公路货运平台订单分配模型及应用

陈 静

（北京交通大学 经济管理学院，北京 100044）

公路货运平台订单分配模型及应用

陈 静

（北京交通大学 经济管理学院，北京 100044）

通过文献综述，在分析公路货运平台及订单分配问题现状的基础上，为提高运输资源利用率，建立了订单分配模型；最后，通过算例对模型进行了应用，指出集中决策比分散决策更能优化运输资源。

公路货运平台；订单分配；运输资源优化

1 引言

2012年我国公路货运平台开始进入发展期；2014年在资本市场的青睐下，公路货运行业涌现出众多平台，公路货运平台企业之间的竞争越来越激烈。然而，经过近几年的发展，公路货运行业的盈利仍在2%-5%之间，更多的是负利，整个行业依然处于微利时代。当前，专线公司依然是公路货运行业的主力军，公路货运平台对专线企业的整合已成现实；随着制造业和生产企业规模的增加，货源呈现集结趋势。公路货运平台只有提供高质量的服务才能吸引更多的货源，从而在激烈的竞争中脱颖而出，而决定其服务水平高低的核心问题是订单分配问题。

公路货运平台通常集合了多个专线公司的运输资源，在其收到货主的运输订单后，对其进行汇总归类，并将运输订单分配给各个专线公司，由专线公司完成运输订单的承运工作，这一过程称为订单分配过程。显然，订单分配问题直接决定了服务货主的承运主体及承运主体相应的运输成本。一个好的订单分配方案可以以最低的运输成本满足各个货主的需求，同时为承运人带来收益；反之，则不然。

当前，多数公路货运平台只是提供货运供需双方连接的通道及其交易的场所，并没有对运输订单进行统一分配。这会导致一些专线公司的运输路线重合，导致运输资源的极大浪费，从而使得运输成本居高不下。因此，本文建立了公路货运平台的订单分配模型，旨在为公路货运平台优化运输资源配置提供参考。

2 文献回顾

国内物流学者对物流服务供应链领域的订单分配问题（又称任务分配问题）进行了大量的研究。他们往往通过构建多目标规划模型将物流服务订单分配给各个物流服务分包商，然后通过不同方法将多目标规划模型转化成单目标规划模型进行求解，从而得到分配方案。如李珊珊（2014）以总交易费用最小、总采购成本最小、短缺服务数量最小及延迟服务数量最小为目标构建了由一个物流服务集成商和多个物流服务提供商构成的两级物流服务供应链中的多目标订单分配模型，通过加权方法将多目标模型转化为单目标规划模型，求得最终分配方案。但是，由于物流服务集成商和公路货运平台的性质不同，现有的订单分配模型不能直接应用到货运领域的订单分配问题中。

国外学者多通过组合拍卖理论来研究货运领域的运输订单分配问题，同时构建订单分配模型解决获胜者确定问题，且模型多以车辆路径规划问题为基础。Dai和Chen（2014）构建了一个由多个承运人组成的运输网络中带有取送货需求的运输订单分配模型，该模型实际上是车辆路径规划问题；同时，他们通过拉格朗日乘子将该模型分解成各个承运人的投标决策模型，作为组合拍卖中的决策依据。最后算例表明，集中决策产生的分配方案远远优于分散决策产生的分配方案。

但是，Dai和Chen（2014）的模型考虑的是相同物品的运输，而在实践中，不同货主需要运输的对象往往是不同的，且物品运输的目的地通常是唯一确定的；同时，专线运输最大的特点是直达运输，即其往往从起点城市运输到终点城市，然后再从新的起点城市运输指定城市。故本文在已有研究的基础上，考虑专线运输的直达性质，构建了适合公路货运平台的订单分配模型。

3 订单分配模型

3.1 问题描述及假设

某个公路货运平台收到了来自不同货运服务需求方的N个运输订单，现有K个承运人满足承运条件，考虑公路货运平台如何以整体利益最大化为标准，将运输订单分配给合适的承运人，即每个运输订单应该由哪个承运人承运，每个承运人以什么样的路线进行运输，才能使得公路货运平台的整体利益最大。本文假设：（1）所有承运人拥有同质的车辆；每辆车必须从停车场出发，再回到停车场；（2）网络节点要么是运输订单的起终点，要么是承运人的停车场；（3）同一个承运人最多只能经过同一个网络节点一次；（4）每个运输订单有且只能由一个承运人承运；（5）运输订单的承运人必须先经过起点城市再经过终点城市。

3.2 符号及变量说明

N：运输网络中网络节点的总数量；

i,j：运输网络中的网络节点，i,j=1,2,...,N；

K：专线公司的总个数；

k：专线公司k，k=1,2,...,K；

Wk：专线公司k拥有的车辆总辆数，k=1,2,...,K；

Ck：专线公司k的车辆总容量，k=1,2,...,K；

ok：专线公司k的停车场，k=1,2,...,K；

L：运输订单的总数量；

l：运输订单l，l=1,2,...,L；

dl：运输订单l的运输量，l=1,2,...,L；

pl：运输订单l的货主支付价格，l=1,2,...,L；

Pi：起点为i的运输订单集合，i=1,2,...,N；

Di：终点为i的运输订单集合，i=1,2,...,N。

决策变量：

ylk：若 ylk=1，专线公司k承运订单l；否则不承运，k=1,2,...,K，l=1,2,...,L；

3.3 决策模型

公路货运平台的决策模型如下：

目标函数（1）表示公路货运平台整体利润最大化；约束条件式（2）表示同一个承运人到达和离开同一个网络节点的车辆数相同；式（3）表示承运的运输总量不超过车辆的总容量；式（4）表示车辆到达或离开某个网络节点时的承运量为相应运输订单的运量；式（5）表示空车出发再空车返回停车场；式（6）表示停车场发出的车辆数不大于车辆总数；式（7）表示每个运输订单有且只能由一个承运人承运；式（8）除停车场以外，同一个承运人最多只能经过同一个节点一次；式（9）表示如果承运人承运运输订单，则先经过运输订单的起点，再经过运输订单的终点；否则，可能经过也可能不经过相应的路线；式（10）-（12）为决策变量的取值范围。

4 算例分析

公路货运平台A收到了货运服务需求方的4个运输订单，运量均为1，起终点及货主支付价格见表1；现有5个承运人满足承运条件，这些承运人均有一辆容量为10的车辆，且其停车场依次为节点9、10、11、12、13；各个网络节点的坐标信息见表2，该平台的运输网络图如图1所示。公路货运平台要以整体利益最大化为标准分配运输订单。由于运输成本和运输距离直接相关，因此本文假设承运人的运输成本为其相应的运输距离之和。

表1 运输订单基本信息表

表2 网络节点的坐标信息

图1 公路货运平台A的运输网络图

各个货运需求方独立决策时产生的方案和公路货运平台集中分配时产生的方案见表3。显然，集中分配时产生的分配方案更能节省运输成本，更能提高运输资源的利用率。

表3 网络节点的坐标信息

5 结论及展望

公路货运资源整合的根本目的是为货运服务需求方提供高质量的服务，而决定公路货运平台服务水平高低的核心问题是运输订单分配问题。因此，本文构建了公路货运平台的运输订单分配模型，得出了如下结论：集中决策下产生的分配方案，其效益要优于分散决策下产生的分配方案；同时，公路货运平台要充分发挥其整合作用，而不是仅仅起连接供需双方的作用，才能在激烈的竞争中长久地生存下去。

当然，本文的研究还存在不足之处。如本文只涉及运输订单的分配，并未考虑由此带来的收益分配问题；同时，本文在分配运输订单时只考虑了成本因素而未考虑时间等其他因素。未来可以考虑研究多因素影响的运输订单分配问题，从而更好地满足公路货运平台的发展需要。

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Application of Order Allocation Model in Highway Freight Transportation Platform

Chen Jing(School of Economics&Management,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China)

In this paper,through literature review and on the basis of an analysis of the order allocation problem currently in the highway freight platform,we established an order allocation model to improve the utility rate of the transportation resources and at the end,through applying the model in a numerical case,pointed out that compared to distributive decision-making,the centralized decision-making could better optimize the transportation resources.

highway freight platform;order allocation;transportation resource optimization

U492.3

A

1005-152X(2017)06-0127-03

10.3969/j.issn.1005-152X.2017.06.029

2017-04-10

陈静（1992-），女，河北人，北京交通大学硕士研究生，研究方向：物流网络工程。