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一類物流企業網絡運量猜測組合算法與應用
[摘要] 本文分析了物流運輸企業網絡配送運量變化特性，提出了網絡運量猜測的組合算法，結合各種網絡運量猜測方法的特性，運用具體實例對組合模型的精度和適用條件進行了驗證。[關鍵詞] 運量猜測組合算法
一、引言
物流網絡配送是一種特殊的、綜合的物流活動形式，是物流企業的一個縮影或在小范圍中物流全部活動的體現。物流網絡運量的公道猜測可以優化和完善物流系統，改善物流服務，降低物流本錢，進步物流企業的經濟效益。運量的猜測方法分為定性猜測方法和定量猜測方法。
物流企業網絡運量的猜測方法有多種。如增長系數法、重力模型法、機會模型法和最大熵模型法等。但由于各種方法都具有其各自的優點，同時也存在各自的缺點或局限性;同一被猜測目標，用不同猜測方法，其結果往往相差較大。為解決這一矛盾，使運量猜測更加切合實際，為科學決策提供可靠的依據，有必要提出運輸市場猜測的組合算法。
二、網絡運量猜測的組合算法
所謂運量猜測的組合算法，是指運用多種猜測方法對同一目標進行猜測，然后將幾種猜測結果再進行一定的數學統計處理，組合成一個新的猜測結果的方法。設幾種猜測方法所得結果分別為Y1，Y2，……,Yn;組合猜測法的結果為Y,其相互關系表達為:
F(Y)=f(Y1，Y2, ……,Yn)（1）式(1)的具體關系式可根據實際情況加以確定。
如算術均勻值:（2）加權均勻值:（3）式(3)中q1,q2,…qn為各相應猜測法結果所占權數。幾何均勻值:（4）
三、網絡運量猜測的特性分析
運量猜測常用的方法有增長系數法、重力模型法和最大熵模型法。
1.增長系數算法
在運量猜測中增長系數法通常采用均勻增長率法和弗拉塔法。
均勻增長率法:ij城市或貨運集散點的分布運量的增長率。使用i區出行發生量的增長率和j區出行吸引量增長率的均勻值。 弗拉塔法(Frator)：ij區間分布運量的增長率使用出行發生量誤差修正量和出行吸引量誤差修正量的組合均勻值。增長系數法的優點:結構簡單、實用的比較多，不能需要交通城市或貨運集散點之間的間隔和時間，可以適用于小時運量或日運量等的猜測，也可以獲得各種目的的OD運量，對于變化較小的OD表猜測非常有效。
增長系數法的缺點：必須有所有城市或貨運集散點的OD運量；對象地區發生大規模變化時，該方法不適用;交通城市或貨運集散點之間的運量值較小時，存在如下題目:(1)若現狀運量為零，那么將來猜測值也為零。(2)對于可靠性較低的OD運量，將來的猜測誤差將被擴大;由于猜測結果因方法的不同而異，所以在選擇計算方法時，需要先利
用過往的OD表猜測現狀OD表，比較猜測精度;將來運量僅用一個增長系數表示缺乏公道性。
2.重力模型法（Gravity Method）
模擬物理學中的牛頓的萬有引力定律兩物體間的引力與兩物體的質量之積成正比，與它們之間間隔的平方成反比。其中，Oi，Dj:城市或貨運集散點i，j的發生與吸引運量;R:城市或貨運集散點i,j間的間隔或一般用度;k,α,b,g:系數。在現狀OD表已知的條件下，Oi, Dj, Rij和tij已知，k,α,b,g可以用最小二乘法求得。
優點:直觀上輕易理解;能考慮路網的變化和土地利用對人們的出行產生的影響;特定交通城市或貨運集散點之間的運量為零也能猜測;能比較敏感的反映交通城市或貨運集散點之間行駛時間變化的情況。
缺點:模型盡管能考慮到路網的變化和土地利用對出行的影響，但缺乏對貨流天生與方式選擇行為的分析，跟實際情況存在一定的偏差;貨流間隔分布在全區域并非為定值，而重力模型將其視為定值;交通城市或貨運集散點之間的行駛時間因交通方式和時間短的不同而異，而重力模型使用了同一時間;交通城市或貨運集散點之間的間隔小時，有夸大猜測的可能性。
3.最大熵模型
網絡運量猜測中最大熵模型通常采用Wilson模型:
T:對象地區的天生運量。即OD運量的組合數由求E的最大得到。
約束條件為 特點:能表現出行者的微觀行動;總交通用度是出行行為選擇的結果，事先給定脫離現實情況;各微觀狀態的概率相等，即各目的地的選擇概率相等的假設沒有考慮間隔和行駛時間等因素。
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