基于无车承运的多式联运流线网络匹配研究

贺政纲，杨晓蕾，贾艳丽

(西南交通大学交通运输与物流学院，成都611756)

0 引 言

当前我国货运市场存在物流成本高、物流资源整合效率低、车货信息匹配率低等问题.为了进一步解决我国货运市场存在的问题，2017年3月发布了《交通运输部办公厅关于做好无车承运试点运行监测工作的通知》，无车承运人的发展迎来了新机遇.无车承运人是指不拥有车辆而从事货物运输的个人或单位[1].其基本模式包括平台类、专业运输、综合服务型无车承运人.企业逐渐探索无车承运新模式，例如“无车承运+甩挂运输”“无车承运+多式联运”“无车承运+共同配送”等模式，本文重点对“无车承运+多式联运”模式进行分析.

目前在无车承运人相关研究方面，在模式探索上，王勉等[1]分析了我国无车承运人的模式及运营创新，对未来的发展进行了展望.承运平台的车货匹配研究方面，李慧[2]通过研究物流信息服务平台中的车货供需业务流程板块，应用多目标排序算法分别建立了以车源方为主和货源方为主的两方匹配模型.姚国龙[3]从经济、时间和服务质量等方面考虑了车货匹配因素并进行了分析，主要采取的方法包括专家法与多层次模糊综合评价法.吴广盛[4]首先通过应用模糊综合评价法和多属性决策理论建立了车货双方的供需排序模型，紧接着介绍了双边匹配理论，并建立了车货双方的供需匹配模型.多式联运的研究方面，谢泗薪等[5]提出在“一带一路”战略下，我国多式联运的快速发展及其发展新模式.孙岩[6]分析了当前多式联运的特征及其发展存在的一些问题，对多式联运路径规划进行分类并建立了路径规划模型.

综上，大部分学者对无车承运人的模式、多式联运、车货匹配方面的研究较多，但是对于如何实现“无车承运+多式联运”整个过程最大匹配度的研究相对较少.本文基于流线网络匹配度、考虑交易方偏好的双边匹配理论建立以“货+车+阶段联运”三级的流线网络最大匹配度为目标函数的双层规划模型，提高整个过程的匹配度，从而达到有效利用物流运力资源的目的.

1 “无车承运+多式联运”模式分析

简而言之，“无车承运+多式联运”是无车承运平台对货源组织运输过程中，不再单一的委托货车车主完成全部运输，而是在运输过程中，采取分别委托阶段承运人联运的方式完成整个承运过程，整个过程包括了业务流程与货物运输流程.

1.1 业务流程分析

客户在无车承运平台发布货源信息，无车承运平台根据客户要求为其提供运输方案，选取公路承运人及联运方式，然后客户选择确认方案并与无车承运平台签订合同.平台根据客户选择方案组织运输.由于涉及联运，选择较为专业，平台进行多式联运业务时，在车货匹配阶段，采取派单模式，由平台发布货源并通过派单模式来选取公路实际承运人，给出匹配方案.完成公路运输后，与铁路、航空、水运阶段承运方进行订单的交接，由分段承运方完成后续运输.

1.2 货物运输流程分析

当客户与无车承运平台创建合作关系签订合约，平台将货物与实际承运人匹配成功后，由实际承运人运输货物，当完成公路运输后，若是整车，则直接验货装箱运输；若是零担，需验货并等待拼单运输至目的地.图1为“无车承运+多式联运”流程分析图.

图1 “无车承运+多式联运”流程分析图Fig.1 "Carrier broker+multimodal transport"process analysis diagram

2 流线网络分析

物流供需网络可抽象为由若干特定的点、线和权构成的流线网络[8]，反映了各种物流活动之间的一种供需关系.本文在多式联运阶段构建流线网络匹配模型.流线网络如图2所示，vij为第i级第j层顶点.匹配度是指在流线网络结构中的任意两相邻节点之间，物流组织方案与客户在物品数量、服务时间和费用之间的贴近程度.

3 多对多双边匹配分析

多对多双边匹配理论是在“无车承运人+多式联运”模式下实现车货最大匹配度的重要理论.本文主要是考虑交易方偏好建立多车源对多货源车货匹配模型，即交易双方考虑自己偏好制定评价标准，利用平台进行双方匹配的模型.结合前人研究，对车货匹配系统中的货主选取重量、体积、长度等7个指标来对车辆进行评价；车主选取重量、体积、长度等8个指标对货源进行评价，具体车货匹配评价体系如图3所示.联运匹配系统的构建中，参考文献[9]，货物承运车辆对联运方式选择指标为成本、时间等7项指标，联运方对承运货物车辆评价指标为时间、数量、成本等4个指标，具体如图4所示.

图2 “货+车+阶段承运人”三级流线网络图Fig.2 Three-level flow network diagram of“cargo+car+stage carrier”

图3 考虑交易方偏好的多对多车货双边匹配示意图Fig.3 Schematic diagram of bilateral matching of many-to-many vehicles considering the preferences of the trader

图4 考虑交易方偏好的多对多承运货物与联运方式双边匹配示意图Fig.4 Schematic diagram of bilateral matching of many-to-many cargo and intermodal modes considering the preferences of the counterparties

4 “无车承运+多式联运”流线网络匹配模型构建

基于双层规划理论，对“无车承运+多式联运”流线网络匹配度进行分析.本文构建的流线网络优化模型即车货匹配属于下层匹配优化决策，在此基础上，结合后续联运方式，对运输网络全局进行匹配度优化属于上层目标决策.在模型假设的前提下，模型建立分为3个步骤：

Step 1建立基于用户偏好的车货双边匹配度函数.

Step 2建立基于用户偏好的联运方式双边匹配度函数.

Step 3将联运双边匹配度与车货双边匹配度结合，建立“无车承运+多式联运”的综合匹配模型.

4.1 模型假设

(1)1个货物只选择1辆车及1种联运方式运输；

(2)每个货物都能被车辆运输且都可在后续的联运方式中被选择承运，即车辆运力足够满足货物运输要求，联运过程中不同方式的运力水平也足够满足货物运输要求；

(3)在此不考虑货物的特殊性.

4.2 基于用户偏好的多对多车货双边匹配度函数的构建

车货匹配度目标函数为

约束为

式中：λ1为货物对车辆评价下匹配度隶属度函数所占权重；K为承运车辆的集合；为货物对车辆u指标评价下的匹配度；为u指标的权重；表示车辆对货物v指标评价下的匹配度；为v指标的权重.

式(6)约束了每个货物都能被1辆车承运；式(7)约束了每辆车至多对1个货物承运；式(8)规定了第i个货物对第k辆车匹配满意度rik的综合方式；式(9)规定了第k辆车对第i个货物的匹配满意度sik的综合方式.

4.3 后续联运流线网络匹配度函数的构建

SIM800C模块串口的电平为2.8 V，而AT89S52单片机的串口电平为5 V，故不能直接相连，需要做电平转换。模块本身有一个VDD-EXT引脚输出2.8 V电压可以使用。SIM800C的TXD与AT89S52的RXD电平转换电路如图4所示，AT89S52的TXD和SIM800C的RXD电平转换电路如图5所示。RTS和CTS流控信号电平转换与此类似。

车货匹配度目标函数为

约束为

式中：λ2为货物对车辆评价下匹配度隶属度函数所占权重；表示车辆承运货物对承运方式e指标评价下的匹配度；为e指标的权重；表示车辆对货物f指标评价下的匹配度；为f指标的权重.

式(16)约束了每个已被车辆承运的货物都能被一种联运方式承运；式(17)规定了第k辆承运货物车辆对第j种联运方式匹配的满意度okj的综合方式；式(18)规定了第j种联运方式对第k辆承运货物车辆匹配的满意度pkj的综合方式.

因此，无车承运与多式联运物流流线网络综合后的匹配目标函数为

5 案例研究

现有某无车承运人企业开展了“无车承运+多式联运”的业务，有6个货主在平台提交货源信息，要求平台提供长途运输的服务，平台需就货源信息的限制从初步筛选的8车源，以及空、铁、水3种联运方式中进行匹配，完成整个运输过程的规划.

5.1 模型变换

为了便于求解，模型可转换为离散的双层规划模型.

上层规划为

下层规划为

5.2 参数设置及求解分析

(1)参数设置.

货源对车辆的不同评价指标所占权重、车辆对货源的不同评价指标所占权重，以及联运过程中双边不同评价指标权重参考前人研究加以确定，由于不是本文研究重点，在此不加以赘述，且由于数据繁杂，在此仅列明综合评价指标后的双边匹配表，分别如表1～表4所示.

表1 货源对车源满意度评价表Table 1 Supply source satisfaction evaluation

表2 车源对货源满意度评价表Table 2 Satisfaction evaluation of vehicle sources to sources

表3 承运车辆对联运方式满意度评价表Table 3 Satisfaction evaluation of carrier vehicles to intermodal modes

表4 联运方式对承运车辆满意度评价表Table 4 Satisfaction evaluation forms for consigned vehicles by intermodal mode

(2)求解方法.

参考货运市场现状，将λ1设置为0.65，λ2设置为0.5，对匹配度双层规划模型采用ε-全局优化算法进行求解.

Step 1运用lingo求解所建立的模型，若解可行即为模型的最优解，停止；否则，设综合匹配度的误差界为ε=0.05，计算匹配度M的上界.

Step 2根据上层解，改变xik产生上下层新解，新解的上层匹配度为M′.

Step 3如果，则停止；否则，令.

Step 4引进约束M≤γ，构造新的线性规划问题，求解若获得新解，则转Step2；否则，令转Step3.

(3)计算结果及分析.

将数据带入模型求解结果如表5所示.6个货源依次被编号B5、B2、B6、B1、B4、B3的车辆承运，在后续的联运中除货源A3、A5选择铁运，货源A6选择水运外，其他3个货物选择空运方式完成后续的运输过程.

车货匹配过程中，通过基于用户偏好的双边匹配，分别从车和货的不同角度出发，选择匹配，较为全面、有效地给出了相对简单信息匹配来说更优的方案；在联运过程中，空运方式在成本方面匹配率低，在其他方面匹配率较高，由于模型中将成本转化在了综合考虑的匹配率中，指标统一在同一数量级，降低了成本对其选择的影响，因此，联运方式选择空运的较多.

表5 求解结果Table 5 Solution result

6 结 论

无车承运人模式在现阶段的发展中还处于探索阶段，多专注于公路货运，对于联运领域鲜有涉足，“无车承运+多式联运”从平台出发，考虑了以平台为主的多式联运模式的组建，其在增加业务范围、降低运输成本、加强客户的粘着性与保持长期收益等方面有着一定的优势.新模式下，基于车货双边匹配与联运双边匹配的综合匹配模型是对其进行组织运输选择的良好评判标准，但由于本文所研究的网络模型较为单一，还可进一步推广.