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Strategic Planning of Large-scale, Multimodal and Time-definite Networks for Overnight Express Delivery Services

Xue, Yida :
Strategic Planning of Large-scale, Multimodal and Time-definite Networks for Overnight Express Delivery Services.
Technische Universität, Darmstadt
[Ph.D. Thesis], (2013)

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Yida Xue_Dissertation_2013.pdf
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Item Type: Ph.D. Thesis
Title: Strategic Planning of Large-scale, Multimodal and Time-definite Networks for Overnight Express Delivery Services
Language: English
Abstract:

The rising demand of express delivery service (EDS) and fierce market competition motivate EDS providers to improve service quality by modifying current networks. This project-based dissertation focuses on strategic planning of a large-scale, multi-modal and time-definite EDS network for a top nationwide EDS provider in China, based on its current network.

An air-ground Hub-and-Spoke (H/S) network with a fully interconnected/star shaped structure was established to provide trans-city overnight EDS among relatively developed cities in China. The corresponding models are a combination of the hub location problem with fixed cost and the hub set covering problem. The objective function is to minimize the sum of the hub-location fixed cost and transportation cost under the constraints that all demand nodes are covered by their "home" hub. First, the basic model with linear air cost was proposed. Next, the basic model was extended to include air service selection decisions (or aircraft fleet owner-ship decisions) under the consideration of a cost select function for the backbone air service. Finally, two ex-tension models were studied, one to obtain the optimal aircraft fleet composition (Ext.1) and the other under the constraints of current aircraft fleet composition (Ext.2).

Due to the large scale of project instances, hybrid genetic algorithms (GAs) were applied to get desirable solutions in an acceptable time period, but without the guarantee of finding optimal solutions. In particular, the overall problem includes three kinds of decisions: 1) hub location decisions, 2) demand allocation decisions and 3) air service selection decisions. A specific algorithm was proposed for each kind of decision, namely, GAs,local search heuristics and integer programming, respectively. These three algorithms were invoked hierarchically and iteratively to solve the original problem. 5 improvement techniques were proposed to different procedures of the original algorithms in order to improve the performance of the algorithms.

Computational tests were conducted to evaluate the performance of the proposed algorithms in terms of computational time and solution quality. Tests under small-scale instances with CAB data sets were conducted to evaluate the overall performance of the proposed algorithm by comparing the solutions with the optimal solutions generated by CPLEX. Tests under large-scale instances with AP data sets and project data sets were conducted to evaluate the performance of the proposed improvement techniques. Since neither the optimal solutions nor solutions by other algorithms under large-scale instances were available to serve as benchmarks,the performance of the tailored algorithms and that of the un-tailored simple GAs was compared. Information about the stability of the algorithms with values of the coefficient of variation (CV) and the reliability of the results with T-tests was also provided.

The models and the tailored GAs were applied to real-life instances of the project. This study introduces how the input data were collected and modified and how to deal with pertinent problems. By analyzing and com-paring the basic solutions of Ext.1 and Ext.2, the study not only reveals some important features of the net-work, but also arrives at some general conclusions and provided a dynamic aircraft fleet update strategy to guide the implementation of the project. Finally, scenario planning was executed to help decision-makers balance between costs and corresponding decision risks by identifying critical uncontrollable and controllable factors.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage
Die steigende Nachfrage nach Express-Delivery-Service (EDS) sowie starker Marktwettbewerb veranlassen die EDS-Dienstleister, ihre Service-Qualität zu verbessern, indem sie ihre derzeitigen Netzwerke modifizieren. Gegenstand der vorliegenden, projektbasierten Dissertation ist die strategische Planung eines großmaßstäblichen, multimodalen und zeitbestimmten EDS-Netzwerks für einen Top-Anbieter für landesweiten EDS in China, basierend auf seinem derzeitigen Netzwerk. Es wird ein Luft-Boden-Netzwerk eingeführt, mit einer vollständig vernetzten, sternförmigen Struktur, um interstädtische Über-Nacht Lieferung zwischen entwickelten Städten Chinas anzubieten. Die entsprechenden mathematischen Modelle kombinieren das Problem der geographischen Festlegung der Hubs und der damit einhergehenden Fixkosten mit dem Problem des Set-Covering. Dabei wird die Summe der Fixtenkosten der Hubs und der Transportkosten minimiert, mit der Bedingung, dass alle Knotenpunkte des Netzwerks (engl. demand nodes) von ihren „Heimat-Hubs" versorgt werden. Zunächst wird das grundsätzliche Modell mit linearen Flugkosten vorgestellt. Dieses wird sodann um die zusätzliche Berücksichtigung der Entscheidungsprobleme der Auswahl einer Fluggesellschaft bzw. Anschaffung einer eigenen Flugzeugflotte erweitert. Dabei wird eine Kostenwahlfunktion für das Hubnetzwerk zugrundegelegt. Es werden zwei erweiterte Modelle untersucht, eines mit optimaler Flugzeugflottenzusammenstellung (Ext.1) und das andere unter der Bedingung der Beibehaltung der aktuellen Flottenzusammenstellung (Ext.2). Wegen der Ausmaße der zu untersuchenden Fälle wurde zur Lösung der gestellten Aufgabe auf hybride GAs zurückgegriffen, um gute Lösungen in vertretbarer Zeit zu bekommen, aber ohne die Garantie, die optimalen Lösungen zu finden. Im Einzelen hat das Problem drei Entscheidungsbereiche: Entscheidungen zur Standortwahl für die Hubs, zur Zuordnung der Nachfrage und schließlich zur Auswahl des Luftfrachtdienstes. Für jeden Entscheidungsbereich wird ein spezifischer Algorithmus vorgeschlagen, nämlich GAs, lokale Such-Heuristiken bzw. binäre Programmierung. Diese drei Algorithmen durchlaufen sukzessive einen vorgegebenen hierarchischen Ablaufplan, um das ursprüngliche Problem zu lösen. Um die Performance der Algorithmen zu verbessern, werden 5 Verbesserungstechniken entwickelt, die auf verschiedene Rechenschritte des ursprünglichen Algorithmus angewendet werden. Rechentests werden durchgeführt, um die Performance hinsichtlich der Rechenzeit und Effektivität der Algorithmen zu beurteilen. Tests in kleinem Maßstab mit Datenmaterial von CAB sollen die Gesamtperformance des entwickelten Algorithmus durch Vergleich der vorgeschlagenen Lösungen mit den durch CPLEX erzielten optimalen Lösungen evaluieren. Tests unter großmaßstäblichen Bedingungen mit dem AP-Datenmaterial und Projektdaten dienen der Evaluierung der Performance der entwickelten Verbesserungstechniken. Da weder die optimalen Lösungen noch Lösungen von anderen Algorithmen für Fälle mit großem Ausmaß zur Verfügung stehen, um als Benchmark zu dienen, wird die Performance der angepassten Algorithmen mit derjenigen der einfachen GAs verglichen; mit Varianzen und Koeffizienten, um informationen über die Stabilität der Algorithmen zu bekommen, bzw. mit T-Tests, um die Zuverlassigkeit der Ergebnisse zu überprüfen. Die Modelle und angepassten GAs werden auf reale Fallbeispiele im Rahmen des Projekts angewendet. Es wird gezeigt, wie Inputdaten gesammelt und modifiziert werden und wie auftretenden Problemen begegnet werden kann. Durch Analyse und Vergleich der Resultate von Ext.1 und Ext.2 werden nicht nur einige wichtige Eigenschaften des Netzwerks aufgezeigt, sondern es werden auch einige allgemeine Schlussfolgerungen gezogen sowie eine dynamische aktualisierte Strategie für die Flugzeugflotte erarbeitet. Schließlich soll Entscheidern durch Entwicklung von Szenarien geholfen werden, kritische Faktoren zu erkennen, Unsicherheiten zu beseitigen und zwischen Kosten, Risiken und Nutzen abzuwägen. German
Place of Publication: Darmstadt
Uncontrolled Keywords: Strategic Network Planning, Express Delivery Service,Large-scale,Multimodal and Time-definite
Classification DDC: 300 Sozialwissenschaften > 330 Wirtschaft
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 650 Management
Divisions: 01 Law and Economics > Betriebswirtschaftliche Fachgebiete > Department of Management and Logistics
Date Deposited: 12 Jul 2013 09:17
Last Modified: 12 Jul 2013 09:17
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-35165
Referees: Pfohl, Prof. Dr. Hans-Christian and Fliedner, Prof. Dr. Malte
Refereed: 7 May 2013
URI: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/3516
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