面向大规模战术规划的周期货运需求估计

货运承运商依赖战术规划以经济高效的方式设计其服务网络来满足需求。为计算可处理性，采用确定性与周期性服务网络设计（SND）公式求解大规模问题。一个核心输入是周期需求，即在规划期内预期每周期重复的需求。实践中，需求由时间序列预测模型预测，周期需求为这些预测的平均值。然而，这仅是众多可能映射之一。选取该映射的问题迄今在文献中被忽视。我们提议利用下游决策问题的结构来选取良好映射。为此，我们引入一个多层级数学规划公式，将时间序列预测显式关联到所关注的 SND 问题。其解是一个在战术规划期内最小化成本的周期需求估计。我们在来自加拿大国家铁路公司的大规模应用广泛实证研究中报告了结果。它们清晰显示了周期需求估计问题的重要性。事实上，规划成本在不同周期需求估计间表现出显著变化，且使用不同于均值预测的估计可带来可观成本削减。此外，基于预测的周期性需求估计相关成本与用实际需求均值所得成本相当甚至更优。