車司機(jī)偏好等四方面的信息,并將其融入車貨匹配優(yōu)化模型。本文所提決策方法彌補(bǔ)了已有車貨匹配研究大多僅僅考慮貨源和貨車屬性信息的不足,為解決現(xiàn)實(shí)車貨匹配問題提供了一種理論指導(dǎo)。本文僅僅研究了整車型車貨匹配問題,未來尚需對零擔(dān)型車貨匹配問題進(jìn)行探索。此外,如何將大數(shù)據(jù)技術(shù)與雙邊匹配理論結(jié)合應(yīng)用于車貨匹配問題也是具有重要理論和現(xiàn)實(shí)價(jià)值的研究課題。

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