【摘 要】
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在“互联网+物流”浪潮以及《网络平台道路货物运输经营管理暂行办法》等利好政策的推动下,涌现了以“货拉拉”“滴滴货运”为代表的同城货运“O2O”平台和以“满帮”“福佑卡车”为代表的城际货运“O2O”平台。经历了前期的价格博弈、市场抢占阶段后,无自有运力货源支撑的货运“O2O”平台亟需通过构建科学合理且适应实际应用场景的车辆路径规划模型,为客户提供更快、更高质量的货运服务。因此,本文对货运“O2O”平
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在“互联网+物流”浪潮以及《网络平台道路货物运输经营管理暂行办法》等利好政策的推动下,涌现了以“货拉拉”“滴滴货运”为代表的同城货运“O2O”平台和以“满帮”“福佑卡车”为代表的城际货运“O2O”平台。经历了前期的价格博弈、市场抢占阶段后,无自有运力货源支撑的货运“O2O”平台亟需通过构建科学合理且适应实际应用场景的车辆路径规划模型,为客户提供更快、更高质量的货运服务。因此,本文对货运“O2O”平台的车辆路径规划问题进行了研究,主要工作如下:（1）研究考虑货运平台补贴与货物三维装载的中短途城际货运“O2O”平台车辆路径规划问题。在考虑中短途城际货运“O2O”平台现有补贴方案的基础上,以平台补贴成本、车固定使用成本及燃油成本之和最小为目标函数,建立考虑车-货匹配、车辆三维装载等约束条件的车辆路径规划模型。设计一种WCLQPSO算法求解模型,得到货物匹配方案、车辆路径、货物装卸顺序、货物装载位置以及平台补贴最优决策方案。实验结果表明:WCLQPSO算法得到的小规模算例优化解与CPLEX优化软件得到的最优解偏差为3.31%;WCLQPSO算法通过在求解最佳中间位置时引入适应度函数值作为权重,求解大规模算例的寻优能力比未改进算法提高了0.91%;通过分析最优解的特点,将WCLQPSO算法与启发式算法相结合,设计的IWCLQPSO算法寻优能力提高了4.05%;通过补贴模式对比实验发现,在规划周期内,随着货主时长补贴和空载补贴在合理范围内的增长,总成本基本不变,空驶距离平均减少1.67%,车辆利用率平均提高10%。（2）研究考虑订单需求实时变化与时变路网的同城货运“O2O”平台车辆路径规划问题。通过结合同城货运“O2O”平台订单需求实时变化特点,以车辆固定使用成本、燃油成本、延误或提前到达货主位置产生的违约成本、为避免道路拥堵产生的司机等待成本之和最小为目标函数,建立考虑车-货匹配、城市时变路网等约束的车辆路径规划模型。针对该问题,设计一种GMQPSO算法,决策最优货物匹配方案、车辆路径及车辆运行时间计划。实验结果表明:设计的GMQPSO算法得到的小规模算例优化解与CPLEX优化软件得到的最优解偏差为3.7%,与未改进算法相比,优化解的适应度函数值平均降低11.1%,加入解的优化策略后适应度函数值比加入前降低2.1%;通过单位等待与违约成本对比实验发现,在合理规划周期内,本文提出的路径规划模型可通过调整车辆出发时间有效地将违约成本转化为代价较低的等待成本,或通过牺牲燃油成本降低违约和等待成本,从而降低平台运营总成本;通过是否考虑时变路网对比实验发现,当单位等待成本为单位违约成本的30%时,考虑时变路网可有效降低平台运营总成本,当单位等待成本为单位违约成本的20%时,考虑时变路网可降低0.7%的平台运营总成本,当不考虑等待成本时,考虑时变路网可降低10.6%的平台运营总成本。
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