第三方物流企业城节点间的最优运输方式选择研究

1、第三方物流企业城市节点间的最优运输方式选择研究一、摘要随着物流业的快速发展，第三方物流很快兴起并成为了物流发展的主流。 本文运用数学方法建立了一系列模型，借此预测总货运量并对第三方物流的运输 安排进行了优化。模型分为消费者和第三方物流公司两个主要部分， 立足消费者，通过选择不同运 输方式达到时间和运费的相对较优， 针对第三方物流公司，充分选择不同的运输 方式，达到运输成本和和运输时间符合公司利益。首先，通过2009到2015年的第三方物流行业发生的总货运量有关数据，运 用python语言的matplotlib包进行了数据可视化处理。运用三次多项式拟合算法 对2016年总货运量数据进行预测，与2

2、016年总货运量已知数据对比，误差较小。然后，从消费者成本节约角度出发，针对一条线路，对次日和标准两种运输 方式进行选择，对运费和运输时间赋予不同权重，建立消费者运输方式选择模型， 通过lingo求出消费者在一条线路上的最优运输方式，使在满足消费者运输时间 的前提下，运费达到最少。从第三方物流公司利益出发，针对一条线路，在起点和终点间有多个可变化 运输方式的，货物选择单一运输方式前提下，先建立了在约点时间内的，不同运 输方式综合运输模型；其次，引入超过运输时间惩罚机制，建立带时间窗的多式 联运运输优化模型。最后，考虑当第三方物流公司运输时，当货运量超过一定限度，单一运输方 式无法满足运输要求时

3、，通过层次分析法对各种运输方式进行赋权，对货物量进 行拆分，借此满足运输时间和运输成本较低的要求。关键词：多项式拟合消费者运输方式选择模型运输方式综合运输模型带 时间窗的多式联运运输优化模型层次分析法二、问题重述随着物流业的快速发展，第三方物流因流程简单、响应时间短、成本低、运 作效率高， 已经成为现代物流发展的主流。 准确预测总货运量和作出最优统筹安 排能有效的提升物流企业的竞争力。 如何预测总货运量、 怎样作最优统筹安排成 为了摆在我们面前的现实问题。问题分析 针对问题一，首先通过数据预处理填补数据中缺失的数据，修正数据中存在 明显错误的数据。 接着通过数据可视化简单观察货运量的未来发展趋

4、势。 接着又 对历年的数据进行拟合，最终预测未来几年货运量的具体数值。针对问题二，首先通过物流需求系数求出每天的物流需求量，然后立足于消 费者，通过对此日和标准两种运输方式赋予不同的权重， 使其满足在整个物流过 程中的运输时间短，运输费用低的要求。针对问题三，从第三方物流公司经济利益出发，在货物在运输途中中不可拆 分前提下， 先建立在约定运输时间内的， 从运输起点到运输终点的多种运输方式 综合运输模型； 然后，引入运输超过约定时间惩罚机制， 建立带时间窗的多式联 运运输优化模型。针对问题四，在运输货物特别多情况下，两个城市节点间的单一运输方式不 能满足运输要求时， 通过层次分析法对多种运输方式

5、进行赋权， 使运送的货物量 由多种运输方式来承担， 进而在满足约定时间， 运费低的条件下， 达到物流运输 的要求。三、拟合模型一） 数据的处理1、通过对附件一中的数据的观察发现，每年 12 月份的货运量当期值出 现缺失，经过简单的分析可以得到两条结论： （1）第 i 项累计值与第 i-1 项累计 值之差近似等于第 i 项的当期值。（2）货运量当期值 = 铁路货运量当期值 + 公 路货运量当期值 + 水运货运量当期值 + 民航货运量当期值。2、利用第一条结论，我们计算出每一年 12 月份的公路货运量当期值和水运 货运量当期值。3、利用第二条结论，我们计算出每年 12 月份的货运量当期值。4、20

6、09年 4月出现累计值为 0的情况，这显然是不正确的，我们利用第一条结论计算出近似合理的结果替代原先的 0值。（二）数据可视化为了更直观的从数据中读取信息，我们利用python语言的matplotlib包进行了数据可视化处理。通过绘制2009-2016年每年的总的货运量条形图，我们发现2009年以来年度 货运量累计值增长很快，但增速渐渐放缓，从2013年起，年度货运量累计值变化程度很小。历年货运星累计值条形图接着我们又分别绘制了历年四种货运方式的年度货运量累计值的条形图， 通 过图像可以发现铁路的年度货运量累计值先增加再减少， 近两年来保持平稳。公 路货运量再经过早期的快速增长后现在也保持平稳

7、， 略有起伏。水运货运量一直 保持上升势头，最近3年来增速放缓。民航在2010年突发式增长，2010年之后 略有降低，2013年开始逐步增长。32009-201当明值随月份甕化團历年水运赁运臺累计值条形图历年民航货运量累计值条形图为了具体观察一年之中每个月货运量的变化情况，我们又绘制了2009-2016年每年内货运量随月份的变化图。 通过图像可以发现每年的1月至2月，货运量 急剧下降，2月至3月又急剧增长，我们猜想这可能是由于春运导致客运量剧增 的后果，随后货运保持平稳增长的态势，只在2009和2010年在年末阶段出现过 下降。1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12通过上述分析，

8、我们可以得到这样的结论：在未来，每年的累计货运量应当有微小的波动。其中铁路和公路的货运量都是略有下降， 水运和民航的货运量有 所上升。在一年之中，1-2月份的货运量会大幅度的减少，3月份会迅速回升， 之后保持平稳增长。我们暂且认为货运量越多，说明第三方物流未来的发展情况 越好，由以上分析可知，未来第三物流行业的发展总体稳定， 水运和民航所承担 的货运量也会进一步上升。（三）数据分析为了精确的得出未来几年货运量累计值的大小（我们以次来刻画物流行业发展的好坏），我们通过对已知的每一年的货运量累计值和每一年不同运输方式的 货运量累计值数据进行处理，来预测未来的货运量累计值。我们通过附件一中的 数据可

9、以轻松算出2008年的货运量累计值大小。利用2008-2015年的数据建模， 预测2016年的数据，在将得到的数据与已知的2016年的数据进行比对，以反映 预测的好坏。尝试几次后，我们发现插值方法得到的预测值精度不高，3次多项式拟合得到的结果误差较小，可以接受。如下是拟合得到的公式：532-6098 x + 2.257e+04 x + 4.554e+05 x + 2.247e+06 = 032-507.9 x - 895.5 x + 3.678e+04 x + 2.983e+05 = 032-5734 x + 2.399e+04 x + 3.705e+05 x + 1.68e+06 = 032

10、140.7 x - 477 x + 4.798e+04 x + 2.684e+05 = 0323.889 x - 48.52 x + 196.4 x + 302.3 = 0铁路货运量累计值的R6年倚変化的拟合曲线公路货运虽累计值的Rfi年愣变化的拟合曲线4QW0Q “350KM0350000 -300000030W0Q T300000 -Voodoo3009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 3016 201 7水运货运量集计値的隧年卅变化的拟合曲线7OT00Q600MO50000040000030«X)02C09 2010 »11 2G12 20

11、13 2014 2015 釦托 3017醐 9 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 20172010 2011 2C12 3013 2014 2C15 2G16 2017民航货运量累计值的随年倚变化的拟合曲线总货运量累计值的随年笹变化的拟合曲线12四、消费者物流模型一） 模型概述消费者在选择物流服务时， 在时间允许的情况下， 会以成本为主要选择标准。 因此，消费者物流模型的主要影响因素是成本与物流的及时性。 这里，根据附件 2 得出每月份中每星期七天物流需求不同， 设星期一至星期天的物流需求指数分 别为错误！未找到引用源。 、错误！未找到引用源。 、错误！未找

12、到引用源。 、错 误！未找到引用源。、错误！未找到引用源。、错误！未找到引用源。、错误！未 找到引用源。 并且参考附件 3，建立模型，以选择最优的运输方式。二） 模型建立消费者在选择物流服务时，根据自己的需要，可选择次日或标准两种运输方 式，这样会产生不同的日期延时， 这里我们假设消费者的物流成本由寄货费用及 时间成本两部分组成， 且时间成本与日期延时成正比， 考虑一对城市节点的物流成本，建立消费者物流模型：错误！未找到引用源。（ 1）错误！未找到引用源错误！未找到引用源 式的货物质量错误！未找到引用源: 第错误！未找到引用源：第错误！未找到引用源：第错误！未找到引用源天的核算成本天消费者选择

13、次日运输方天消费者选择标准运输方式的货物质量错误！未找到引用源。 ：次日运输方式中轻货所占比例（年平均值，经验值）错误！未找到引用源。 ：标准运输方式中轻货所占比例（年平均值，经验值）错误！未找到引用源。 ：轻货的平均密度错误！未找到引用源。 ：次日运输方式中轻货价格错误！未找到引用源。 ：次日运输方式中重货价格错误！未找到引用源。 ：标准运输方式中轻货价格错误！未找到引用源。 ：标准运输方式中重货价格错误！未找到引用源。 ：年平均起步价日总和错误！未找到引用源。：标准运输方式比次日运输方式多出的天数错误！未找到引用源。：物流需求指数错误！未找到引用源。：常系数这里我们用错误！未找到引用源。表

14、示时间成本，经过查找资料及队内讨论， 我们认为物流需求指数可以反映消费者对物流的需求程度，从而反映运输时间的 长短对消费者的重要性，同时时间成本也会与不同运输方式的延时时长有关。通过翻阅一些文献，大多将时间转化为成本的模型均为采用指数模型。同时，时间成本也与货物的运量有关，为了统一量纲，我们采用 错误！未找到引用源。来反 映运量这一参数。因为随着 错误！未找到引用源。的增大，时间成本增多，消费 者会通过增加次日运输方式，减少标准运输方式的方法来减少自己的时间成本， 反映到我们所建的时间成本公式上便是 错误！未找到引用源。增加、错误！未找 到引用源。减小，这会使错误！未找到引用源。减小，从而减少

15、时间成本，显然 合理。由题目及附件二可知，每月份中每星期七天物流需求不同，星期一至星期天 的物流需求指数分别为 错误！未找到引用源。、错误！未找到引用源。、错误！未 找到引用源。、错误！未找到引用源。、错误！未找到引用源。、错误！未找到引 用源。、错误！未找到引用源。，为此我们可得出以下约束条件：丄Q%错误！未找到引用源。：一对城市节点每月货物运量（三）模型求解通过将（2）式代入（1 ）式，消掉错误！未找到引用源。对错误！未找到引 用源。进行求导，得出导函数 错误！未找到引用源。，再次求导得到二阶导函数 错误！未找到引用源。，从结果可以看出错误！未找到引用源。 是一个单调递减 的函数，且在一定

16、范围内错误！未找到引用源。存在零点，经验证零点两边邻域， 可确定该零点为 错误！未找到引用源。的极小值点，同时也是最小值点。在计算 过程中由于错误！未找到引用源。，由此我们得出了错误！未找到引用源。的取 值范围即：错误！未找到引用源。通过查找资料，我们得到了该模型中一些常 数的经验值，并将附件二、附件三给出的值进行代入，并将题目中所给出的星期 一至星期天的物流需求指数分别为 错误！未找到引用源。、错误！未找到引用源。、错误！未找到引用源。 、错误！未找到引用源。 、错误！未找到引用源。 、错误！ 未找到引用源。、错误！未找到引用源。 值 0.6，0.7，0.8，0.9，1，1.6，1.4 代入

17、 利用 lingo 依次算出一对城市节点第 错误！未找到引用源。 月每周每天的 错误！ 未找到引用源。由于我们发现 错误！未找到引用源。，且每周的星期一至星期天 的物流需求指数均相同， 我们可认为一对城市节点第 错误！未找到引用源。 月每 天的物流总运输量 错误！未找到引用源。 ，所以我们有理由认为 错误！未找到引 用源。可代表该对城市节点该月所运送的全部货物选择次日运输方式的货物质量 与选择标准运输方式的货物质量的比值。通过对该对城市节点12 个月的计算，将各月比值相加，得出该对城市节点全年的选择次日运输方式的货物质量与选择 标准运输方式的货物质量的比值。 从而得到该对城市节点上， 在题目提

18、供的物流 需求指数的前提下， 消费者在满足自己时间需求的前提下， 同时使物流成本达到 最小时，次日和标准两种运输方式的比重， 即从消费者的角度上得出每对城市节 点选择最优的运输方式。四） 模型应用下面，我们以上海广州为例，对消费者物流模型进行运用。将一些常数的 经验值，于附件二、 附件三给出的值进行代入， 和题目中所给出的星期一至星期 天的物流需求指数分别为 错误！未找到引用源。 、错误！未找到引用源。 、错误！ 未找到引用源。、错误！未找到引用源。 、错误！未找到引用源。 、错误！未找到 引用源。、错误！未找到引用源。 值 0.6，0.7，0.8，0.9，1，1.6，1.4 代入消费者 物流

19、模型，利用 lingo 依次算出上海广州第 错误！未找到引用源。 月中每周的 错误！未找到引用源。 ，下图为上海广州一月中每周的 错误！未找到引用源。 ， 如图：nuE>olll.:0 HXMWK HWsTTdmsscwwr'c'r'nl-二lJmTiwr.HWXHW兀丫 wKHB45o « aS+ Q 9O.5000000O q SO 000-003L » 1.苗 T2X1九出挣 140323"7-1 1OCH .N S2 . X 9 fi?"4专召召九 Fp 卫 3 778 - IS. "70 e3 eo aa

20、?xs昌工3 -4-=0SB <2 3l咚 0 6 43 X 9 l/T »X3 QT& StTSS , J&7M - S SO 9 17XE： 02OOd 1.3 iT-re 4J_ OJ2-2 E> . 7 0. 7 5 T3 X7 亠X T 32 fii 4 2 o =. eos»o5iE*ae O - SSGfiXO-7K.-OB C3 - XO9H3 9K-*-O9 C »工拦Z.昭些九左此+Q存 O v HO - 1 "7 i "T 6- -t 6 E. * O e为了使时间作用更明显，我们对 错误！未找

21、到引用源。取值较大，但这并不 影响一周内随着物流需求指数及每天运输量的变化， 消费者对运输方式选择的变 化趋势。如下图： «« :一 : 份份份份份份份份份才才才 月月月月月月月月月戶戶戶0 12 123456789111v - -利用此方法依次应用到2-12月，并计算错误！未找到引用源3.4151256571391223.10364115927586778. 9O18O1B42170M311.83567075380418341512654977468483.4151258917421922.69624069626567643.415126335605194523.0020

22、011892131682,05392930818445453,415126415832282723.002004369226004最终算出上海广州全年平均次日运输方式：标准运输方式的值为 3.116125:1，由于为了让时间成本的作用更明显，我们所取的 错误！未找到引用 源。值偏大，因此次日运输方式的所占比重较大， 但也基本反映当今物流高速化、 高效化的趋势。五、物流公司物流模型（一）模型建立从公司的利益角度出发，根据各条线路的运输情况，采用不同的物流模式， 考虑自货物起点和终点只有一条线路， 并且货物在起点和终点间的任意两个节点 间只能用一种运输方式运输，根据时间和成本需求得到如下模型。（二

23、）模型假设1 货运量在全程多式联运中保持固定不变 , 即不考虑在多式联运全程运输过程 中 发生货损货差、增加其他货物等使货运量改变的情况。2 任意起止点间的线路是唯一的，已经达到最短路径3 在起止点间存在 m 个允许允许转变运输方式的节点4 可以使用 n 种运输方式中的任意一种方式在多式联运网络中的任意两节点之间 进行运输5 物流任务在运输过程中不能分割运输， 即货物在各节点间只由一种运输方式统一 运输6 运输方式转换只发生在运输途中的节点处 ，而不会在两节点中途发生转运7 转运时只有转运时间，没有货物延迟时间 ，若有货物延迟时间，计入转运时间 中;8 任意一个节点处没有自身到自身的弧 ，即任

24、一节点处都不存在环9 多式联运网络中任意两节点间的距离是固定的 ，总路程被节点均分，不因运输 方式的改变而改变 ;10 运输方式的平均速度与弧无关11 货物在各个网络节点间运输过程中，所产生的运输成本只与运输方式的速度有 关，不考虑其他因素的影响，转运成本与两种不同运输方式属性有关12 在运输过程中， 不考虑天气等不可抗因素对全程运输时间和运输单价所造成的影I；"")（三）模型建立起点和终点间最小总成本："Olin殆十略谒十fEm Ik 曰1iEm fen货物不能分开运输：M+l i&n表示在每个节点货物最多只能进行一次转载iEn. l.,kE：n起点和终

25、点间总耗时c二郴叫),tl<t<t2130,1:1 表示节点i和i+1之间利用第I种运输方式,错误！未找到引用源0,1:1表示在节点i由第I种运输方式转换到第k0表示用其他方式； 错误！未找到引用源 种运输方式，0表示不进行转载； S:起点和终点间的距离S腑輔i+加 訓酣跚幽舷;错误！错误！错误！错误！未找到引用源 未找到引用源 未找到引用源 未找到引用源比例常量:第I种运输方式的速度:在节点i由第I种方式转换到k种方式的转载费用；:为在节点i从第I运输方式转换到第k种运输方式的转载时间；（四）模型求解首先对各种未知量进行赋值，利用matlab编写程序进行数据计算（附录一），最终得

26、到解除满足条件的最优解未知量值未知量值n3（公路1,铁路2,航空3）V115m4V220s2000V390c1000023 （i,k错误！未找到引040002000 (i,k 错误！用源。1,2,3）未找到引用源。1,2,3）340 （i,k错误！未找到引用源。1,2,3）2000 2000 0 （i,k 错误！未找到引用源。1,2,3）0炉2 0 4 （i,k错误！未找到引醴严'用源。1,2,3）400002000 （i,k 错误!未找到引用源。1,2,3）经过计算，得到最优方式1-3-2-2,即 采用公路-航空-铁路-铁路的方式在约束条件下可以达 到最优Zmin=149000 （元

27、）六、物流公司带时间窗的多式联运运输优化模型（一）模型概述在实际情况中，大多数运输方式的成本取决于总的运输量和运输路径等，需 要考虑规模效应。在每个节点，每种运输方式均有最大承载量，且每种运输方式 在不同的节点间路段的速度也会有所不同。 而且在实际运输中情况复杂，物品可 能不在规定的时间范围内到达目的地， 这将会产生一定的运输成本。为了解决这 些问题，建立带时间窗的多式联运运输优化模型。（二）多重选择成本模型在实际运输过程中，每种运输方式也会对应不同的运输方案。例如选用公路 运输的运输方式，会存在小车、大车、混用等运输方案。假定 错误！未找到引用 源。为在节点i,j间以k运输方式的成本函数 错

28、误！未找到引用源。的集合。每 个元素错误！未找到引用源。有一个固定成本（对应与纵轴的交点） 错误！未找 到引用源。，和一个可变成本（斜率），元素的左右边界分别为 错误！未找到引用 源。，错误！未找到引用源。，如图所示：14为了便于建模分析，对虚拟网络定义如下，设G= (V, E, N)为所考虑的图，其中V为节点的集合，E为边的集合，N为运输方式集合。G是所考虑 的地理图中物流节点和交通连接的抽象，V与实际物流运输网络中的节点相对应，E为所有可能的运输路径，两点之间可能存在有多条边，这些边分别与运 输模式对应，边的权重为运输方式对应的运输路径长度。设有M项作业，作业m在第i节点与第j节点之间只能

29、从N种运输方式中选择一种，且每种运输方 式每次只能选择一种运输方案。为了建模方便，采用 Croxton相似的标记方法，应用以下变量：1、 错误！未找到引用源。表示运输方案CC上的货物运量，如果 错误！未 找到引用源。则错误！未找到引用源。和错误！未找到引用源。，即：货物在每 个节点上只能选择一种运输方案。2、错误！未找到引用源。表示货物如果采用运输方案cc,则错误！未找到 引用源。，否则错误！未找到引用源。如果忽略i, j对于某种运输方式k来说，运量为q的单位成本计算可用以 下公式：q = mm 乂 ©I严 +ccGCC并受到以下约束：cceCC< l 严 < rccyc

30、c vcc e CCccCCreV VcceCCVcc e CC在多式联运网络中，在一些节点需要从一种运输方式向另一种运输方式转 换，需要将货物搬运，产生设备费、人力费等，可近似认为转运成本与运量线性相关:eikq（三）运输时间和转运时间的转换影响运输时间的因素比较多，如运输方式、运量、是否转运、道路状况、天 气状况、交通状况等。由于道路状况、天气状况、交通状况等属于外部不可控， 有很大的不确定性，运输时间主要取决于运输方式，运量、道路长度，是否转运 等，这里主要考虑这些因素的影响。运输时间:25转运时间:错误！未找到引用源。错误！未找到引用源。错误！未找到引用源。运输方式从I转变为k的转运单

31、位时间系数第k种运输方式在节点i,j间的运输时间为在节点i从第错误！未找到引用源。 运输方式转换到第k种运输方式的转载时间（四）带时间窗的多式联运运输优化运输模型假设作业m所包含的货物在运输的过程中可选择需要的运输方式及方案，但每件货物每次只能选择一种运输方式中的一种运输方案。由多重选择成本模型在每个节点累加可得最终的运输成本，得到多式联运运输模型：c=minI 22 （帧啦+臨换）认+ X Z 亦即屮kEN ccECC约束条件：3tQ"=知m - %m=lE "嬴-5ccECCccCCll）k G R+ Vcc E CC瘾 e 04 vcc e CC各变量意义：错误！未找

32、到引用源。：作业m在节点i,j间的运量错误！未找到引用源。：节点i,j间的运输能力上限错误！未找到引用源。：第k种运输方式在节点i、j间的运输速度错误！未找到引用源。：在节点i、j间以第k种运输方式运送运量为q的货 物时的单位运价错误！未找到引用源。：在节点i、j间以第k种运输方式的运输距离错误！未找到引用源。0,1 : 1表示在节点i由第 错误！未找到引用源。 种运输方式转换到第k种运输方式，0表示不进行转载错误！未找到引用源。：在节点i由第错误！未找到引用源。种方式转换到k种方式的转载费用错误！未找到引用源。：为在节点i从第错误！未找到引用源。运输方式转 换到第k种运输方式的转载时间（五）

33、时间窗口模型"2聲+ j艸错误！未找到引用源。：作业m运输时间窗上界错误！未找到引用源。：作业m运输时间窗下界为了减少一个约束，同时使时间窗口模型添加到目标函数中，最终形成带时 间窗的多式联运运输优化模型，在这里引入惩罚因子 1:伽皿促匚-為+乃JETm>Tm= 0tETm<TmLTm上式与偏离时间及作业量有关的时间偏离惩罚函数，用于计算时间偏离惩罚费用。错误！未找到引用源。表示货物提早到达的时间成本，对应实际运输中货 物提前到达需要的仓库存储费用； 错误！未找到引用源。表示货物刚好在时间窗 口期内到达，不需要额外费用；错误！未找到引用源。表示货物延后到达的时间 成本，对

34、应实际运输中货物延后到达需要给消费者一定的赔偿，同时也会对物流公司的声誉造成一定影响，损失较大，因此用指数表达式。七、货物量大情况下模型（一）模型概述o第i+1第i节根据专家在各个节点的实际意见进行评估，得到成对比较矩阵错误！未找到引用源。错误！未找到引用源。 错误！未找到引用源。当货物量较多，某节点间单一的运输方式不能满足运输需求时，需要用到多种运输方式联合运输，使货物最终满足运输时间短和成本较低的要求， 首先依据不同节点距终点的距离和占有货物量和不同运输方式的属性， 根据层次分析法确定不同运输方式的权重，最终计算所用时间和费用（二）模型假设（三）模型建立针对单一节点各种运输方式耗时minT

35、=max错误！未找到引用源。错误！未找到引用源。0,1: 1表示当第i个节点的某种运输方式转运货物量大于 0，0表示转运货物量为0应用层次分析模型确定各种运输方式所占比重1、货物在某个中间节点进行多种运输方式的转运时，无等待，滞留等情况,各种运输方式有其固定的转运时间2、货物输送时间是给定的，要在规定的时间内将应急物资输送到终点公路B1航空B3运输方式一第i个运输节点产生单一运输方式不能满足货物运输量要求，且第i个节点货物量为qi，有公路，铁路，航空三种运输方式,每种运输方式的载货量为G1,G2, G3各种运输方式到达i+1节点的时间分别为T1,i+1，T2,i+1,T3,i+1( T>

36、0)各种运输方式的运输费用为 错误！未找到引用源(C>0)选取运输方式0运输时间w1运输载荷W3铁路B2运输成本W2运输方式2运输方式n错误！未找到引用源。错误！未找到引用源。错误！未找到引用源。错误！未找到引用源。C=错误！未找到引用源。错误！未找到引用源。根据其最大体征值 错误！未找到引用源。 的特征向量，经归一化后，记为w错误！未找到引用源。CI=错误！未找到引用源。根据Saaty表找到RI值验证CR=错误！未找到引用源。.<0.1如果不满足则调整成对比较矩阵是满足条件根据B对W构造成对比较矩阵错误！未找到引用源。错误!错误！未找到引用源。C=错误！未找到引用源。错误!未找到

37、引用源。错误！未找到引用源。(i=1,2,3)未找到引用源。B层对W层的因素的排序一致性指标为CIi错误!错误!未找到引用源。错误！未找到引用源。未找到引用源。，随机一致性指标为RIi ,层次总排序一致性比率为CR=错误！未找到引用源若 CRvO.1，则 bi(bi1, bi2, bi3)(i=1,2,3)则各种运输方式所占权重则在此节点运输费用乙=W1*z1*错误！未找到引用源。Wi=错误！未找到引用源。* bi1+错误！未找到引用源。* bi2+错误！未找到引用源。* bi3(i=1,2,3)+W2*z2*错误！未找到引用源。+W3*z3*错误！未找到引用源。各种运输方式转运物资量总和不小

38、于该节点货物总量错误！未找到引用源。> qi此时，总运输时间T=错误！未找到引用源。T < t限制t：货物在第i个节点不分开运输所用时间成本Z=错误！未找到引用源。八、参考文献1 熊桂武 , 带时间窗的多式联运运输优化研究 J ，重庆大学， 2014-09-012 尚金伟 , 地震应急救灾物资配送研究 J ，燕山大学， 2010-12-013 张仁平，许洪，熊伟，不同含权方式物资输送路径优化模型研究 J ，中国储运， 2009-04-054 汪鹏飞 , 带时间窗的多式联运运输优化研究 J ，合肥工业大学， 2010-04-015 Fabio Nelli, Pyhton 数据分析实战

39、，北京，人民邮电出版社， 2006-8九、附件#问题 1 拟合预测货运量#编程语言： Python#三次多项式拟合z = np.polyfit(xxx, yy, 3) p = np.poly1d(z) z1 = np.polyfit(xxx, yy1, 3) p1 = np.poly1d(z1) z2 = np.polyfit(xxx, yy2, 3) p2 = np.poly1d(z2) z3 = np.polyfit(xxx, yy3, 3) p3 = np.poly1d(z3) z4 = np.polyfit(xxx, yy4, 3) p4 = np.poly1d(z4) #输出拟合公式

40、 print(p) print(p1) print(p2) print(p3) print(p4) #计算拟合的值 xxxx = np.arange(1,10) yyyy = p(xxxx) yyyy1 = p1(xxxx) yyyy2 = p2(xxxx) yyyy3 = p3(xxxx) yyyy4 = p4(xxxx) #绘图 plt.plot(xxxx, yyyy, 'r-') plt.plot(np.arange(1,9), np.array(dataCum), 'go') plt.title(' 总货运量累计值的随年份变化的拟合曲线 '

41、;) plt.xticks(np.arange(1,11), np.array('2008','2009','2010','2011','2012','2013','2014','2015', '2016','2017')plt.legend(' 拟合曲线 ', ' 真实值')plt.show() #问题 2 优化模型 #工具： Lingo min = s;c = 1000; p = 0.5;q = 0.5; aa = 1432642 ; bb = 1757317 ; w1 = x1 + y1; w2 = x2 + y2 ; w3 = x3 + y3 ; w4 = x4