【摘要】：隨著國內(nèi)經(jīng)濟持續(xù)、快速發(fā)展,人們對服務型企業(yè)的要求越來越高。因此,如何在日趨激烈的市場競爭中推出更具吸引力的服務已經(jīng)成為這類企業(yè)占領市場、立于不敗之地的關鍵。 進入21世紀,在中國民航高速增長的帶動下,代售各個航空公司機票,并提供各種附加值服務的航空票務公司(Flight Tickets Sales Companies,簡稱FTSC)應運而生。航空票務公司是一典型的服務型企業(yè),其主要功能是代售機票,但是隨著公司之間的競爭日益加劇,這些公司紛紛推出新的服務種類來吸引更多的顧客。近來一些航空票務公司為了吸引顧客,提高顧客的滿意度,推出了免費上門接送顧客到機場的服務項目。該服務的推出不但方便了顧客的出行,節(jié)約了顧客的出行成本,而且成功地為票務公司吸引了很多潛在顧客。但是,由于該業(yè)務并不能給公司帶來直接的經(jīng)濟利潤,如何降低成本就成為該業(yè)務能否成功實施的決定因素。 作為國家杰出青年科學基金(70625001)、國家創(chuàng)新研究群體科學基金(70721001)、國家重點基礎研究發(fā)展計劃資助項目(2009CB320601)和教育部博士點基金(20060145009)的組成部分,本文將航空票務公司中實施的機場接送服務描述為一種車次分配與調(diào)度問題(Vehicle Allocation and Scheduling Problem,簡稱VASP)。該問題從模型的角度來說,可以歸結(jié)為經(jīng)典的車輛路徑與調(diào)度問題(Vehicle Routing and Scheduling Problem,簡稱VRSP)。VRSP是運作管理領域一種典型的優(yōu)化問題。本文在對機場接送服務進行深入分析的基礎上,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)化問題。研究成果及核心內(nèi)容主要有以下五個方面： 1)根據(jù)機場接送服務的特點,將顧客滿意度量化為顧客到達機場的時間要求,將運輸成本分為車次啟用的固定費用和車輛的運行費用。在一定滿意度下,提出了一種集劃分的模型來描述機場接送服務中的車次分配與調(diào)度問題。根據(jù)模型的特點,設計了基于集劃分的精確解算法及啟發(fā)式算法來分別求解小規(guī)模和大規(guī)模問題。最后通過結(jié)果分析,驗證模型的實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場接送服務中的VASP,同樣將滿意度量化為抵達機場的時間要求。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)問題特征,設計新的評價因子,提出了一種基于最小評價因子的順序插入啟發(fā)式,通過與CW節(jié)約算法比較,說明算法的有效性。最后,在給定路徑下研究了車次的最優(yōu)調(diào)度問題,來提高顧客的滿意度。 3)根據(jù)近年來民航高速增長的情況,預測未來航空票務公司將購置大容量車輛,將問題擴展到混合車型,包括小轎車和中小巴士。同時為了體現(xiàn)實際中滿意度設定的多樣性,將滿意度量化為顧客對上車時間的要求,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局域搜索算法進行求解。該算法分別設計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)果驗證了算法能在有效的時間內(nèi)得到高質(zhì)量的解；最后分析了變動成本,為FTSC根據(jù)市場價格選購車型提供支持。 4)根據(jù)機場接送服務是一種短途城市交通運輸服務的特點,允許在計劃期內(nèi)為每個車輛或司機安排多條路徑,研究了中間無返回的多行程車次分配與調(diào)度問題(Multi-trips Vehicle Allocating and Scheduling Problem,簡稱MVASR)。提出了一種基于叫車接送問題(Dial-a-ride Problem,簡稱DARP)的MVASP模型。該模型考慮了司機的最長工作時間限制,同樣使用顧客抵達機場的時間滿意度和繞行限制。根據(jù)問題的特點設計了一種節(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進行比較,說明MVASP在節(jié)約時間和費用上的有效性；并將兩種運輸模式MVASP和DARP進行比較,為FTSC根據(jù)自身實際情況選擇合適的運輸模式提供支持。 5)根據(jù)調(diào)度約束復雜多樣,調(diào)度的可行性不容易判定的特點,研究了在給定路徑下,調(diào)度的可行性判定問題。主要內(nèi)容包括以下三個方面： a)研究了帶最大等待時間和最大繞行時間的DARP在給定路徑下調(diào)度的可行性問題；指出Hunsaker B和Savelsbergh M[1]設計的三階段算法在檢驗最大繞行時間方面的不足；并給出了時間復雜度為二次的修正算法。 b)研究了給定VASP路徑下調(diào)度的可行性判定問題,分別針對滿意度為抵達機場時間和上車時間,設計了兩個時間復雜度為線性的判定算法。 c)研究了給定MVASP路徑下調(diào)度的可行性判定問題,開發(fā)了一個時間復雜度為線性的判定算法。
【圖文】：

我國航空旅客周轉(zhuǎn)量也得到了一定的提升。在國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]。民航運輸在國民經(jīng)濟發(fā)展和社會發(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不同交通運輸工具的客運量變化趨勢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，，表示車輛訪問顧客點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10個點，頂點1到9為顧客點，頂點10為車場點。顧客號在圖中標注，括號內(nèi)為顧客點的貨物需求量。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，對應的值分別為 ug==34，u4=28
【學位授予單位】：東北大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：F224;F562.6

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本文編號：2610237