【文章內(nèi)容簡介】 理與方針展開相似，也是把經(jīng)營計劃目標經(jīng)過分解，落實到有關(guān)母本，單位，構(gòu)成一個體系。通過目標管理，使企業(yè)的經(jīng)營計劃得以貫徹執(zhí)行。 ? 必須作好以下幾項工作： ? （ 1）指定與計劃實施配套的有關(guān)政策。 ? （ 2）把計劃指標層層分解落實。 ? （ 3）嚴格實行考核制度。 ? （ 4）堅持物質(zhì)利益的原則。 ? （ 5）抓好經(jīng)營計劃實施過程中的兩個關(guān)鍵環(huán)節(jié) 。 42 經(jīng)營計劃的控制 控制是實現(xiàn)計劃的保證。 ? 按照一般原則，哪個部門制定的計劃，就應(yīng)由這個部門和企業(yè)分管領(lǐng)導(dǎo)對計劃執(zhí)行的范圍，內(nèi)容，延續(xù)時間等方面實施控制。 ? 控制的內(nèi)容在方針展開和目標管理中已經(jīng)明確，它包括實施控制的主體 —— 責(zé)任領(lǐng)導(dǎo)，責(zé)任單位和責(zé)任部門；進行控制的對象 —— 各項方針目標和計劃指標；實行控制 的模式 —— 對策，跟蹤，檢查，反饋，分析，考核和處理。 ? 目前運輸企業(yè)在經(jīng)營活動的實踐中，對經(jīng)營計劃進行控制的方法主要有以下幾種 ： ? （ 1）控制圖表法。 ? （ 2）進度控制法。 ? （ 3）現(xiàn)場控制法 ? （ 4）責(zé)任價格控制法 43 ? 配送計劃的方法： ? 一個旅行者從出發(fā)地經(jīng)過所要到達的城市后，返回到出發(fā)地。怎樣安排旅行路線，使總行程距離最短，費用最少或時間最短。 TSP問題（ Traveling Salesman Problem)，現(xiàn)實中可以添加約束條件如時間有限等。 ? 交警巡邏、教師課程計劃安排、工廠裝配線進度管理、乘務(wù)員輪班等問題 44 VRP問題 :(vehicle routing problem) 車輛路線安排問題 ,對物流配送車輛進行優(yōu)化調(diào)度 . ? 對一系列裝貨點和卸貨點 ,組織適當合理的行車路線 ,使車輛有序地通過它們 ,在滿足一定約束條件下 (貨物需求量和發(fā)送量、交貨發(fā)貨時間、車輛容量數(shù)量限制、車輛行使里程時間限制等），達到一定的目標（最短路程、最小費用、最短時間、最少車輛等）。 ? 水陸航空運輸、工業(yè)管理、電網(wǎng)建設(shè)、通訊工程及計算機應(yīng)用等領(lǐng)域。 45 VRP問題的解決 ? VRP問題的求解過程相當復(fù)雜，通常是將問題化解或轉(zhuǎn)化為多個研究過的基本問題（ TSP問題、指派問題、運輸問題、最短路線問題等）再應(yīng)用比較成熟的理論和方法求解，以得到運輸車輛調(diào)度問題的最優(yōu)解或滿意解。 46 ? VRP問題由于求解復(fù)雜，在早期主要用于單源點（配送中心、車場）派車，研究如何用最短路線（或最短時間）對一定數(shù)量的需求點（用戶）進行車輛調(diào)度。 ? 研究方法主要有： 1. 分枝定界法 （ branch and bound approach) 2. 割平面法 (cutting planes approach) 3. 網(wǎng)絡(luò)流算法 (work flow approach) 4. 動態(tài)規(guī)劃方法。 (Dynamic programming approach) ? 隨著運輸系統(tǒng)的復(fù)雜化和調(diào)度目標增加，求解過程越來越復(fù)雜，需要太多時間費用，此類優(yōu)化方法僅用于求解運輸調(diào)度的局部優(yōu)化問題。 47 啟發(fā)式算法 ? 啟發(fā)式算法就是運用一些經(jīng)驗法來降低優(yōu)化模型的數(shù)學(xué)精確程度，達到滿足詳細描述和求解問題的需要。此算法比精確式算法更加實用。 最具有代表性的啟發(fā)式算法 : 節(jié)約法（ VSP） . 48 配送中心 用戶 i1 用戶 i 用戶 j 用戶 j1 配送中心 用戶 i1 用戶 i 用戶 j 用戶 j1 配送中心 P0，用戶 分別用 Pi、 Pj 表示，距離用 Dij表示 運輸距離節(jié)約量 : Sij=D0i+D0jDij 49 配送中心 0 用戶 i 用戶 j 配送中心 用戶 i 用戶 j 距離節(jié)約量： Sij=D0i+D0jDij 50 計算出的節(jié)約量完全相同 ,根據(jù)這種方法，可以編制計算機軟件程序進行車輛優(yōu)化調(diào)度，由于求解過程的收斂速度和程度不同，可以將啟發(fā)式算法分為四類． ? 構(gòu)造算法 ? 兩階段算法 ? 不完全優(yōu)化算法 ? 改進算法 根據(jù)一些規(guī)則，每一次將不在線路上的點依次增加到線路中去，直到所有點都被安排進線路為止． 在構(gòu)造法基礎(chǔ)上得到可行解后，在保持可行前提下，對解進行調(diào)整，盡量向最優(yōu)解接近，直到目標函數(shù)值不再改進． 精確算法計算量非常大 ,用啟發(fā)式準則代替 ,縮小解的收縮空間 ,可簡化計算 . 從初始解開始局部擾亂 ,以求得滿意解 51 （二）簡單配送路線的制定 ? 配送中心Ｐ有一臺載重量為 q的貨車，現(xiàn)在有 n個用戶的貨運任務(wù)．已知用戶 i的貨運量是 gi（ i=1,2,3,n),且g1+g2+g3+…gn ≤ q,求在滿足用戶需求條件下，總發(fā)送距離最短的貨車運送路線． 52 問題的轉(zhuǎn)化 ： 把配送中心也作為一個用戶點來看待，這樣把問題轉(zhuǎn)化為 n+１個點旅行商問題：從中心Ｐ出發(fā)，經(jīng)過所有點回到中心Ｐ，使得距離最短． 中心 中心 用戶１ 用戶２ 用戶３ 用戶４ 用戶５ 用戶６ 用戶７ 用戶１ ９ 用戶２ ６ ９ 用戶３ １０ １６ ８ 用戶４ １３ １８ １０ ４ 用戶５ １４ ８ １１ １８ １９ 用戶６ １３ １２ ８ １２ １２ ９ 用戶７ １８ １５ １３ １７ １６ ９ ６ 53 運用ＥＸＣＥＬ規(guī)劃求解，車輛路線為： 配送中心 用戶２ 用戶３ 用戶４ 用戶６ 用戶５ 用戶１ 用戶 7 54 （三）有裝載限制的配送路線制定 ? 配送中心向用戶配送物資時，由于車型不同，其裝載量也不同．如果若干個用戶總貨運量小于一輛車的裝載量，那么該問題就是上面所講的單車輛路線安排配送問題． ? 現(xiàn)在問題是，用戶總貨運量遠遠大于單車載重量，任何一個用戶的貨運量都小于單車載重量． 55 用戶１ １ .２ 配送中心 用戶２ １ .７ 用戶３ １ .５ 用戶４ １ .４ 用戶５ １ .２ 用戶６ １ .６ 用戶７ １ .７ 用戶８ １ .１ ４噸車５０輛 ５噸車５輛 ６噸車４輛 56 57 58 配車計劃及路線制定步驟 ? 第一步，用８輛４噸車分別給８個用戶往返運送． ? 第二步， ,選取最大節(jié)約值的格子 , 中心－１、中心－２、 中心－３、中心－４、 中心－５、中心－６、 中心－７－８－中心 ７輛４噸車 59 第三步，３輛４噸車 １輛６噸車 中心－１ 中心－２ 中心－３－４－中心 中心－５－７－８－６－中心 60 第 i步，最后一步，２輛６噸車運送 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 三 .配送車輛調(diào)度 ? 配送中心使用同類型配送車（主要是裝載量和容積相同時，稱為理想狀態(tài)下的車輛調(diào)度．在理想狀態(tài)下車輛調(diào)度數(shù)學(xué)模型建立： ? 配送中心：Ｐ０ ? 可用車輛集合： q q ……qm (q為載重量） ? 用戶集合： g g g ......gn（ g為貨運量） ? 用戶 i和 j之間最短距離 dij ? 從 i到 j點運輸成本 cij,（距離、費用、時間） 72 求解思路： ? 在保證一條線路上各用戶的貨運量之和不大于車輛的載重量前提下，連接點對。 ? 把各個點單獨與配送中心相連，構(gòu)建僅含一個點的初始路線， 得到費用 : Z=(co1+c02+c03+…coi)+(c10+c20+c30+…ci0)=∑c0i+∑ci0=2∑c0i ? 計算連接點 i和 j到同一線路上所得到的節(jié)約值：sij=cio+cj0cij,sij值越大，表示 ij連在一起時節(jié)省的費用越多；如果 sij為負數(shù)，表示連接后費用增加，此時不應(yīng)將 ij連接在一條線路上來． 73 節(jié)約法求解理想狀態(tài)下車輛調(diào)度模型的步驟： 1. 計算節(jié)約值 s（ i， j），令 s（ i， j）集合大于０； 2. 對 s（ i， j）集合中元素按從大到小順序排序； 3. 如果集合為空集，計算結(jié)束，否則對第一個元素 s（ i， j）考查對應(yīng)的（ i， j），是否滿足如下條件： ? 點 i和點 j都不在已經(jīng)構(gòu)成的線路上； ? 點 i和點 j在構(gòu)成的線路上，但不與配送中心相連 。 ? 點 i和點 j在已經(jīng)構(gòu)成的兩個線路上，都不與配送中心相連，其中一個是線路起點，另一個是線路終點。轉(zhuǎn)下步，否則轉(zhuǎn)步驟５； ４ .考查點 i和點 j連接后線路上總的貨運量Ｑ，如果小于等于汽車載重量，轉(zhuǎn)下步，否則轉(zhuǎn)步驟６； ５ .連接點 i和點 j到同一路線上； ６ .令Ｓ＝Ｓ－ s(i,j),轉(zhuǎn)步驟３ ； 74 用戶 i １ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ 貨運量gi ２ １ .５ ４ .５ ３ １ .５ ４ ２ .５ ３ 用戶與配送中心之間距離 中心 中心 用戶１ ４０ 用戶１ 用戶２ ６０ ６５ 用戶２ 用戶３ ７５ ４０ ７５ 用戶３ 用戶４ ９０ １００ １００ １００ 用戶４ 用戶５ ２００ ５０ １００ ５０ １００ 用戶５ 用戶６ １００ ７５ ７５ ９０ ７５ ７０ 用戶６ 用戶７ １６０ １１０ ７５ ９０ ７５ ９０ ７０ 用戶７ 用戶８ ８０ １００ ７５ １５０ １００ ７５ １００ １００ 例題：有８個用戶，貨運量分別為： 由配送中心發(fā)出載重量為８噸車輛來完成配送，把各點之間的距離作為費用，即 cij=dij，問如何安排車輛行使路線，使得總運行費用最少． 75 計算步驟： 1. 計算節(jié)約值： s(i,j)=ci0+c0jcij 2. 將節(jié)約值按照從大到小順序排序： （ i,j) (5,7) (5,6) 3,5 5,8 4,5 1,5 6,7 4,7, 2,5 2,7 3,7 7,8 4,6 1,7 S(i,j) 270 230 225 205 190 190 190 175 160 145 145 140 115 90 (i,j) 2,6 3,6 6,8 1,3 4,8 1,6 2,8 3,4 2,3 2,4 1,2 1,4 1,8 3,8 S(ij) 85 85 80 75 70 65 65 65 60 50 35 30 20 5 76 （ i,j），連接點對； I,j 5,7 5,6 3,5 5,8 4,5 1,5 6,7 4,7, 2,5 2,7 3,7 7,8 4,6 1,7 ∑gi 4 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 8 連接？ ５－７ ６－５－７ 否 否 否 否 否 否 否 否 否 否 否 否 I,j 2,6 3,6 6,8 1,3 4,8 1,6 2,8 3,4 2,3 2,4 1,2 1,4 1,8 3,8 ∑gi 8 8 8 6 8 8 8 8 8 8 8 8 連接？ 否 否 否 ３－１ ４－８ 否 ２－４－８ 否 否 否 否 否 否 否 77 多中心配送的車輛調(diào)度問題 ? 在現(xiàn)實生活中 ,有時由多個配送中心對用戶進行配送 ,這類問題可以看作是有幾個封閉循環(huán)線路的旅行商問題 ,調(diào)度的目標是尋求在完成用戶貨運任務(wù)前提下 ,使用最少車輛并且合理安排行駛路線 . ? 此類問題的兩種算法 : 1. 把用戶按一定調(diào)度規(guī)則分組 ,通常按?就地就近發(fā)送?實際經(jīng)驗 ,也有的用對全局優(yōu)化有貢獻的啟發(fā)式規(guī)則分組 .轉(zhuǎn)化為單配送中心問題 .如果任何一個配送中心的車輛無法完成任務(wù) ,就修正分組 ,直到得到滿意解 。 2. 先對所有用戶求解線路安排 ,構(gòu)建一條大的路線 ,對每一輛車的路線指定一個配送中心 ,在滿足配送中心車輛限制條件下 ,使總運輸距離最小 . 78 運輸商務(wù)管理 （一） 運輸市場的含義與特點 (掌握 ) ? 運輸市場的概念有狹義和廣義之分。 ? 狹義的運輸市場 是指為運輸提供勞務(wù)交換的場所，該場所為旅客，貨主，運輸業(yè)者或他們的代理者提供交易的空間，并根據(jù)這些交易提供相應(yīng)的服務(wù)。 ? 廣義的運輸市場 包括運輸參與各方在交易中所產(chǎn)生的經(jīng)濟活動和經(jīng)濟關(guān)系的綜合，即運輸市場不僅是運輸勞務(wù)交換的場所，而且還包括運輸活動參與者之間，運輸部門與其他部門