物流网络货量预测与优化

研究问题

物流场地关停后，网络如何重新组织货量？团队基于包含 81 个场地、1,049 条有向线路的竞赛数据，将需求预测、容量约束下的分流与网络调整连接起来。

我的贡献

• 参与 MathorCup 团队建模项目，将时间序列预测、约束优化与网络评价纳入同一问题求解框架。
• 围绕两类场地关停情景开展团队研究，分析预测需求、线路容量与负荷均衡之间的关系。

技术路线

• 按线路和日期组织历史货量，处理缺失观测，使用 ARIMA 预测下一月的运输需求。
• 围绕货量一致性、承载能力和线路变化建立分配模型，通过模拟退火搜索分流方案。
• 进一步加入每日线路开闭决策，并以货量和连接关系等指标构建熵权 TOPSIS 模型，评价场地与线路的重要性。

成果与发现

• 获得 2023 年第十三届 MathorCup 高校数学建模挑战赛本科生组一等奖。
• 团队报告给出了需求预测、DC5 与 DC9 关停情景下的分流方案，以及网络重要性排序，将预测结果转化为具体的网络调整决策。