基于竞价系统的货物交易及配送优化研究

　　摘要：物流运输过程中往往涉及中转和仓储问题，在物流运输的线路选择中把中转时所发生的仓储选择及仓储费用考虑到总的物流运输过程当中，如何选择供货商和物流线路能够使得整个物流过程的总费用最小化是一个很有价值的问题。针对这一问题建立三边多对多数学模型，并引入VCG机制设计突破供给方、运输方、需求方(采购)三方信息不对称的限制，并在文中证明说真话是竞标者的最优策略，最后通过引入一个算例证明了文中模型的正确性和有效性。

　　关键词：VCG机制;线路选择;仓储;竞标;采购

　　《服务外包》杂志创刊于2014年，以"宣传普及服务外包、传递服务外包市场信息、促进中国服务外包大力发展"为办刊宗旨，是目前中国服务外包领域唯一国家级期刊。

　　0引言

　　货物采购成本及中转仓储运输成本是决定货物终点成本的关键因素。据统计2017年我国社会物流总费用为12.1万亿元。究其原因，发现运输过程中的空载现象严重，买卖双方匹配度不高都是造成物流费用连年增加的主要原因。党的十九大提出建设网络强国，推动大数据、互联网同实体经济的深度融合。在此基础上贵州省成功实现了“大数据+冷链物流”助推“黔货出山”。所以本文准备依托大数据平台的巨大优势，结合物流运输中的实际问题建立模型以期能够达到降低空载率，提升买卖双方交易效率的目的。本文所进行的具体研究是同质物品涉及多产地、多销地间进行一次或多次转运的综合供货策略以及物流线路的优化问题。

　　国内外学者对物流运输方面的相关研究主要分为选址和线路优化两个方面。熊桂武(2017)研究了国内整车物流联合运输中资源共享模式下地域优化问题。姜彦宁(2017)以物流运输总成本最小化为目标研究了共享仓储中心模式下的整车物流运输路径优化问题。陈丹丹、洪卫运用Dijkstra算法求解了以费用最小化为目标的有时间窗约束的动态路径运输优化问题。Hans-Joachim Schramm(2017)对德国多式联运运输路径问题进行了研究。胡志华四(2015)采用混合整数规划模型解决了运输中枢纽点的重新配置优化。从以上对物流问题的研究中发现，大多数学者在物流问题的研究中对于运输转运中的仓储问题并没有进行考虑，而在实际转运过程中是可能发生的，因此本文在研究中引入了转运点的仓储问题。在机制设计方面，赖明辉、薛巍丽(2019)研究了我国公路运输空驶现象严重的问题，设计了一种不完全信息条件下的运输人运输协作中的迭代拍卖机制，并通过算例实验证明了机制的强有效性;以上学者都对问题进行了深入的研究，根据问题本身的特点设计了更具创新意义的研究模型，并证明了模型很好的适应性。

　　在物流采购方面，胡新学、周根贵(2019)研究了单源头采购和双源头采购模型，并在零售商的角度求得最优采购策略;周乐欣、宋山梅(2018)研究了在物流市场的第四方作为物流市场的组织者依托大数据平台的优势建立一个物流供需方平台化竞价交易系统的可行性;所以本文从机制设计的角度人手，对物流转运问题和转运过程中的仓储问题进行建模分析，从商品需求者的角度整体考虑供应商的选择、运输路线的选择和运输过程中的货运仓储问题，使总的到货过程费用最小化，社会福利最大化的目的。同时本文所引用的机制设计满足激励相容约束和参与理性约束，并给出模型的分配规则及支付规则，最后通过算例分析验证了模型的正确性和合理性。本文的创新点有以下三个：(1)本文在物流线路选择过程中的中转点加入了仓储的价格、仓库容量等限制更具现实意义。(2)本文综合考虑转运中融入仓储选择后的整个物流系统的线路优化，并通过机制设计进一步提升了物流运输效率。(3)研究了买卖方、物流承运方，多方竞价情况下的模型优化及线路选择。

　　1问题介绍及模型的建立

　　1.1问题介绍

　　本文所要研究的问题分为三部分：一是货物的物流运输(产地到仓库之间、仓库与仓库之间、仓库到需求地之间);二是转运过程中的仓储;三是处理过程中如何综合处理货物供给方、物流承运方、仓储方和货物需求方这四个对象的报价信息已进行合理的路线选择及货物分配。

　　本文处理的这三个问题兼顾了先前学者对仓储这一因素的忽视。通过VcG机制设计可以促使多方竞价过程中竞标人选择真实报价，同时通过求解目标函数最小化使机制设计与线路优化得到了很好的结合。对于上述问题，通过图1对这一问题进行更直观的介绍。

　　3机制性质分析

　　以第三节模型的分配规则和支付规则为基础，在此讨论对本文的模型所设计的交易机制是否满足参与理性约束和激励相容约束，对此以每条成交边的承运人和供货方的竞标人作为本文的讨论对象。

　　3.1参与理性(IR)分析

　　从2.1可知，成交边的承运人最后获得的实际支付为其竟标时的报价加上其参与运输时社会福利增加的部分。设承运人参与运输的单位成本为c，承运人的单位报价为r，承运人在这条边获得承运资格时社会福利增加的部分为U，则该成交边的承运人在这条边最后获得的实际支付为r*q+U。当r>c时，r*q+u-c*q=(r-c)*+u>0，如果承運人报价r时成交，则报价为c时也一定可以成交，反之，若报价为c时可以成交，则报价r不能确定交易能否达成。因此报价r>c降低了承运人的中标可能性;当r

　　3.2激励相容(IC)分析

　　根据支付规则，物流承运人和生产方的赢标者所获得的支付为其报价与实际运输量或出货量的乘积加上赢标人参与运输或者仓储使社会福利提升的部分，设竞标人(物流运输、生产方)的单位成本为c，参与竞标的单位报价为r，社会福利的增加量为u。在这里会有以下两种情况：(1)当r>c时，赢标人在本次物流运输过程中的收益与报价为c时的收益相比没有变，而竞标人在报价r时的赢标概率比报价为c时的赢标概率要低;(2)当rc和r

　　4模型验证

　　假设有如下物流运输模型，1、2、3为货物的三个供给方，提供除报价以外其他无差别的货物，来供给7、8、9、10四个不同地点的货物需求方，如下图正方形点4、5、6为货物转运过程中的三个存储中心。本文的目标是求出一个运输方案在多方竞价的背景下既要满足需求方需求又能使货物运输过程中所发生的费用最小化。该问题如图2所示：

　　图3即为把图2中带有仓储中心的物流问题转化为求最小运输费用的线路优化问题。通过计算机随机生成了以下数据信息如表1至表3所示：

　　通过lingo对本问题进行建模求解并进行判定，得到的结果为：0-1：182;0-2：277;1-4：182;2-5：277;4-12：182;5-13：277;12-7：103;12-6：79;13-6：16;13-10：110;6-14：246;14-8：109;14-9：137。其中在线路1-4、2-5这两段线路中都同时有两个承运人进行运输。

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文章名称： 基于竞价系统的货物交易及配送优化研究

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