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基于客户对服务差异化需求的集装箱多式联运方案优化研究

发布时间:2020-11-22 07:57
   当前,多式联运已经逐渐成为货物运输的重要形式和未来发展的主要方向。根据近年来国家提出的相关规划与政策,可以看出多式联运的发展正在受到越来越多的关注。随着信息技术的发展,无论是从国家规划角度,还是客户需求角度出发,都对运输服务质量提出了更高、更全面、更多样化的要求,提升运输服务水平势在必行。而客户的需求对于多式联运运输方案的制定起着关键作用,因此,结合当前客户对服务质量的现实要求,研究多式联运运输方案的优化,能够有效提高客户满意度,并为联运经营人制定合理的运输方案提供参考和指导,具有一定的现实意义。本文以此为出发点,对基于客户对服务质量差异化需求的多式联运方案优化问题进行了研究,主要工作内容和创新点有以下几个方面:(1)在对多式联运服务质量影响因素分析的基础上,结合对客户服务质量调研的结果,明确了不同客户对服务质量各因素的需求存在个体差异化。然后,选择了服务质量中的经济性、时效性、便捷性和安全性四个方面内容作为本文的研究重点,并创新地提出了定性因素便捷性的量化方法,引入了便捷性指数这一参数,并结合近年来的现实情况,将信息化和通关问题纳入便捷性的考量范围。其中,采用了引力模型思想和熵权法、基于DTW的评估算法等对引入的便捷性指数进行量化计算。(2)在上述分析的基础上,本文构建了基于服务差异化需求的多式联运优化模型。模型中以经济性、时效性、便捷性、安全性四个服务质量因素为目标函数建立数学模型,结合加权求和与量纲统一的方法对模型进行转化,并采用蚁群算法对优化模型进行相应求解。(3)以苏州至柏林的集装箱货物运输为例,对本文提出的模型与算法进行验证,得到了不同客户需求下的最优运输方案,根据各方案对比结果,可以看出在不同服务质量偏重下,最优运输方案是存在差异性的,并且符合实际,证明了本文提出的基于服务质量差异化需求的多式联运优化模型以及设计的蚁群算法是科学的、有效的、合理的,能够为现实运输方案的制定提供一定的理论依据和参考价值。
【学位单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:U169.6
【部分图文】:

基于客户对服务差异化需求的集装箱多式联运方案优化研究


图1-1?2010年至2017年全国货运总量趋势图??Figure?1-1?Chart?of?national?freight?volume?trend?from?2010?to?2017??

趋势图,多式联运,货运量


0??2010?2011?2012?2013?2014?2015?2016?2017??图1-1?2010年至2017年全国货运总量趋势图??Figure?1-1?Chart?of?national?freight?volume?trend?from?2010?to?2017??从国家规划角度看,多个文件都对多式联运提出了相应的发展目标。如在交??通部等18部委联合发布的《关于进一步鼓励开展多式联运工作的通知》中,我??国对多式联运货运量的增长目标是力争在2020年实现比2015年增长1.5倍。根据??国家统计局数据显示,2015年我国全社会货运量为417.59亿吨,同时交通部调??研结果给出的多式联运运量规模仅占全社会货运量的2.9%,由此可得出2015年??我国多式联运货运量约为12.11亿吨。据此计算,到2020年我国多式联运货运量??将达到30.28亿吨,其增长率为20.11%,与《推进运输结构调整三年行动计划??(2018-2020年)》中的发展目标一致。其中,2015-2020年我国多式联运货运量规??划情况如图1-2所示。由此可见

集装箱多式联运,分层网络


而是存在于一个庞大、复杂的网络之中,因此,多式联运从本质上来说是在不同??的运输网络之间进行转换,并通过相应的转换节点进行连接,具体的集装箱多式??联运分层网络如图2-1所示。??起点?港口?港口?车站?终点??敕=.mm?wB=_二 ̄X ̄??公路?水路?铁路?公路?2??面??公_??铁路网?、换?j?‘??”??图2_1集装箱多式联运分层网络图??Figure?2-1?Diagram?of?container?multimodal?transport?hierarchical?network??2.2.2集装箱多式联运子系统??多式联运能够实现各运输方式之间的优势互补和组织协调。除此之外,它们??之间还存在着竞争、垄断、协作等其他类型的关系,之所以在这种情况下,各运??输方式仍能够共享市场,是因为它们本身的技术、经济特点存在差异性,客户需??求又具有多样性,因此,它们能分别在市场上占有相应的比例。多式联运的运作??16??
【参考文献】

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1 杨自辉;符卓;;物流运输优化问题的线性规划模型构建[J];统计与决策;2015年06期

2 周骞;白云卯;徐春龙;;基于遗传算法的多式联运物流运输配送路径优化研究[J];物流工程与管理;2015年01期

3 刘奇;;基于联系数的预评模型在高铁客运站服务质量评价中的应用[J];数学的实践与认识;2014年23期

4 黄丽霞;帅斌;;危险货物多式联运路径优化问题的多目标优化算法[J];中国安全生产科学技术;2014年09期

5 张润杰;;基于改进遗传算法的多式联运路径优化研究[J];物流工程与管理;2014年05期

6 张燕;王艳鑫;杨华龙;;国际集装箱海铁联运网络中的最优路径选择[J];大连海事大学学报;2013年04期

7 陈丹丹;洪卫;贾禹;;面向随机因素的多式联运动态路径优化[J];重庆交通大学学报(自然科学版);2015年02期

8 张鹏鸽;张煜;刘佳伟;李文锋;;不确定环境下公铁水多式联运决策研究[J];铁道运输与经济;2013年02期

9 李愈;赵军;吴刚;陈佳琪;;带有固定运费的多式联运方式选择[J];西南交通大学学报;2012年05期

10 熊桂武;;具有模糊时间窗的多模式联运建模及优化[J];工业工程;2012年04期


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1 熊桂武;带时间窗的多式联运运输优化研究[D];重庆大学;2014年

2 王婧;不确定条件下应急物资多式联运调度模型研究[D];华中科技大学;2013年


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1 许晓燕;不确定条件下多商品流多模式路径组合优化研究[D];北京交通大学;2018年

2 崔明阳;基于货物时间价值的集装箱多式联运方案研究[D];北京交通大学;2017年

3 张璇;低碳环境下的多式联运路径优化研究[D];河南大学;2017年

4 郭晓燕;考虑多种因素的中欧集装箱多式联运路径选择研究[D];郑州大学;2017年

5 李帅帅;多式联运下运输方式与路径选择问题研究[D];兰州交通大学;2017年

6 张梅;不确定环境下集装箱多式联运优化研究[D];北京交通大学;2016年

7 石臻充;集装箱多式联运运输方案决策研究[D];大连交通大学;2015年

8 乔欣宇;基于成本分析的多式联运运输方式选择研究[D];西南交通大学;2015年

9 蔡文华;陆海统筹下的“一带一路”多式联运路径优化研究[D];大连海事大学;2015年

10 王碧鹤;港口集装箱多式联运路径与运输方式组合优化研究[D];北京交通大学;2015年



本文编号:2894374

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