以規(guī)模化的方式集中多時段的運送需求,通過轉運和配送的方式實現貨物的送達,是現有快遞運輸和配送活動的普遍做法。但該模式下,企業(yè)很難以較低的成本實現對客戶快速響應的要求,如何解決運輸時效性與經濟性的矛盾,成為快遞企業(yè)運營中的難點。眾包被認為是最具前景的解決方案之一,它將客運和貨運一體化,利用出行中的私家車資源幫助托運人完成運輸任務。當前研究的運輸眾包類型多為隨機型,即運輸任務按時間點隨機呈現。然而,通過快遞中轉場轉運的快件,往往具有發(fā)運期固定、發(fā)運期間不追加快件等特性,此類固定任務情境較普遍地存在于擁有自動分揀設備的商超配送活動中。在固定任務情境的快遞運輸眾包過程中,定價是眾包活動開展的保障。定價過低,可能會造成托運方吸引不到合適數量的承運人;定價過高,則可能又會造成托運方在委托期內缺貨。這兩種現象都會導致托運方實際運輸成本高于最佳運輸成本。鑒于此,本文從經濟性與時效性角度考慮,提出使用社會大眾的運力資源完成中轉場與邊界網點間快遞運輸的眾包模式;以托運方節(jié)省成本期望最大化為目標,構建基于潛在承運人選擇行為的托運方收益管理模型,并對其中的潛在承運人選擇行為模型的結構特性、到訪量的預測方法、模... 

【文章來源】：吉林大學吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：141 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 選題背景和意義
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內外研究現狀
        1.2.1 眾包運營
        1.2.2 眾包承運人行為分析方法
        1.2.3 眾包情境下的收益管理
        1.2.4 研究現狀總結
    1.3 主要研究內容
    1.4 研究技術路線
第2章 固定任務情境下快遞運輸眾包定價分析
    2.1 運輸眾包的研究內涵
        2.1.1 運輸眾包的概念
        2.1.2 運輸眾包的內涵
        2.1.3 眾包活動的參與方和業(yè)務流程
        2.1.4 固定任務情境下運輸眾包研究范圍
    2.2 快遞運輸眾包網絡分析
        2.2.1 傳統(tǒng)快遞網絡體系
        2.2.2 包含運輸眾包的快遞網絡體系
        2.2.3 固定任務情境下快遞運輸眾包活動特征
    2.3 快遞運輸眾包可行性分析
    2.4 快遞運輸眾包收益管理分析
        2.4.1 收益管理理論方法
        2.4.2 收益管理在快遞運輸眾包領域適應性
    2.5 本章小結
第3章 眾包承運人選擇行為模型構建
    3.1 問題描述
    3.2 建模思路
    3.3 承運人選擇行為模型構建
        3.3.1 模型參數和變量
        3.3.2 選擇行為模型構建
    3.4 參數估計
        3.4.1 基于運營樣本的參數估計
        3.4.2 基于問卷樣本的參數估計
    3.5 算例分析
    3.6 本章小結
第4章 考慮潛在承運人到訪量的動態(tài)定價模型構建
    4.1 問題描述
    4.2 建模思路
    4.3 模型構建
        4.3.1 模型參數和變量
        4.3.2 潛在承運人到訪規(guī)律
        4.3.3 建模步驟
        4.3.4 一人一單委托模型構建
        4.3.5 一人多單委托模型構建
    4.4 模型求解
        4.4.1 求解方法
        4.4.2 使用策略
    4.5 算例分析
        4.5.1 算例計算
        4.5.2 經濟效益優(yōu)勢
        4.5.3 環(huán)境效益優(yōu)勢
    4.6 敏感性分析
    4.7 本章小結
第5章 考慮任務委托數據的動態(tài)定價模型構建
    5.1 問題描述
    5.2 建模思路
    5.3 模型構建
        5.3.1 模型參數和變量
        5.3.2 潛在承運人到訪規(guī)律
        5.3.3 一人一單委托模型構建
        5.3.4 一人多單委托模型構建
    5.4 算例分析
        5.4.1 潛在承運人選擇行為調查
        5.4.2 算例結果比較
        5.4.3 參數分析
    5.5 本章小結
第6章 結論與展望
    6.1 主要結論
    6.2 研究展望
參考文獻
作者簡介與科研成果
致謝



本文編號：3444451