【摘 要】
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为了对无车承运人承运的运力资源进行优化,降低运营成本,建立了带有机会约束条件的无车承运人运力资源组织优化模型。该模型针对无车承运人运营过程中要充分考虑不同主体利益
【机 构】
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长安大学汽车学院,交通运输部管理干部学院,
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为了对无车承运人承运的运力资源进行优化,降低运营成本,建立了带有机会约束条件的无车承运人运力资源组织优化模型。该模型针对无车承运人运营过程中要充分考虑不同主体利益、运力资源分散异质、运价形成以及利益分配模式等特点,旨在实现多重约束下的无车承运人效益最大,运输企业盈利处于合理区间,对运力资源、货源和运输线路进行了匹配优化。在此基础上,设计了针对该模型的微粒子群和神经网络混合智能算法对模型进行求解,并通过算例对其进行了验证。结果表明:该模型及其算法具有有效性和实用性,能为无车承运人管理者提供决策依据。
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