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原文传递公路干线货运中的车货匹配研究——以T平台为例

论文题名：	公路干线货运中的车货匹配研究——以T平台为例
关键词：	公路货物运输;车货匹配;信用评价;粒子群算法;禁忌搜索算法
摘要：	我国公路货物运输量占全国货物运输总量的75％左右，却一直存在着“散、乱、差”的局面:市场中90％运力掌握在个体运营司机手中;车辆等待回程货的平均时间72小时，平均空驶率为44％。这就直接导致我国社会物流成本居高不下。公路货运市场出现如此局面，究其原因是整个市场中存在严重的信息不对称。传统情况下，解决此问题靠的是“中介”。这些“中介”掌握一定数量的货主和车主信息，在对车货双方进行匹配的基础上，为双方交易进行信用担保从而收取“信息费”。随着信息技术的快速发展，以及智能手机等移动终端的不断普及，“互联网+物流”的新业态随之产生。在“平台+APP”的新模式下，车货匹配重心开始由线下向线上移动端转移，匹配不再仅限于“熟人”间，更多的是涉及整个市场中陌生的车货双方。经过一段时间的野蛮生长后，大批平台倒闭，剩余平台纷纷转型。转型过后，尽管各平台运营模式不同，但都面临着相同的问题:缺乏完善的信用评价体系、匹配效率不高、发展盈利模式不清晰等。这些问题成为阻碍平台进一步发展的障碍，如何建立完善的信用评价体系，提高匹配效率，成为各平台亟待解决的问题。　　论文首先介绍了现有四种典型的国内外公路干线货运平台车货匹配模式:“个性化物流解决方案”、“信息平台”、“线下公路港+线上信息平台”、“物流经纪人”。通过对不同模式的对比分析，总结出现有车货匹配模式的特点以及存在的问题。并提出在通过信用评价体系筛选优质车主，与其合作成立虚拟车队实现运力可控的基础上的新车货匹配模式。　　随后，本文利用层次分析法选取不同指标，分别建立了车主和货主的信用评价模型。并利用模糊综合评价将指标量化得到车货双方的信用值。进而淘汰劣质车主与货主，保留优质车源与货源，并与优质车源合作成为可控运力。　　在掌握大量可控运力基础上，平台可以参与到整个车货匹配流程中去，发挥平台宏观匹配调度作用，降低社会物流成本。从“车多货少”的实际背景出发，建立了无配送中心、多车型、先集货再送货并以最小匹配成本为目标的一对一车货匹配调度模型和一对多车货匹配调度模型。同时给出了一对一情况下，Lingo求“精确解”;一对多情况下，小规模Lingo求“精确解”以及大规模粒子群与禁忌搜索混合算法求“满意解”的思路。　　最后以T平台为例，分析了T平台发展现状及其运营模式。验证了信用评价体系的可行性与有效性。同时，通过大规模一对一车货匹配“精确解”与大规模一对多车货匹配“满意解”，以及小规模一对多车货匹配“精确解”与小规模一对多车货匹配“满意解”之间的对比分析，验证了粒子群与禁忌搜索混合算法在解决车货匹配问题上的可靠性与实用性。
作者：	邴聪
专业：	物流工程
导师：	胡觉亮
授予学位：	硕士
授予学位单位：	浙江理工大学
学位年度：	2018
正文语种：	中文