Науковий вісник НГУ

Вибір стратегії обслуговуючого підприємства при взаємодії з вантажовласниками на ринку автомобільного транспорту

• 
• 

Рейтинг користувача:  / 0

ГіршийКращий 

Деталі

Категорія: Зміст №1 2021

Останнє оновлення: 10 березня 2021

Опубліковано: 30 листопада -0001

Перегляди: 1558

Authors:

Г. Нугманова, orcid.org/0000-0001-6035-9590, Казахська Академія транспорту та комунікації імені М. Тинишпаєва, м. Алмати, Республіка Казахстан, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

М. Нургалієва, orcid.org/0000-0003-1860-5211, Казахська автомобільно-дорожня академія імені Л. Гончарова, м. Алмати, Республіка Казахстан, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Ж. Жанбіров, orcid.org/0000-0002-6444-0836, Центрально-Азіатський університет, м. Алмати, Республіка Казахстан, e-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

В. Наумов, orcid.org/0000-0001-9981-4108, Краківський політехнічний інститут імені Т. Костюшко, м. Краків, Республіка, Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

І. Таран, orcid.org/0000-0002-3679-2519, Національний технічний університет «Дніпровська політехніка», м Дніпро, Україна, e‑mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

повний текст / full article

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

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

Abstract:

Мета. Розробка методології вибору стратегій транспортно-експедиторських компаній у ситуації взаємодії із власниками вантажів як замовниками експедиторських послуг.

Методика. Теоретико-ігровий підхід використовується для формалізації конфліктної ситуації між транспортно-експедиторською компанією та власником вантажу. Набір послуг, запропонованих експедиторами, використовується в якості основи для представлення можливих стратегій експедитора як вектору ймовірностей надання відповідних послуг клієнту. Стратегії власника вантажу представлені у вигляді бінарної змінної, що показує, чи користатиметься клієнт наданими послугами чи ні. Функція виплат для експедитора визначається як прибуток компанії, а функція виплат клієнта – як оплата за надання експедиторських послуг. З метою визначення впливу параметрів попиту на оптимальні стратегії експедитора, попит на транспортні послуги представляється як потік замовлень, що характеризується двома числовими параметрами – відстанню доставки й вагою партії вантажу.

Результати. Проведені експериментальні дослідження показали, що в результаті використання запропонованої методології оптимальну стратегію експедиторської компанії завжди можна визначити за матрицею виплат. Проведений імітаційний експеримент дозволяє стверджувати, що в більшості випадків оптимальна стратегія експедитора є змішаною (технологічні та комерційні послуги повинні надаватися із заданою ймовірністю при обслуговуванні потоку замовлень від вантажовласників).

Наукова новизна. У роботі вперше проводиться дослідження впливу параметрів потоку замовлень на ймовірності вибору елементарних стратегій.

Практична значимість. Запропонована методологія може бути використана як основний інструмент для підтримки рішень експедиторів при обслуговуванні власників вантажів на ринку автомобільних вантажних перевезень.

Ключові слова: експедирування вантажів, теоретико-ігровий підхід, параметри транспортного попиту, потік замовлень

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.

• < Попередня