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基于收益管理的汽车租赁车队优化调度模型及算法研究

杨亚璪  
【摘要】: 当前,收益管理的应用研究已经涉及到很多行业,在汽车租赁业中主要包括四个方面,即需求预测、预订、车队调度和定价策略,其中,车队调度是一项核心的研究内容。租赁车队调度是汽车租赁商对车辆物流的优化过程,可以具体分为战略车队调度和战术车队调度,在战略车队调度之前,还需要进行联营区的划分。租赁车队优化调度的研究目的是合理配置车队资源,降低车辆物流成本,提高企业的物流运作效率。由于汽车租赁站点的需求波动较大,顾客的租车行为随机性较强,车辆的种类较多,而且还存在车辆升级供应的情况,因此,车队调度问题是收益管理在汽车租赁业应用研究的难点之一。 本文围绕租赁车队优化调度过程研究了几个关键问题,包括联营区划分、战略车队调度、战术车队调度和车辆路径问题,主要工作和研究成果如下: (1)根据租赁站点联营区划分的原则和三个限制性条件,提出一种基于P中值模型的联营区划分方法,并设计了启发式算法求解该问题,可以一次性获得联营区划分的结果和区域管理中心的位置。当租赁站点的需求或站点个数发生变化,需要调整部分联营区归属时,该模型可以获得满意解。 (2)介绍了战略车队调度的主要任务,并以物流成本最小为目标建立了战略车队调度模型,保证了各联营区的车辆供给能够充分满足实际需求。在满足需求的同时,考虑了车辆调运过程中专用运输车的数量及其行驶路线,并借用集送货可拆分的车辆路径问题解决该难题,保证了物流成本最小。 (3)介绍了车辆路径问题中常用的几种线路构造法和线路改进法,在已有算法的基础上,提出一种三阶段启发式算法求解集送货可拆分的车辆路径问题。首先根据任务点的集送货需求量确定所需车辆数目,然后采用足够多的车辆访问能够同时满载送货和满载集货的任务点,接着根据送货量、集货量和车辆剩余容量间的动态关系,采用剩余的车辆完成剩余的集送货任务,最后对已有线路进行改进,得到车辆的最终行驶线路。算例结果表明,该算法与已有算法相比可以明显降低运输成本。 (4)由物流成本、车辆使用成本和企业收益的角度出发,基于租赁站点对各类车型的巢式需求特征,分别考虑需求固定和随机情况下问题的复杂性,给出单个联营区内多站点多车型条件下,采用升级供应策略实现车队资源优化配置的求解模型和求解思路,并设计算法进行求解。对于需求随机的情况,借助企业的车辆使用成本构建出一个产销平衡的运输问题,以求得各站点各车型的具体配置量。 (5)将车辆调配情况抽象到时空网络结构中,并根据车辆需求的供应策略和时空节点的流量平衡得到约束条件,以企业运营成本最小为目标建立优化模型。针对模型特点采用奔德斯分解算法将原问题分解为两类子问题,给出对应的算法步骤。以一周为战术调度期设计算例,对模型和算法的有效性进行检验,结果表明能够为车队优化调配提供较好的辅助决策支持。


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