在货运市场中协调停靠位供应与合同供应
数据结构与算法
2026-03-26 v1 最优化与控制
摘要
货运行业正经历数字化革命，交易量不断增大，由数字市场促成。这些市场的核心能力是通过采购承运商的服务来满足对卡车运输需求（货物）。值得注意的是，这些服务既通过长期合同获取——其中承运商承诺容量来执行货物（例如，承诺司机队或 lane 级别的容量）——也通过短期点位市场获取——在后者中，承运商可以为提供的价格接受单个货物的运输。这自然地将运输行业的两个经典问题：合同分配和点位定价，捆绑在一起。本文中，我们建模和分析了协调长期合同供应和短期点位供应以最小化总采购成本的问题。我们开发了一个Dual Frank Wolfe 算法来计算阴影价格，使点位定价政策能够考虑已提交的合同容量。我们指出，该算法在市场规模较大时，对比实际上难以求解的最优动力学程序基准，实现了较小的相对后悔。重要的是，我们的Dual Frank Wolfe 算法计算高效、模块化，仅需对点位定价协议提供 oracle 访问权限，使其适用于大规模市场。最后，我们在来自主要数字货运市场的半合成数据上对该算法进行评估，发现其相对于流行的现状方法可实现显著的节省（约10%）。
关键词
引用
@article{arxiv.2603.24574,
title = {Coordinating Spot and Contract Supply in Freight Marketplaces},
author = {Philip Kaminsky and Rachitesh Kumar and Roger Lederman},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.24574},
year = {2026}
}