【摘要】：隨著國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)持續(xù)、快速發(fā)展,人們對(duì)服務(wù)型企業(yè)的要求越來(lái)越高。因此,如何在日趨激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中推出更具吸引力的服務(wù)已經(jīng)成為這類企業(yè)占領(lǐng)市場(chǎng)、立于不敗之地的關(guān)鍵。 進(jìn)入21世紀(jì),在中國(guó)民航高速增長(zhǎng)的帶動(dòng)下,代售各個(gè)航空公司機(jī)票,并提供各種附加值服務(wù)的航空票務(wù)公司(Flight Tickets Sales Companies,簡(jiǎn)稱FTSC)應(yīng)運(yùn)而生。航空票務(wù)公司是一典型的服務(wù)型企業(yè),其主要功能是代售機(jī)票,但是隨著公司之間的競(jìng)爭(zhēng)日益加劇,這些公司紛紛推出新的服務(wù)種類來(lái)吸引更多的顧客。近來(lái)一些航空票務(wù)公司為了吸引顧客,提高顧客的滿意度,推出了免費(fèi)上門接送顧客到機(jī)場(chǎng)的服務(wù)項(xiàng)目。該服務(wù)的推出不但方便了顧客的出行,節(jié)約了顧客的出行成本,而且成功地為票務(wù)公司吸引了很多潛在顧客。但是,由于該業(yè)務(wù)并不能給公司帶來(lái)直接的經(jīng)濟(jì)利潤(rùn),如何降低成本就成為該業(yè)務(wù)能否成功實(shí)施的決定因素。 作為國(guó)家杰出青年科學(xué)基金(70625001)、國(guó)家創(chuàng)新研究群體科學(xué)基金(70721001)、國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(2009CB320601)和教育部博士點(diǎn)基金(20060145009)的組成部分,本文將航空票務(wù)公司中實(shí)施的機(jī)場(chǎng)接送服務(wù)描述為一種車次分配與調(diào)度問(wèn)題(Vehicle Allocation and Scheduling Problem,簡(jiǎn)稱VASP)。該問(wèn)題從模型的角度來(lái)說(shuō),可以歸結(jié)為經(jīng)典的車輛路徑與調(diào)度問(wèn)題(Vehicle Routing and Scheduling Problem,簡(jiǎn)稱VRSP)。VRSP是運(yùn)作管理領(lǐng)域一種典型的優(yōu)化問(wèn)題。本文在對(duì)機(jī)場(chǎng)接送服務(wù)進(jìn)行深入分析的基礎(chǔ)上,研究了基于最小化成本的車次分配與調(diào)度中若干重要的優(yōu)化問(wèn)題。研究成果及核心內(nèi)容主要有以下五個(gè)方面： 1)根據(jù)機(jī)場(chǎng)接送服務(wù)的特點(diǎn),將顧客滿意度量化為顧客到達(dá)機(jī)場(chǎng)的時(shí)間要求,將運(yùn)輸成本分為車次啟用的固定費(fèi)用和車輛的運(yùn)行費(fèi)用。在一定滿意度下,提出了一種集劃分的模型來(lái)描述機(jī)場(chǎng)接送服務(wù)中的車次分配與調(diào)度問(wèn)題。根據(jù)模型的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了基于集劃分的精確解算法及啟發(fā)式算法來(lái)分別求解小規(guī)模和大規(guī)模問(wèn)題。最后通過(guò)結(jié)果分析,驗(yàn)證模型的實(shí)用性和算法的有效性。 2)在考慮顧客的繞行限制下研究了機(jī)場(chǎng)接送服務(wù)中的VASP,同樣將滿意度量化為抵達(dá)機(jī)場(chǎng)的時(shí)間要求。在一定滿意度和繞行限制下,建立了基于車輛流的最小化成本模型。并根據(jù)問(wèn)題特征,設(shè)計(jì)新的評(píng)價(jià)因子,提出了一種基于最小評(píng)價(jià)因子的順序插入啟發(fā)式,通過(guò)與CW節(jié)約算法比較,說(shuō)明算法的有效性。最后,在給定路徑下研究了車次的最優(yōu)調(diào)度問(wèn)題,來(lái)提高顧客的滿意度。 3)根據(jù)近年來(lái)民航高速增長(zhǎng)的情況,預(yù)測(cè)未來(lái)航空票務(wù)公司將購(gòu)置大容量車輛,將問(wèn)題擴(kuò)展到混合車型,包括小轎車和中小巴士。同時(shí)為了體現(xiàn)實(shí)際中滿意度設(shè)定的多樣性,將滿意度量化為顧客對(duì)上車時(shí)間的要求,在一定滿意度和繞行限制下建立了混合車型的最小化成本模型,提出了一種基于移入移出的自適應(yīng)局域搜索算法進(jìn)行求解。該算法分別設(shè)計(jì)了三種插入和移出策略、并開發(fā)了一種多次重啟的確定式退火搜索結(jié)構(gòu)。大量的仿真結(jié)果驗(yàn)證了算法能在有效的時(shí)間內(nèi)得到高質(zhì)量的解；最后分析了變動(dòng)成本,為FTSC根據(jù)市場(chǎng)價(jià)格選購(gòu)車型提供支持。 4)根據(jù)機(jī)場(chǎng)接送服務(wù)是一種短途城市交通運(yùn)輸服務(wù)的特點(diǎn),允許在計(jì)劃期內(nèi)為每個(gè)車輛或司機(jī)安排多條路徑,研究了中間無(wú)返回的多行程車次分配與調(diào)度問(wèn)題(Multi-trips Vehicle Allocating and Scheduling Problem,簡(jiǎn)稱MVASR)。提出了一種基于叫車接送問(wèn)題(Dial-a-ride Problem,簡(jiǎn)稱DARP)的MVASP模型。該模型考慮了司機(jī)的最長(zhǎng)工作時(shí)間限制,同樣使用顧客抵達(dá)機(jī)場(chǎng)的時(shí)間滿意度和繞行限制。根據(jù)問(wèn)題的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了一種節(jié)約-插入結(jié)合的啟發(fā)式算法。在結(jié)果分析中將MVASP與VASP進(jìn)行比較,說(shuō)明MVASP在節(jié)約時(shí)間和費(fèi)用上的有效性；并將兩種運(yùn)輸模式MVASP和DARP進(jìn)行比較,為FTSC根據(jù)自身實(shí)際情況選擇合適的運(yùn)輸模式提供支持。 5)根據(jù)調(diào)度約束復(fù)雜多樣,調(diào)度的可行性不容易判定的特點(diǎn),研究了在給定路徑下,調(diào)度的可行性判定問(wèn)題。主要內(nèi)容包括以下三個(gè)方面： a)研究了帶最大等待時(shí)間和最大繞行時(shí)間的DARP在給定路徑下調(diào)度的可行性問(wèn)題；指出Hunsaker B和Savelsbergh M[1]設(shè)計(jì)的三階段算法在檢驗(yàn)最大繞行時(shí)間方面的不足；并給出了時(shí)間復(fù)雜度為二次的修正算法。 b)研究了給定VASP路徑下調(diào)度的可行性判定問(wèn)題,分別針對(duì)滿意度為抵達(dá)機(jī)場(chǎng)時(shí)間和上車時(shí)間,設(shè)計(jì)了兩個(gè)時(shí)間復(fù)雜度為線性的判定算法。 c)研究了給定MVASP路徑下調(diào)度的可行性判定問(wèn)題,開發(fā)了一個(gè)時(shí)間復(fù)雜度為線性的判定算法。
【圖文】：

我國(guó)航空旅客周轉(zhuǎn)量也得到了一定的提升。在國(guó)家綜合交通體系中所占的比例己由1990年4.1%上升到2007年的12.91%l5]。民航運(yùn)輸在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)發(fā)展中的地位和影響力越發(fā)重要l4，“]。圖1.2給出了1978一2007不同交通運(yùn)輸工具的客運(yùn)量變化趨勢(shì)l5]。一1一

鄋貝笱Р┦墾絎宦畚牡詼錅魯盜韭肪段侍餳壩τ玫淖凼?在CV即的模型描述中上引入連續(xù)變量u，，u，，表示車輛訪問(wèn)顧客點(diǎn)i后車輛的貨物流。例如圖2.2所示的車輛行駛路徑，路徑經(jīng)過(guò)10個(gè)點(diǎn)，頂點(diǎn)1到9為顧客點(diǎn)，頂點(diǎn)10為車場(chǎng)點(diǎn)。顧客號(hào)在圖中標(biāo)注，括號(hào)內(nèi)為顧客點(diǎn)的貨物需求量。其中一輛車的行駛線路為10分9今4分6分2分10，如果是配送路線則u，對(duì)應(yīng)的值分別為 ug==34，u4=28
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號(hào)】：F224;F562.6

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 袁志明;張琦;黃康;陳峰;;基于貝葉斯原理的車次號(hào)追蹤方法[J];交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息;2016年05期

2 曹瑋斌;曹亞斌;;高速鐵路車次號(hào)應(yīng)用安全[J];科技視界;2015年13期

3 武鵬;白雪;易志剛;;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車次追蹤算法研究[J];鐵道通信信號(hào);2014年02期

4 張t

本文編號(hào)：2610237