运输产品配置模型研究
物流运输模型与优化方法研究
物流运输模型与优化方法研究随着全球化的发展，物流运输在现代经济中变得越来越重要。
强大的物流运输网络能够推动货物和信息高效流通，提高供应链的效益和竞争力。
因此，研究物流运输模型和优化方法对于提升物流业绩至关重要。
物流运输模型是指用于描述和分析物流运输系统的数学模型。
通过构建合理的模型，我们可以深入了解物流运输系统的运作机制，从而找到优化方案。
物流运输模型常用于以下几个方面：1. 路线规划：物流运输模型可以帮助确定最佳的运输路线。
在此模型中，我们可以考虑多个因素，如路况、距离、燃料成本和交通拥堵等，以确定最经济和最快速的运输路径。
这有助于降低物流成本和提高物流效率。
2. 运输调度：物流运输模型可以帮助优化运输调度计划。
运输调度涉及到合理分配运输资源和调度运输任务，以确保运输过程的高效和稳定。
通过物流运输模型，我们可以确定最佳的运输任务分配方案，并合理安排运输车辆的行程和装载。
这有助于提高运输资源的利用率和减少空驶率。
3. 库存管理：物流运输模型可以帮助优化物流库存管理。
物流库存是指在不同环节和节点上的存货量。
通过建立库存模型，我们可以预测需求、计划订货量和安全库存水平，并最大程度地减少库存成本和库存积压现象。
这有助于缩短供应链的响应时间和提高客户满意度。
物流运输优化方法是指对物流运输问题进行求解和优化的方法。
下面介绍几种常见的物流运输优化方法：1. 整数规划：整数规划是解决物流运输问题的常用方法之一。
通过将问题转化为数学模型，我们可以利用整数规划方法求解最优解。
整数规划考虑了运输量的整数性质，能够更准确地描述实际情况，并求解最佳的运输方案。
然而，由于整数规划问题的复杂性，求解过程可能会变得非常耗时。
2. 启发式算法：启发式算法是一种快速且高效的求解物流运输问题的方法。
与整数规划相比，启发式算法不一定能够找到全局最优解，但能够找到满足实际需求的较好解。
常见的启发式算法包括遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等。
运输方式选择的多属性决策模型及其算法研究
运输方式选择的多属性决策模型及其算法研究一、引言在物流系统中，运输方式选择是非常重要的一步，它关系到运输成本、交货期、货物的完整性等问题。
由于不同的运输方式有不同的特点和优劣势，因此在选择运输方式时需要考虑多种因素。
多属性决策模型是解决此问题的重要方法，常见的多属性决策模型有层次分析法、灰色关联度法、熵权法等方法，本文将会对其进行详细介绍和算法研究。
二、多属性决策模型多属性决策模型是指面对多种可选方案及其多个属性，综合考虑多种因素，确定最优方案的一种方法。
在运输方式选择中，需要考虑的因素包括：运输距离、运输时间、运输成本、可靠性等等。
多属性决策模型的目标就是将这些因素综合起来，选择出最具优势的运输方式。
1.层次分析法层次分析法是一种将复杂问题层次化、分解成逐层递进的子问题，并通过逐层比较来确定各子问题之间重要性和询问结果的方法。
其基本思想是将目标或决策问题分解为若干个层次，构建出层次结构模型，并通过对层次结构模型进行一系列的层次分析，得到各个层次的分析结果，最终确定方案。
对于运输方式的选择，分别进行层次分析，这些层次分析的主要要素有目标层次、准则层次、方案层次三个层次。
（1）目标层次：该层次反应选定运输方式的目标或终极利益满足度，或运输方案的综合效益水平。
（2）准则层次：该层次为目标层次的补充，即准备解决方案层次的决策要素，如运输时间、运输费用、运输安全性和可靠性等。
（3）方案层次：该层次包括实施决策的方案，常常用两个处理单元来评价方案，以评定方案的一致性和相对重要性。
2.因素分析法因素分析法又称主成分分析方法，其基本思想是通过降维处理的方式，将多个评价指标转化为少数不相关的评价指标，从而便于对各方案进行评价比较。
对于运输方式的选择问题，只要确定各评价指标及其权重，就可以用因子分析法计算权重与因子之间的关系。
在运输方式选择中，一般采用因子分析法来计算各指标之间的相关性。
这样做的好处是可以分析出多个维度的因素，从而作为选择运输方式的指导意见。
物流运输规划与优化模型求解方法的研究与比较
物流运输规划与优化模型求解方法的研究与比较随着全球经济的不断发展和扩大，物流运输在现代社会中变得更为重要。
物流运输规划和优化成为了企业降低成本、提高效率的关键。
本文将研究和比较物流运输规划与优化模型的求解方法。
一、物流运输规划模型物流运输规划是指通过建立合理的运输路线和安排运输资源，以最小化运输成本、提高服务水平和满足客户需求为目标的规划过程。
物流运输规划模型通常包括以下几个主要方面：1.1 运输网络模型运输网络模型描述了物流运输系统中不同运输节点之间的关系和连接。
它通常采用图论中的网络模型来表示，包括节点和边。
节点表示不同的运输节点，例如工厂、仓库和销售点，边表示节点之间的运输路径。
1.2 需求预测模型需求预测模型用于估计不同地区或客户对产品的需求量。
这是物流运输规划中至关重要的一步，准确的需求预测可以帮助企业减少库存和运输成本，并提高客户满意度。
1.3 运输成本模型运输成本模型用于计算不同运输方案的成本。
它通常考虑到各种因素，如运输距离、货物重量、燃料价格、运输方式等。
通过优化运输成本，企业可以提高运输效率，降低运营成本。
二、物流运输优化模型求解方法物流运输优化模型的求解是指通过数学方法和算法寻找最优解的过程。
下面介绍几种常见的物流运输优化模型求解方法：2.1 线性规划线性规划是一种广泛应用于物流运输规划中的方法。
它将物流运输规划问题转化为数学模型，通过线性优化算法求解最优解。
线性规划方法的优点是计算效率高，求解过程相对简单。
2.2 整数规划整数规划是线性规划的一种扩展形式，它在求解过程中要求变量取整数值。
在物流运输规划中，整数规划常用于考虑路径选择、货物装载等问题。
整数规划能够提供更准确的解决方案，但求解过程更为复杂。
2.3 启发式算法启发式算法是一种基于经验和直觉的求解方法，通过一系列规则和策略来搜索最优解。
在物流运输规划中，启发式算法常用于求解复杂、大规模的问题。
它的优点是可以在较短时间内找到近似最优解，但不能保证找到全局最优解。
物流运输路线优化模型研究
物流运输路线优化模型研究物流运输是现代经济发展中不可或缺的一环，而物流运输路线的优化则是提高效率、降低成本的重要手段。
为了解决物流运输中的路线选择问题，学者们提出了许多优化模型。
本文旨在通过研究和分析不同的物流运输路线优化模型，探讨其方法和优缺点。
一、传统的物流运输路线优化模型1. TSP模型（旅行商问题）TSP模型是最经典的物流运输路线优化模型之一。
它的目标是找到一条最短路径，使得经过所有城市，且回到起点。
TSP模型虽然简单易懂，但是当城市数量增加时，计算复杂度呈指数级增长，难以应用于实际物流环境中。
2. VRP模型（车辆路径问题）VRP模型是一种更为复杂的物流运输路线优化模型。
它考虑到了多车辆、容量限制、时间窗口等实际问题，使得其在解决实际物流运输中的路线选择问题上更具有实用性。
VRP模型可以通过遗传算法、模拟退火等启发式算法求解，但问题规模增大时，求解过程的时间复杂度也呈指数级增长。
二、改进的物流运输路线优化模型1. 基于模糊集的物流运输路线优化模型传统的物流运输路线优化模型大多只考虑到了时间和距离等数值因素，忽略了很多实际环境中的不确定性。
模糊集理论可以有效地处理模糊性和不确定性，因此运用模糊集理论构建的物流运输路线优化模型更能适应实际情况。
这种模型可以综合考虑路线长度、时间窗口、交通拥堵等因素，并通过模糊推理方法得出最优路线。
2. 基于人工智能的物流运输路线优化模型近年来，人工智能技术的快速发展为物流运输路线优化带来了全新的思路。
人工智能技术可以通过大数据分析、机器学习等方法，从历史数据中学习和总结经验，为物流运输提供更智能的路线选择。
例如，利用深度学习技术可以对交通拥堵情况进行实时预测，并根据预测结果调整路线，以提高运输效率。
三、物流运输路线优化模型的优缺点1. 优点：（1）提高运输效率：物流运输路线优化模型可以通过合理规划路线，避免交通拥堵，减少运输时间，提高运输效率。
（2）降低运输成本：优化后的路线可以减少里程、节省燃料消耗，降低运输成本。
铁路货物运输物流管控模型研究与优化
铁路货物运输物流管控模型研究与优化随着经济的发展和全球贸易的增长，铁路货物运输在国内和国际贸易中扮演着越来越重要的角色。
近年来，为了提高铁路货物运输的效率和准确性，研究铁路货物运输物流管控模型并进行优化已成为一个紧迫的任务。
本文将介绍铁路货物运输物流管控模型的研究与优化，并讨论其在实际应用中的意义和挑战。
首先，铁路货物运输物流管控模型的研究旨在建立一个能够有效管理和控制铁路货物运输的系统。
该模型需要考虑各种因素，包括货物的种类、数量、运输距离、运输时间、运输成本等等。
通过建立合理的数学模型，并借助现代信息技术和数据分析方法，可以实现对铁路货物运输全过程的监控和控制。
其次，为了优化铁路货物运输物流管控模型，需要综合考虑各种因素和约束条件，以实现最大的运输效益和资源利用率。
首先，优化模型需要注意货物的集中配载和转运，以减少空载率和运输成本。
其次，要优化运输的路线规划和调度安排，以缩短运输时间和降低延误率。
同时，还需要优化货物仓储和配送的流程，以提高运输的灵活性和响应速度。
在实际应用中，铁路货物运输物流管控模型的研究与优化具有重要的意义。
首先，优化模型可以提高铁路货物运输的效率和准确性，降低货物损失和延误风险。
其次，通过建立合理的模型和优化方法，可以实现铁路货物运输与其他运输方式（如公路、水运等）之间的无缝对接，提供更加便捷的货物运输服务。
此外，优化模型还可以为相关政府部门和企业提供决策支持，使他们能够更好地规划和管理货物运输。
然而，铁路货物运输物流管控模型的研究与优化也面临一些挑战。
首先，铁路货物运输的复杂性和多样性使得建立全面有效的模型变得困难。
其次，铁路货物运输的管控需要涉及到多个环节和多个利益相关方，协调各方的合作也是一项具有挑战性的任务。
此外，运输大数据的处理和分析也对模型研究和优化提出了新的要求。
综上所述，铁路货物运输物流管控模型的研究与优化对于提高铁路货物运输的效率和准确性具有重要的意义。
物流管理系统中的运输调度模型研究
物流管理系统中的运输调度模型研究在物流管理系统中，运输调度是一个关键的环节。
如何合理安排运输计划，优化运输路径，降低运输成本，提高运输效率，一直是物流管理者所追求的目标。
而在这个过程中，一个有效的运输调度模型就显得尤为重要。
一、物流管理系统中的运输调度模型运输调度模型是指运输管理系统中的一个计算模型，用于指导物流公司合理安排运输计划，以达到优化运输路径、降低运输成本等目的。
一个合理有效的运输调度模型，需要考虑到如下几个方面。
1. 运输车辆的数量在运输调度模型中，需要考虑到运输车辆的数量。
一般来说，物流公司需要对自己的运输成本、运输路线、货量等一系列因素进行分析，选择合适的运输车辆数量，才能够有效地降低成本，提高效率。
2. 运输路径的规划运输路径的规划是运输调度模型中另一个非常重要的环节。
在物流管理系统中，运输路径的规划需要考虑到货物的运输距离、物流设施的位置、道路运输的效率等多方面因素，以合理安排运输路径，提高运输效率。
3. 运输时间的选择在运输调度模型中，物流公司需要考虑到运输时间的选择，以达到减少周转时间、提高货物流转效率的目的。
一般来说，物流公司需要根据货物的种类、运输距离、运输量等因素，选取合适的运输时间，以降低成本、提高效率。
二、运输调度模型的研究现状目前，国内外对于运输调度模型的研究已经比较成熟。
在国内，运输调度模型的研究主要集中在物流企业的部分分布式调度问题、集装箱码头调度问题、城市市内配送问题等方面。
在国外，运输调度模型的研究已经涉及到了动态调度、多维调度、组合调度、随机调度等多个领域。
三、运输调度模型的应用案例1. 某电商企业的运输调度模型近年来，电商业务的迅猛发展，对物流管理提出了更高的要求。
例如某电商企业，其快递订单量高达每天200万单，如何合理安排运输调度，降低运输成本，提高送货速度，成为了物流管理者面临的一大难题。
针对这一难题，该电商企业采用了一种运输调度模型。
通过流程优化、联合派件和运转稳定等措施，使每辆快递车的派件量减少20%，每辆快递车的出发时间提前约40分钟，每辆快递车的涉及范围平均扩大30%，从而提高了运转效率，降低了物流成本。
运用线性规划对运输问题进行研究运输问题在企业管理方面的应用
运用线性规划对运输问题进行研究运输问题在企业管理方面的应用一、本文概述随着全球化的推进和市场竞争的日益激烈，运输问题在企业管理中扮演着越来越重要的角色。
如何有效地进行物资运输、降低成本、提高效率，成为了企业运营中必须面对和解决的问题。
线性规划作为一种数学优化技术，为运输问题的研究和解决提供了有力的工具。
本文旨在探讨线性规划在运输问题中的应用，以及它在企业管理中的实际作用。
本文将首先介绍线性规划的基本概念、原理及其在运输问题中的应用原理。
接着，通过具体案例，分析线性规划在运输问题中的实际应用，包括如何建立运输问题的数学模型、如何运用线性规划求解最优运输方案等。
本文还将探讨线性规划在企业管理中的其他应用，如资源分配、生产计划等。
本文将总结线性规划在运输问题和企业管理中的应用效果，并展望未来的发展趋势。
通过本文的研究，我们期望能够帮助企业更好地理解和应用线性规划，优化运输方案，提高运营效率，从而在激烈的市场竞争中获得优势。
也希望本文能为相关领域的研究人员提供参考，推动线性规划在运输问题和企业管理领域的研究和发展。
二、线性规划理论基础线性规划是一种数学方法，用于解决具有线性约束和线性目标函数的优化问题。
它广泛应用于各种领域，包括运输问题。
在企业管理中，线性规划尤其适用于资源分配、生产调度和物流优化等问题。
线性规划问题的基本形式可以描述为：在给定的线性约束条件下，最大化或最小化一个线性目标函数。
这些约束条件和目标函数都是由决策变量的线性组合构成的。
决策变量是在问题中需要优化的变量，例如运输量、生产量等。
在运输问题中，线性规划可以用于优化运输成本、运输时间和运输路线等。
例如，假设一个企业需要将其产品从多个工厂运输到多个销售点，每个工厂和销售点之间的运输成本可能不同。
通过线性规划，企业可以找出一种运输方案，使得总运输成本最低，同时满足各种约束条件，如每个工厂的生产能力、每个销售点的需求量等。
线性规划的理论基础包括线性代数、凸分析和优化理论等。
物流网络优化与多模式运输的模型研究
物流网络优化与多模式运输的模型研究一、引言物流网络优化是现代物流管理的重要课题之一。
随着全球化和电子商务的发展，物流网络变得更加复杂和庞大。
在满足客户需求、降低运输成本、提高物流效率的同时，如何优化物流网络的结构和运作方式成为了研究的重点。
而多模式运输则是物流网络优化的重要手段之一，它通过综合利用不同的运输模式，使得货物能更加高效地运输到目的地。
二、物流网络优化的模型研究物流网络优化的模型研究旨在通过数学建模和优化算法，寻找最佳的物流网络结构和运作方式，以达到降低成本、提高效率的目标。
1. 供应链网络模型供应链网络模型是物流网络优化的基础。
它通过对供应链各环节的关系和作用进行建模，来分析供应链中的瓶颈点和优化空间。
其中，常用的供应链网络模型包括二阶段配送中心选址模型、二阶段配送中心规模模型、设施位置和路径选择模型等。
通过这些模型，可以确定配送中心的数量和位置，以及货物在物流网络中的转运路径。
2. 装载优化模型货物的装载优化是物流运输过程中一个关键环节。
装载优化模型通过数学建模和优化算法，确定每个运输单位的最佳装载方案，使得运输单位的装车率达到最大，从而减少运输成本。
常见的装载优化模型包括二维和三维装载问题模型，以及基于遗传算法和模拟退火算法等的优化方法。
三、多模式运输的模型研究多模式运输是指在物流运输过程中，综合利用不同的运输模式，如公路、铁路、航空和水路等，以提高运输效率和降低成本。
1. 多模式运输路线选择模型多模式运输路线选择模型是通过数学建模和优化算法，为运输单位选择最佳的运输路线。
该模型考虑了各种运输模式的特点和优势，并根据货物的特性、运输时间和成本等因素，确定最佳的运输路线。
常见的多模式运输路线选择模型包括多模式物流网络模型、多模式运输路径规划模型等。
2. 多模式运输协调模型多模式运输协调模型是为了实现各种运输模式之间的衔接和协作。
该模型考虑了各种运输模式之间的运力和运输时间的差异，通过优化算法和运输规划，实现不同运输模式之间的无缝衔接，以提高整体运输效率。
农产品物流配送路径优化模型研究
农产品物流配送路径优化模型研究随着农业现代化的推进，农产品物流配送问题日益凸显。
如何高效地将农产品从产地运送到消费者手中，成为了现代农业发展的一大挑战。
本文将探讨农产品物流配送路径优化模型的研究，旨在提供一种有效的方法，以解决农产品配送中的问题。
首先，我们需要对农产品物流配送的特点进行分析。
农产品的特点在于易腐、易变、易损以及批次较大，这导致了农产品物流链路的复杂性和不确定性。
因此，我们需要建立一个能够适应这些特点的模型来解决配送路径问题。
其次，我们引入图论中的最短路径算法来优化农产品物流配送路径。
最短路径算法是一种常见的算法，用于在图中查找从起点到终点的最短路径。
在农产品配送中，我们可以将农产品的产地、仓库、物流中心和消费地点构建成一个图，通过最短路径算法来确定最佳的配送路径。
然而，仅仅应用最短路径算法还不足以解决农产品物流配送问题。
我们还需要考虑其他因素，如物流成本、货车容量、配送时间窗口等。
因此，我们可以将这些因素作为约束条件引入到优化模型中，以达到更好地优化配送路径的目的。
例如，我们可以将物流成本作为目标函数，运用线性规划的方法来求解最优路径。
此外，我们还可以考虑一些先进的技术手段来优化农产品物流配送路径。
比如，利用物联网技术，我们可以实时监测温湿度等环境参数，以保证农产品的品质和新鲜度。
同时，利用智能调度系统，我们可以提高配送效率，减少运输时间和成本。
最后，我们可以借鉴其他行业的物流优化经验，如快递物流、电商物流等。
这些行业在物流配送方面积累了丰富的经验，可以为农产品物流配送提供借鉴和参考。
综上所述，农产品物流配送路径优化模型的研究是一个复杂但重要的课题。
通过建立适应农产品特点的模型，运用图论和线性规划等方法，结合先进的技术手段，我们可以为农产品物流配送提供一种高效、经济且可持续的解决方案。
这不仅有助于提升农产品的市场竞争力，还可以满足人们对健康、安全农产品的需求，促进农业产业的可持续发展。
运输需求预测模型研究与应用
运输需求预测模型研究与应用运输需求的准确预测对于物流行业的发展和运营决策至关重要。
随着全球贸易的不断发展和物流需求的不断增加，运输公司和供应链管理者需要一种可靠的方法来预测未来的运输需求，以便为客户提供高效的物流服务。
运输需求预测模型可以帮助物流公司根据历史数据和相关因素来预测未来的需求量。
这种模型可以使用各种数据分析和预测技术，如回归分析、时间序列分析和机器学习方法。
以下是一些常用的运输需求预测模型的介绍。
1. 回归分析模型：回归分析模型是一种常见的运输需求预测方法，它通过建立运输需求与各种影响因素之间的关系来进行预测。
这些影响因素可以包括季节性变化、经济指标和市场趋势等。
通过回归分析，可以确定各个因素的权重和影响程度，从而预测未来的需求量。
2. 时间序列分析模型：时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法，它通过观察和分析时间序列数据中的趋势、季节性和周期性等特征来进行预测。
在运输需求预测中，可以使用各种时间序列模型，如移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。
这些模型可以帮助运输公司捕捉到运输需求的周期性和季节性变化，从而提供准确的预测结果。
3. 机器学习模型：机器学习是一种基于数据和模式识别的预测方法，它通过训练模型来学习和预测未来的需求。
在运输需求预测中，可以使用各种机器学习算法，如决策树、随机森林和神经网络等。
通过输入历史数据和其他影响因素，机器学习模型可以自动学习运输需求的规律和模式，并给出准确的预测结果。
运输需求预测模型的应用可以在各个层面上实现，包括运输公司的运营决策、供应链管理者的需求规划和资源配置等。
以下是一些典型的应用场景：1. 运力调度优化：通过运输需求预测模型，运输公司可以更准确地预测未来的货运量，从而优化运力的调度和资源的配置。
这样可以避免运力的浪费和过剩，提高运输效率和成本效益。
2. 场地规划和货物配送：在城市物流和快递行业中，准确预测未来的运输需求对于场地规划和货物配送至关重要。
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岛
Ｋ ｌ ２ ４ ５ Ｔ １／２ ｌ ２ ３ Ｚ １／４ ｉ／２ １ ２ Ｄ １／５ ｌ／３ ｌ／２ １
西安～延安段铁路运输产品有４种（临客不考 虑），分别是动车（Ｄ）、直达（ｚ）、特快（Ｔ）、快速 （Ｋ）。随机抽样调查西安一延安的乘客，获取其满 意的运输服务向量矿值；请专家对上述４种运输产 品的技术经济特征进行评判，计算旅客ｉ选择每一
种运输产品的效用值，并对其进行排序。 １。判断矩阵Ｘ
特征向量ｗ２
０．１ｌＯ Ｏ．２２３ ０．４０５ ０．６２２
Ｋ Ｔ Ｚ Ｄ
Ａ。。＝４．。２４，ｃＩ＝专譬｝＝。．００８，ｃ。＝可Ｃ１＝。．００９；
表５判断矩阵ｙ３
Ｂ３ Ｋ Ｋ １ ２ ３ ５ Ｔ ｌ／２ １ ３ ４ Ｚ ｌ／３ １／２ Ｉ ２ Ｄ Ｉ／５ １／４ Ｉ／２ ｌ
表１
相对重要性的权数
（一）效用模型
假设通道内客运需求按其出行涉及的因素权重 分为ｍ类，在特定距离上可供选择的运输产品有ｎ
种（受经济、技术约束），为了表示不同旅客运输产 品选择行为，引用效用函数。假设第ｉ种运输产品 的效用值与运输选择行为之间具有线性关系，则
Ｕ。＝ｕｎ＋占☆（ｉ＝１，２，…，ｎ；ｔ＝１，２，…，ｍ） （１）
构建玎阶判断矩阵ｙ。
３．运输产品方案排序与运输产品投放
根据判断矩阵ｘ、ｙ，构建决策矩阵ｚ，利用排序
方法，得到运输产品方案重要度排序表，选出ｉ类旅
客满意的运输产品ｃ；。然后根据通道需求生成率，
３９
万方数据
确定ｉ类客运需求数量，考虑投入产出比例关系（运 输产品开发、投放的前提是产品投人成本与产出达 到合适的关系。企业投资一般情况下是财务收人略 大于产品投入，政府投资一般追求国民经济收入大 于产品投入），确定运输产品的投放数量及投放序 列。在此过程中，如果判断矩阵一致性检验不通过，
判定准则时，旅客ｉ首先考虑快速车辆，快速车辆基
利用抽样技术获取旅客和随机选取专家对运输 产品Ｃ（Ｄ／Ｚ／Ｋ／Ｔ）的技术经济指标进行评价，并对 判断矩阵进行一致性检验。评价过程如表３、表４、
表５、表６所示。 可以看出，４个判断矩阵口中ｃ。指标都小于
本上是站站停靠，增加了旅客上车的方便性。
３．合成排序
根据矩阵ｘ的判断结果和矩阵ｙ的判断结果， 构建决策矩阵ｚ，利用合成排序公式得到４种运输
前大部分运输服务产品单一，缺少层次性。运输需 求的异质性和运输服务的单一性，可能造成局部运 力过大和总体相对不足并存的结构性问题，影响经 济社会发展。要解决运力结构性矛盾，交通运输业
度。随着货物价值增加和居民收入提高，经济因素 逐步让位于时间因素，也就是说运输需求能否实现， 主要取决于时间是否合适、准时。对于旅客来说，感 受因素（舒适性）十分重要，这主要取决于出行消耗 的精力与体力等，属于舒适性、便捷性的范畴。结合 上述分析，本文将运输需求分为４个类型。
随机调查旅客ｉ，获取其技术经济特性指标，构 建判断矩阵石，利用规范列平均法计算ｗ（特征向
量）、Ａ一（最大特征值）、Ｃ。（一致性指标）和ｃ。（随
特征向量ｗ３
Ｏ．１１４ ０．１９８ ０．３４６ ０．６４２
Ｔ Ｚ Ｄ
机一致性比率），其中平均随机一致性指标Ｒｌ＝０．９ （判断矩阵是４阶），确定旅客类型，设定经济性、时
得好”转变。其中“走得好”最主要的表现就是“走 得舒适”。但由于存在城乡二元结构，目前城镇居 民与农村居民收入存在差距，且居民内部收入存在 差距，还存在一部分价格敏感型旅客。由于价格反 映价值，因此，此类服务产品舒适度较差。反过来， 时间敏感型旅客一般也属于舒适型旅客¨“。
术经济特性向量（准则层剐，最高层为满意运输产
岛
７ ｌ ３ ２
毋
５ Ｉ／３ １ Ｉ／２
玩
３ １／２ ２ １
Ｗ
特征向量矾
０．３９６ ０．２４２ ０．１３８ ０．０７８
０．５８２ Ｋ ０．０７２ Ｔ ０．２０１ Ｚ Ｏ．１４５ Ｄ
＆
Ｂ３
毋
ｋ＝４．１３８，ｃ【－每早＝０．０４６，ＣＲ＝鬲Ｃｌ＝ｏ．０５１；
由于Ｃ。＝５．１％＜２０％，具有较好的一致性。 从表２可以看出，特征向量值中经济性指标最大
品（目标层Ａ），模型见图ｌ所示。
一、运输产品设计
运输需求主体选择何种运输产品实现位移，主
要看运输需求特性与运输产品特性能否有效契合。 因此，运输产品设计过程可以看作是运输需求主体
选择满意服务的反推过程。本文以运输通道铁路客
图１
递阶层次结构模型示意图
２．相对重要度的比例标度与判断矩阵
运产品设计为例，以效用函数为基础，利用ＡＨＰ方
第一，时间敏感型。此类运输需求一般对价格 不敏感，但对时效性要求严格，例如商务白领、政府 官员等出行需求，高科技产业链上下游产品、高端商
必须遵循市场规律，以需求为导向设计运输产品，提
供差异性运输服务。 以需求为导向配置运力，首先要明确运输需求
的要求——运输需求的技术经济特性，并依此进行 需求分类。运输需求主体选择运输服务一般考虑运
通过随机调查方式获取旅客出行意愿（除安全 性），基于表１构建判断矩阵Ｘ。判断矩阵Ｘ的标
经济性、时效性等。
旅客选择运输产品的过程，是旅客依据自身经
验选择效用值最大的运输产品的过程。其数理函数 关系式为
Ｍ＝ｍａｘ（ｕａ）＝ｍａｘ［．及西，ｓ。）＋占ｎ］ （３）
定过程是旅客对满意运输产品的标定过程，同时也 是判定旅客所属类型的过程。
运输产品配置模型研究
张建
（长安大学经济与管理学院，陕西西安７１００６４） 摘要：通过效用函数模型解析旅客选择运输服务的机理，利用ＡＨＰ模型研究运输需求主体 所属类别及其选择具体运输产品整个过程。在此基础上，结合客运需求不同类别生成率及数量，并 按照经济均衡原则配置运输产品，以西安一延安段铁路运输产品配置为例，检验了该配置模型的科
法来研究这一过程。
运输产品选择决策的根本问题是从一组已知方 案中选择一个理想的方案。理想方案是根据一定的 准则，通过效用极大化而产生的。这个问题的困难 之处是难以对每一种运输服务进行定量的测度。
ＡＨＰ方法考虑到运输服务效用测度的特点，提出了 相对重要性的比例标度（表１），两个元素相对重要 性的比较可变换到一个数。
效用；占。为效用函数中的随机项，指由于干扰因素或
观测误差引起的非确定效用，一般取非负整数。 ｕ。数理表达式为
ｕ“＝八ｄ‘，ｓ ｅ）
（２）
式中：ｄ。为ｔ类旅客属性向量，是指旅客对产品服务
上述非零数的倒数
数目，那么第二个参数相对于第一个参数就 有倒数值。
品质要求的描述；ｓ．为第ｉ种运输产品的属性向量。
是产品服务品质的描述，主要包括舒适性、安全性、
效性、舒适性、便捷性依次为曰，，８：，曰，，曰。，运输产 品为Ａ，过程如表２所示。
表２判断矩阵ｘ
Ａ ＢＩ Ｂ２ １ １／７ １／５ １／３
ｋ＝４．０２６，ｃ。＝等＝。．００９＇ｃＲ‘＝可Ｃ１＝。．００９；
表６判断矩阵Ｌ
Ｂ４ Ｋ １ ｌ／２ １／３ １／４ Ｔ ２ ｌ ｌ／２ １／３ Ｚ ３ ２ １ ｌ／２ Ｄ ４ ３ ２ １
相对重要度的比例标度
定义 两个因素同等重要 一个因素比另一个因素稍微重要 一个因素比另一个因素明显重要 一个因素比另一个因素强烈重要 一个因素比另一个因素极端重要 上述两相临判断的中值 如果一个参数相对于另一个参数有上述的
ｌ ３ ５ ７ ９ ２、４、６、８
式中：以为第ｔ类旅客选择第ｉ种运输产品的效用； ｎ。为效用函数中的系统成分，指可观测到的确定性
式（而不是具体选择某一种交通方式中的具体运输
服务产品）时考虑的因素。现代社会，时间因素（时
效性）是影响运输需求能否实现的最重要因素，随 着社会经济的发展，旅客（货物）对于时间要求越来 越严格，时效性要求越来越高。经济因素（经济性）
主要是指货主或旅客对于一种运输服务价格敏感程
通资源按照需求导向分层供给。但现实情况是，目
方便因素（便捷性）主要是旅客或货主选择交通方
收稿日期：２０１４－０１－２０
务用品等货运需求。第二，价格敏感型。此类运输 需求对运价较为敏感，对时间不敏感，例如，中低收 入阶层如学生、农民工等出行需求，低价值的粮食、 煤炭等运输。第三，便捷型。此类运输需求主要注 重购票、到站、办理各种相关手续是否方便等要求。
（Ｗ＝Ｏ．５８２），因此旅客ｉ属于经济型旅客。 ２．判断矩阵ｙ
Ａ一“．０３３，ｃＩ＝每早－０．０１ｌ，ｃ。＝杀．０．０１２；
格低；从判断矩阵ｙ２结果可以看出，以时效性为判 定准则时，旅客ｉ首先考虑动车；从判断矩阵ｙ３结 果可以看出，以舒适性为判定准则时，旅客ｉ首先考 虑动车；从判断矩阵ｙ４结果可以看出，以便捷性为
学性。 关键词：运输产品；客运需求；效用函数；ＡＨＰ；交通运输业；交通资源 中图分类号：Ｕ２９４ 文献标志码：Ａ 文章编号：１６７１－６２４８（２０１４）０２－００３８－０４
交通运输按照运输需求特性快捷、高效、安全、 舒适地实现需求的空间位移。运输需求和其他需求
一样，是有层次的，全面满足不同层次的需求需要交
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会经济发展的重要要素，其配置合理与否直接影响 社会经济发展，作用重大。但目前交通运输业在发 展过程中存在一系列问题，其中运力过剩与不足并 存的结构性矛盾突出，这与交通运输发展遵循的指 导原则有关，由于交通运输业发展指导理念从前苏 联引进，带有计划经济烙印，强调供给主导、数量均 衡，忽略需求导向。市场经济体制下，竞争机制配置 交通资源起基础性作用，更强调需求导向，这就要求 运输需求主体需要什么，供给主体考虑经济均衡的 基础上，尽量满足其要求。本文在这方面做了一些 探讨，基于需求导向，构建了运输产品配置模型，为 优化交通资源提供借鉴。
输过程中是否安全、方便，时间是否合适，价格是否
合理等因素，旅客还可能考虑是否舒适等因素。其