一种基于偏好度的多式联运服务网络优化方法技术

技术编号:22330902 阅读:70 留言:0更新日期:2019-10-19 12:25
本发明专利技术属于多式联运服务网络优化技术领域,公开了一种基于偏好度的多式联运服务网络优化方法,以运输价格、运输时间、运输频率、运输可靠性以及运输安全性作为服务属性的、离散选择实验(DCE)的实验方法;以服务类型优化、服务路径优化以及中转流程优化三个问题为主要内容,将服务的开行成本、运输成本、中转作业成本以及基于偏好度的服务价值成本作为服务网络总成本的构成要素,构建了具有线路能力约束的多式联运服务网络协同优化模型,并结合模型的特点,将服务频率表示方法进行处理,降低了模型的求解难度,以实现对多式联运服务网络优化模型的求解。

An optimization method of multimodal transport service network based on preference degree

【技术实现步骤摘要】
一种基于偏好度的多式联运服务网络优化方法
本专利技术属于多式联运服务网络优化
,尤其涉及一种基于偏好度的多式联运服务网络优化方法。
技术介绍
目前,最接近的现有技术:多式联运并非不同运输方式的简单组合,而是作为一类综合运输系统,涵盖了多种不同运输方式,并通过中转作业环节,实现不同运输方式的相互衔接、接续运行,为客户提供一体化的运输服务方案。然而,在实际运输组织过程中,由于不同运输方式在中转环节的协同效率低,导致多方式衔接不畅,形成服务孤岛,一体化的运输服务体系尚未形成;传统以运输价格作为单一标准的运输服务网络设计方法,已难以满足客户个性化、多元化的运输需求。服务网络设计问题主要是为运输经营者解决在有限的资源条件下,如何以最小的运输成本,满足客户的需求,是运输领域中非常经典的一类规划问题。其核心目标是,运输成本的最小化;其核心约束是,客户个性化、多元化的运输需求。可见,运输需求以及需求特征是服务网络协同优化问题中不可忽略的一个方面。早期的服务网络设计模型,即静态服务网络设计模型,将运输频率作为差异化运输需求的衡量指标,来反映不同货物品类的差异化服务质量要求。同时,通过计算运输服务的开行成本,以服务频率的高低实现对运输服务总成本的控制。随着学界对于服务网络模型的不断探索,以时间作为关键因素,研究动态环境中的服务网络设计问题,逐渐成为一个新的分支。在该类模型中,运输需求的差异性是通过不同品类的运到时刻或时间窗约束来表示的,即限定运输服务在规定的时间范围内到达目的地,否则会产生一定的惩罚成本。可见,时间是多式联运服务网络设计问题中不可忽视的一个重要成本诱因。近年来,学界对于多式联运系统的服务网络相关问题的研究热度逐渐增加,关注点在于对静态服务网络与动态服务网络中的相关问题进行了研究,重点阐述了不确定的运输需求对多式联运网络的影响,对研究选择偏好异质性背景下的服务网络协同优化问题奠定了基础。上述研究成果表明,在服务网络协同优化问题的研究过程中,运输供给与运输需求之间存在着密切的关系:服务质量的提升,会增加运输成本;为了控制运输成本,就不得不降低部分需求的服务质量。因此,在服务网络协同优化的过程中,如何更好地实现运输成本与服务质量之间的权衡,从而设计出一体化的运输服务方案,是服务网络优化的关键。另一方面,以服务价值作为反映客户对运输时间、运输价格、运输可靠性、运输安全性、运输频率的价值感知的测量方法,是客户为了节约运输时间、缩短延误时间、减低运输价格、提高运输安全性和运输频率而愿意付出的代价,是解决多式联运服务网络优化问题的一个重要内容,对于提高不同运输方式之间的运输效率、构建一体化的运输服务体系,具有重要的意义。客户的服务价值是建立在选择行为偏好度的测量之上,当客户进行多式联运服务选择时,会依据一定的决策准则,从中选择一个方案。传统的决策准则包括优势准则、满意度准则、重要度准则以及效用值准则,前三类准则是以不可补偿性假设为前提的,并且假定个体在选择过程中,会选择对其最优、最满意或最重要的一个方案,主要适用于单一因素选择行为;而效用值准则遵循补偿性假设,即假定当方案中某一属性的取值恶化时,可以通过其他属性取值的优化得到补偿,适用于多重因素选择行为的分析。以效用值准则为基础,形成了随机效用最大化(RandomUtilityMaximization,简称RUM)模型,该模型假定每一项运输服务对于客户而言,均具有一定的效用值,并具体反映在构成该服务的若干属性上,而客户会选择令其效用值最大的一项运输服务。RUM模型自提出以来,已经成为离散选择行为理论中最为经典、在运输领域应用最广的一类行为模型。而随机遗憾最小化(RandomRegretMinimization,简称RRM)模型,是以半补偿性假设为基础的,即若构成运输服务的某一属性的取值恶化时,只能通过其他非劣势属性的取值得到部分补偿。作为多重因素选择行为分析领域的新型行为模型,RRM模型已在运输领域得到初步应用,为分析个体的选择行为提供了新的思路。因此,效用与遗憾一直是离散选择行为理论中的两大基础要素,既有研究中一般通过将遗憾表示为负效用的形式,采用RUM模型对个体的决策准则进行刻画,符合追求利益最大化的个体的选择行为;而RRM模型则从实现遗憾最小化的角度,避免个体选择行为所可能产生的损失进一步扩大,更为适合追求遗憾(或损失)最小化的个体的选择行为分析。对于多式联运市场中的客户而言,其选择行为受到运输价格、运输时间、运输可靠性的影响。因此,客户会在运输服务选择过程中呈现个性化、多元化的偏好特征,而采用单一RUM模型或RRM模型都难以保证全面、系统地刻画客户的选择行为。特别是在客户的选择行为受到显性变量(如货物特征、市场信息、支付能力等)和隐性变量(如感知、态度和喜好等)的综合影响情况下,如何选择合适的行为理论刻画客户的选择行为机理,是选择行为领域的一个难点,也是进行服务网络优化的基础和前提。解决上述技术问题的难度:一方面,选择偏好度的研究为更好地实现运输成本与服务质量之间的权衡提供了解决思路。既有研究中,往往采用单一决策准则如RUM模型、RRM模型进行,难以全面、科学地度量客户的多式联运服务选择中的选择偏好度。而通过构建混合RUM-RRM模型的方法,使得对客户选择偏好度的测量更加准确,但由于效用与遗憾是相反的偏好度度量方法,如何将模型进行整合与改进,是解决偏好度度量的关键,亟待开展深入研究。另一方面,多式联运服务网络优化是以运输需求与运输供给之间的权衡为基础的。既有研究中,较少地将客户的偏好度加入到服务网络优化模型当中。同时,以实现一体化运输服务为目标的服务网络优化,需要考虑偏好度对服务类型优化、服务路径优化以及中转流程优化的影响,这也是其中一个难点。解决上述技术问题的意义:虽然多式联运已在我国取得初步成效,但是运输结构性矛盾依然突出,公路运输所承担的比重仍然过高。而优化多式联运的途径包括完善基础设施网络化布局、提升交通发展智能化水平、优化不同运输方式衔接与协同。而本专利提出的基于偏好度的多式联运服务网络优化方法,是从提高不同运输方式衔接效率与协同程度出发,是在不同运输方式现有资源的基础上,根据客户的选择偏好度,以及所表现出服务价值,设计一体化的运输服务方案,实现对服务类型、服务路径、中转流程的优化,以最小的运输成本,满足客户个性化、多元化的运输需求,能够有效地解决现有多式联运组织过程中存在的协同运行效率低、不同运输方式衔接不畅等一系列问题。
技术实现思路
针对现有技术存在的问题,本专利技术提供了一种基于偏好度的多式联运服务网络优化方法。本专利技术是这样实现的,一种基于偏好度的多式联运服务网络优化方法包括以下步骤:步骤一,以运输价格、运输时间、运输频率、运输可靠性以及运输安全性作为服务属性的、离散选择实验(DCE)进行实验;步骤二,以经典RUM模型和新提出的RRM模型为基础,结合混合RUM-RRM模型,设计了多式联运客户选择偏好行为模型;步骤三,根据既有RUM模型准则下MNL模型、RP模型的特点和表示方式,结合RRM模型以及混合RUM-RRM模型的特点,构建RRM模型以及混合RUM-RRM模型决策准则下的选择偏好度量模型;步骤四,针对多式联运客户服务价值的度量,构建本文档来自技高网
...

【技术保护点】
1.一种基于偏好度的多式联运服务网络优化方法,其特征在于,所述基于偏好度的多式联运服务网络优化方法包括以下步骤:步骤一,以运输价格、运输时间、运输频率、运输可靠性以及运输安全性作为服务属性的、离散选择实验DCE进行实验;步骤二,以经典RUM模型和新提出的RRM模型为基础,结合混合RUM‑RRM模型,设计了多式联运客户选择偏好行为模型;步骤三,根据既有RUM模型准则下MNL模型、RP模型的特点和表示方式,结合RRM模型以及混合RUM‑RRM模型的特点,构建RRM模型以及混合RUM‑RRM模型决策准则下的选择偏好度量模型;步骤四,针对多式联运客户服务价值的度量,构建了系统的服务价值度量体系;步骤五,以服务类型优化、服务路径优化以及中转流程优化三个问题为主要内容,将服务的开行成本、运输成本、中转作业成本以及各项服务价值成本作为服务网络总成本的构成要素,构建了具有线路能力约束的多式联运服务网络整数优化模型。

【技术特征摘要】
1.一种基于偏好度的多式联运服务网络优化方法,其特征在于,所述基于偏好度的多式联运服务网络优化方法包括以下步骤:步骤一,以运输价格、运输时间、运输频率、运输可靠性以及运输安全性作为服务属性的、离散选择实验DCE进行实验;步骤二,以经典RUM模型和新提出的RRM模型为基础,结合混合RUM-RRM模型,设计了多式联运客户选择偏好行为模型;步骤三,根据既有RUM模型准则下MNL模型、RP模型的特点和表示方式,结合RRM模型以及混合RUM-RRM模型的特点,构建RRM模型以及混合RUM-RRM模型决策准则下的选择偏好度量模型;步骤四,针对多式联运客户服务价值的度量,构建了系统的服务价值度量体系;步骤五,以服务类型优化、服务路径优化以及中转流程优化三个问题为主要内容,将服务的开行成本、运输成本、中转作业成本以及各项服务价值成本作为服务网络总成本的构成要素,构建了具有线路能力约束的多式联运服务网络整数优化模型。2.如权利要求1所述的基于偏好度的多式联运服务网络优化方法,其特征在于,所述MNL模型为MultinomialLogit模型,随机变量ε服从Gumbel分布,其概率密度函数f(εni|δ)、累积分布函数F(εni|δ)分别表示为:其中,δ表示随机变量εni的方差,进一步表示为:当假定εni是已知的情况下,个体n从方案集合A中选择方案Ai的概率P(Ai|A)即为随机变量εnk小于(εni+Vni-Vnk)的概率;根据累计分布函数F(εnk|δ),上式可以表示为:同时,对于任意的εni而言,个体n从方案集合A中选择方案Ai的概率P(Ai|A)表示为:当k=i时,Vni-Vnk=0,同时,令则因此,当εni~∞时,t~0;当εni~-∞时,t~∞:上式即为线性加法RUM模型中,对于遵循Gumbel分布的随机变量εni、ε...

【专利技术属性】
技术研发人员:段力伟
申请(专利权)人:重庆交通大学
类型:发明
国别省市:重庆,50

网友询问留言 已有0条评论
  • 还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。

1