Выбор стратегии обслуживающего предприятия при взаимодействии с грузовладельцами на рынке автомобильного транспорта

Рейтинг:   / 0
ПлохоОтлично 

Authors:


Г. Нугманова, orcid.org/0000-0001-6035-9590, Казахская Академия транспорта и коммуникации имени М. Тынышпаева, г. Алматы, Республика Казахстан, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

М. Нургалиева, orcid.org/0000-0003-1860-5211, Казахская автомобильно-дорожная академия имени Л. Гончарова, г. Алматы, Республика Казахстан, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

Ж. Жанбиров, orcid.org/0000-0002-6444-0836, Центрально-Азиатский университет, г. Алматы, Республика Казахстан, e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

В. Наумов, orcid.org/0000-0001-9981-4108, Краковский политехнический институт имени Т. Костюшко, г. Краков, Республика Польша, Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

И. Таран, orcid.org/0000-0002-3679-2519, Национальный технический университет «Днепровская политехника», г. Днепр, Украина, e‑mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.


повний текст / full article



Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu. 2021, (1): 204 - 210

https://doi.org/10.33271/nvngu/2021-1/204



Abstract:



Цель.
Разработка методологии выбора стратегий транспортно-экспедиторских компаний в ситуации взаимодействия с грузовладельцами как заказчиками экспедиторских услуг.


Методика.
Теоретико-игровой подход используется для формализации конфликтной ситуации между транспортно-экспедиторской компанией и владельцем груза. Набор услуг, предлагаемых экспедиторами, используется в качестве основы для представления возможных стратегий экспедитора как вектора вероятностей предоставления соответствующих услуг клиенту. Стратегии владельца груза представлены в виде бинарной переменной, которая показывает, будет пользоваться клиент предоставляемыми услугами или нет. Функция выплат для экспедитора определяется как прибыль компании, а функция выплат клиента – в качестве оплаты за предоставление экспедиторских услуг. С целью определения влияния параметров спроса на оптимальные стратегии экспедитора спрос на транспортные услуги представляется как поток заказов, характеризующийся двумя числовыми параметрами – расстоянием доставки и весом партии груза.


Результаты.
Проведенные экспериментальные исследования показали, что в результате использования предлагаемой методологии оптимальную стратегию экспедиторской компании всегда можно определить по матрице выплат. Проведенный имитационный эксперимент позволяет утверждать, что в большинстве случаев оптимальная стратегия экспедитора является смешанной (технологические и коммерческие услуги должны предоставляться с заданной вероятностью при обслуживании потока заказов от грузовладельцев).


Научная новизна.
В работе впервые проводится исследование влияния параметров потока заказов на вероятности выбора элементарных стратегий.


Практическая значимость.
Предложенная методология может быть использована как основной инструмент для поддержки решений экспедиторов при обслуживании владельцев грузов на рынке автомобильных грузовых перевозок.


Ключевые слова:
экспедирование грузов, теоретико-игровой подход, параметры транспортного спроса, поток заказов

References.


1. Sabraliev, N., Abzhapbarova, A., Nugymanova, G., Ta­ran, I., & Zhanbirov, Zh. (2019). Modern aspects of modeling of transport routes in Kazakhstan. News of the National Academy of sciences of the Republic Kazahstan, 2(434), 62-68. https://doi.org/10.32014/2019.2518-170X.39.

2. Sładkowski, A., Utegenova, A., Kolga, A. D., Gavrishev, S. E., Stolpovskikh, I., & Taran, I. (2019). Improving the efficiency of using dump trucks under conditions of career at open mining works. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (2), 36-42. https://doi.org/10.29202/nvngu/2019-2/8.

3. Ghannadpour, S. F., & Zandiyeh, F. (2020). A new game-theoretical multi-objective evolutionary approach for cash-in-transit vehicle routing problem with time windows (A Real-life Case). Applied Soft Computing Journal, (93), 106378. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106378.

4. Eren Akyol, D., & de Koster, R. B. M. (2018). Determining time windows in urban freight transport: A city cooperative approach. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, (118), 34-50. https://doi.org/10.1016/j.tre.2018.07.004.

5. Guo, J., Xie, Z., & Li, Q. (2020). Stackelberg Game Model of Railway Freight Pricing Based on Option Theory. Discrete Dynamics in Nature and Society, (2020), 6436729. https://doi.org/10.1155/2020/6436729.

6. Naumov, V., & Kholeva, O. (2017). Forming the strategies of sustainable development of freight forwarders at transportation market. Naukovyi Visnyk Natsionalnoho Hirnychoho Universytetu, (3), 129-134.

7. Reis, V. (2019). A disaggregated freight transport market model based on agents and fuzzy logic. Transportmetrica B, 7(1), 363-385. https://doi.org/10.1080/21680566.2017.1421108.

8. Kellner, F., & Schneiderbauer, M. (2019). Further insights into the allocation of greenhouse gas emissions to shipments in road freight transportation: The pollution routing game. European Journal of Operational Research, 278(1), 296-313. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2019.04.007.

9. Asadabadi, A., & Miller-Hooks, E. (2018). Co-opetition in enhancing global port network resiliency: A multi-leader, common-follower game theoretic approach. Transportation Research Part B: Methodological, (108), 281-298. https://doi.org/10.1016/j.trb.2018.01.004.

10. Algaba, E., Fragnelli, V., Llorca, N., & Sánchez-Soriano, J. (2019). Horizontal cooperation in a multimodal public transport system: The profit allocation problem. European Journal of Operational Research, 275(2), 659-665. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2018.11.050.

11. Luo, J., Kuang, H., Feng, T., & Song, D. (2019). Research on the co-opetition between high speed rail and civil aviation based on two stage game model. System Engineering Theory and Practice, 39(1), 150-164. https://doi.org/10.12011/1000-6788-2018-0154-15.

12. Liu, D., Yan, P., Deng, Z., Wang, Y., & Kaisar, E. I. (2020). Collaborative intermodal freight transport network design and vehicle arrangement with applications in the oil and gas drilling equipment industry. Transportmetrica A: Transport Science, 16(3), 1574-1603. https://doi.org/10.1080/23249935.2020.1758235.

13. Chen, H., Lam, J.S.L., & Liu, N. (2018). Strategic investment in enhancing port-hinterland container transportation network resilience: A network game theory approach. Transportation Research Part B: Methodological, (111), 83-112. https://doi.org/10.1016/j.trb.2018.03.004.

14. Naumov, V. (2012). Definition of the optimal strategies of transportation market participators. Transport Problems, 7(1), 43-52.

15. Dimitriou, L. (2021). Optimal competitive pricing in European port container terminals: A game-theoretical framework. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives, (9), 100287. https://doi.org/10.1016/j.trip.2020.100287.

16. Zhang, L., Long, R., Huang, Z., Li, W., & Wei, J. (2020). Evolutionary game analysis on the implementation of subsidy policy for sustainable transportation development. Journal of Cleaner Production, (267), 122159. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.122159.

17. Miguel, F., Frutos, M., Tohme, F., & Babey, M. M. (2020). A decision support tool for urban freight transport planning based on a multi-objective evolutionary algorithm. IEEE Access, (7), 156707-156721. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2019.2949948.

18. Yi, Z., Xiang, C., Li, L., & Jiang, H. (2020). Evolutionary game analysis and simulation with system dynamics for behavioral strategies of participants in crowd logistics. Transportation Letters, 1-15. https://doi.org/10.1080/19427867.2020.1783609.

19. Shankar, R., Choudhary, D., & Jharkharia, S. (2018). An integrated risk assessment model: A case of sustainable freight transportation systems. Transportation Research Part D: Transport and Environment, (63), 662-676. https://doi.org/10.1016/j.trd.2018.07.003.

20. Owen, G. (2013). Game Theory. Emerald Group Publishing, ISBN Print: 9781781905074, ISBN Electronic: 9781781905081.

 

Предыдущие статьи из текущего раздела:

Посетители

3613304
Сегодня
За месяц
Всего
45
35375
3613304

Гостевая книга

Если у вас есть вопросы, пожелания или предложения, вы можете написать их в нашей «Гостевой книге»

Регистрационные данные

ISSN (print) 2071-2227,
ISSN (online) 2223-2362.
Журнал зарегистрирован в Министерстве юстиции Украины.
 Регистрационный номер КВ № 17742-6592ПР от 27.04.2011.

Контакты

40005, г. Днепр, пр. Д. Яворницкого, 19, корп. 3, к. 24 а
Тел.: +38 (056) 746 32 79.
e-mail: Этот адрес электронной почты защищен от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.
Вы здесь: Главная Архив журнала по выпускам 2021 Содержание №1 2021 Выбор стратегии обслуживающего предприятия при взаимодействии с грузовладельцами на рынке автомобильного транспорта