【摘 要】
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随着全球经济的快速发展以及国家政策的大力支持,物流产业已成为国民经济的动脉系统,它连接经济的各个部门并使之成为一个有机的整体,其发展程度也成为衡量一个国家现代化程度和综合国力的重要标志之一。然而根据物流行业发展调查分析报告显示,2019年美国的物流成本大约是GDP的10%,日本大约占11%左右,中国的却高达20%左右。可见中国物流成本是发达国家的两倍之多,而如何有效整合物流市场资源以降低整个物流市
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随着全球经济的快速发展以及国家政策的大力支持,物流产业已成为国民经济的动脉系统,它连接经济的各个部门并使之成为一个有机的整体,其发展程度也成为衡量一个国家现代化程度和综合国力的重要标志之一。然而根据物流行业发展调查分析报告显示,2019年美国的物流成本大约是GDP的10%,日本大约占11%左右,中国的却高达20%左右。可见中国物流成本是发达国家的两倍之多,而如何有效整合物流市场资源以降低整个物流市场总费用,成为国家经济发展改革的重要内容之一。与此同时,在共享经济、共享汽车等资源共享意识的影响下,本文考虑以物流联盟的形式实现运输资源的共享,并基于此提出全局性的决策以降低整个物流市场的总费用。
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本文针对托运人联盟下的车货匹配及成本分摊问题展开研究,其主要研究内容包括:①模型构建。基于运输联盟的角度,建立了以最小化总成本为优化目标,综合考虑各运输需求时间窗、运输量等因素的车货调度模型。②算法设计。提出了3种时间窗处理策略,设计了粒子群算法对上述模型进行求解。③算例分析。为验证模型的合理性和算法的有效性,本文对随机数值算例进行了分析,说明了提出的模型及算法能够有效解决托运人联盟下的车货匹配问题。并基于车货匹配结果,对联盟成本分摊问题展开研究,主要通过算例分析了三种常用成本分摊方法的分摊效果。
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