容器物流中 drayage 采购的运营与容量规划集成优化

我们提出了一个用于集成优化容器物流中的 truckload 采购的框架，连接了常被独立处理的战略与操作层面。Drayage（短程卡车运输集装箱）在跨海关铁路运输中扮演关键角色。利用动态编程，我们在容器流量和即时运费不确定的情况下，识别了在有容量限制的承运人之间分配 drayage 容量的最优操作策略。通过抽样平均近似 (SAA) 缓解了不确定性下的优化计算复杂度。这些最优策略为评估特定容量安排提供了基础。为优化与战略性及即时承运人的容量预订，我们采用高效的准牛顿法。数值实验显示，显著提升了成本效益，包括在四期情景中实现 21.2% 的成本降低。蒙特卡洛仿真进一步突出了所提联合优化方法在跨样本情景中的强大推广能力。这些发现凸显了在不确定性下集成战略与操作决策以提升卡车运输采购成本效益的重要性。