航空物流智能报价系统

1.本发明涉及智能优化领域，旨在满足航空物流行业的实际需求，设计了一款航空物流智能报价系统。该系统基于航空物流公司的运力采购协议和当前订单情况，针对超出当前订单所需的运力，通过计算适当的报价来吸引新订单。通过合理配置运力和订单，定制报价策略，帮助航空物流公司提升利润。


背景技术：

2.在当前的航空物流领域，航空物流公司通常采用人工报价的方式向寄件方收取货物费用。然而，这种报价方式存在一些限制，仅仅基于货物的重量和体积来计算价格，缺乏灵活性。而且，航空物流公司在签署运力采购协议后需要完成一定的货运指标，若未能达到指标，将面临罚款，这不仅会造成财务损失，还会影响企业下一周期运力协议的签署。
3.因此，当航空物流公司手中订单不足以满足协议规定的货运指标时，就需要灵活应对，根据协议内容和订单情况在市场上进行差异化报价，增加订单并补充货物，以完成指标并提升利润。为了解决这个问题，我们进行了详细的调研，并开发了一款航空物流智能报价系统。
4.相较于传统的人工测算再报价方法，该智能报价系统可以根据现有订单情况和协议数据，快速生成需要新增订单的体积重量范围以及相应的报价区间，以实现利润的最大化。初步使用某航空物流企业的数据进行测算，我们发现使用该报价系统可以提升利润超过10%。
5.随着经济全球化的加速和航空物流业务的迅猛增长，航空物流行业呈现出巨大的利润潜力。在这一背景下，航空物流智能报价成为关键环节，涉及到航空物流公司所购买的运力资源以及现有订单等多个方面。此系统的主要目标是提供灵活的报价区间与新增订单的重量体积范围，综合考虑运输成本、协议罚金和订单利润，以及运力协议的约束条件、剩余运力与特殊货物的装载要求等因素。通过智能报价系统，航空物流公司能够更准确地评估订单需求，制定合理的报价策略，以满足协议规定的货运指标并优化利润。


技术实现要素：

6.本发明的实现主要分为问题建模和算法优化两部分。
7.1、问题建模
8.航空物流智能报价问题需要根据运力协议信息和当前订单信息来计算报价区间和新增订单的重量体积范围。运力协议信息包括航线信息、运力成本、板仓信息、货运指标和罚金数额等内容。当前订单信息包括订单航线、重量体积信息和每公斤费用等。基于这些信息设定目标和约束函数，确保计算出可行且最优的报价策略。如果需要根据特定要求进行定制化调整，可以灵活修改模型，以满足具体的需求。
9.2、算法优化
10.航空物流智能报价涉及约束多目标优化问题，即具有多个冲突目标和约束条件的
优化问题。在约束多目标优化问题中，优化一个目标的性能可能会对其他目标的性能产生明显的负面影响，同时必须满足约束条件才能获得可行解集。传统的数学优化算法往往难以处理目标函数不可导或无明确数学表达式的约束多目标优化问题。而进化算法在解决约束多目标优化问题方面具有天然的优势，因为它们无需对问题做出任何假设。所以选用进化算法来求解约束多目标优化问题
11.求解约束多目标优化问题的关键在于平衡目标优化和约束处理，确保在获得最优解的同时满足约束条件。为了实现这个目标，在航空物流智能报价系统中采用了ccmo框架（a coevolutionary framework for constrained multi-objective optimization problems）。ccmo框架是近年来提出的一种用于求解约束多目标优化问题的协同进化框架，通过多个种群的协同进化方法快速有效地求解约束多目标优化问题，并已成为解决约束优化问题的主流方法之一。该框架具有以下优点：
12.1.引入协同进化的新范式：ccmo框架通过解决简化的辅助问题来求解约束多目标优化问题，采用相对于强合作方式更为有效的弱合作方式进行协同进化。
13.2.框架易于嵌套和扩展：ccmo框架可以与多种局部搜索策略结合使用，以解决实际工程中的约束多目标优化问题。
14.在使用框架时，需要根据航空物流智能报价问题的特点设定或修改搜索方法，以完成优化过程。为提升解集的性能，引入基于分解的搜索方法来增强种群的收敛性和多样性。同时，ccmo框架能够在目标优化和约束处理之间找到折衷，以保证最优解的可行性。
15.使用ccmo框架求解航空物流智能报价问题能够高效地平衡目标优化和约束处理，帮助航空物流公司获得最优的报价方案并确保其可行性。这一框架的应用使得约束多目标优化问题的求解更加可靠和可行，有助于优化航空物流业务的效率，帮助航空物流公司提升利润。
16.本发明的优点：
17.该航空物流智能报价系统相较于传统的人工报价方法具有显著的优点。首先，系统通过根据航空物流公司的运力采购协议和当前订单情况，灵活计算出合适的报价区间和新增订单的重量体积范围，从而实现利润的最大化。其次，系统采用了ccmo框架作为核心技术，能够平衡目标优化和约束处理，快速有效地解决约束多目标优化问题。此外，系统具有高效性和可扩展性，能够嵌套多种局部搜索策略，适应不同的航空物流需求和复杂的业务环境。综上所述，该航空物流智能报价系统的优点在于灵活性、利润优化、高效性和可扩展性，能够帮助航空物流公司应对市场挑战，提升运营效率，增加利润。
附图说明
18.图1是优化报价过程示意图。
19.图2是建模过程示意图。
20.图3是求解过程示意图
具体实施方式
21.该发明是一款航空物流智能报价系统，对航空物流公司签订的运力协议和已有订单信息进行综合分析和智能优化，能够确定最佳的报价策略。系统考虑了运力成本、航线需
求、货物重量和体积等关键因素，同时还兼顾了公司的货运指标和罚金规定。建模成一个约束多目标优化问题的模型。使用ccmo框架作为求解器，计算出合适的报价策略帮助航空物流公司提升利润。
22.具体详细步骤如下：
23.步骤1:输入数据
24.将相关数据提前转换为.mat文件并读取到matlab缓存区。
25.步骤2:问题建模
26.在问题建模阶段，我们确定了决策变量和目标函数，约束条件。决策变量包括协议航班类型、板仓的尺寸和重量限制、罚金数额、空运成本、最低载货量要求以及当前订单的重量和体积信息，还有每公斤的价格。我们的目标是实现最低成本和最低报价。成本的计算需要考虑两种情况：如果订单的运量不足以满足协议中的最低载货量要求，将按照协议中规定的最低重量进行计费，并加上相应的罚金。如果订单的运量满足协议要求，只需要按照订单的重量进行计费。计算最低报价时，需要在满足协议要求、避免罚款的前提下，计算新增订单后的运输成本和收入，以分析为新增订单提供的可让利空间。
27.除了确定目标函数，还需要设定一系列约束函数。这些约束函数主要涉及板仓类型对订单的限制，包括长度、宽度和高度的体积限制，以及承重能力的重量限制等。该模型涉及两个目标函数和多个约束函数，我们的目标是在满足所有约束条件的前提下，找到能够提供最低成本的最优报价策略。
28.通过问题建模，我们能够清晰地描述出问题的决策变量、目标函数和约束条件，为后续的优化求解提供了基础。
29.步骤3:优化求解
30.使用基于分解搜索方法的ccmo框架进行优化求解是一种有效的方法。在求解过程中，面临两个主要问题。首先，目标空间中存在大量不可行域，需要处理违反约束的解。其次，优化过程中解集容易损失多样性，需要保持解集在目标空间中的均匀分布，以提升多样性。为应对这些问题，ccmo框架能够平衡优化与约束，利用优质的不可行解促进可行解性能的提升。同时，为了增加解集的多样性，我们采用基于分解的探索方法，通过在目标空间中设置均匀分布的参考点，引导解集在优化过程中保持多样性的提升。最后通过分析解集，计算出新增订单的重量和体积限制范围，并生成适合的报价策略。这样能够在求解过程中处理约束问题，同时生成合适的报价，帮助航空物流公司提供可行且灵活的报价策略。

技术特征：
1.一种多目标航空物流智能报价优化方法，其特征在于，包括：模型构建模块、优化求解模块、智能报价模块；所述模型构建模块用于建立相关数据的逻辑关联，将航空物流报价问题构建成约束多目标优化问题模型；所述优化求解模块用于求解约束多目标优化问题，根据建立的模型进行算法优化以求得最优解集；所述智能报价模块用于生成最佳报价策略，对优化求解模块中求得的最优解集进一步分析，生成订单重量体积范围与对应的报价。2.根据权利要求1所述的一款航空物流智能报价系统，其特征在于：所述模型构建模块收集和关联航空物流公司签订的运力协议和已有订单信息，构建出约束多目标优化问题的模型，综合考虑协议航班类型、板仓尺寸和重量限制、罚金数额、空运成本、最低载货量以及当前订单的重量和体积等信息，设定目标函数和约束条件。3.根据权利要求1所述的一款航空物流智能报价系统，其特征在于：所述优化求解模块采用基于分解搜索方法的协同进化框架来求解约束多目标优化问题包括：在求解过程中平衡优化与约束，以确保解集可行性；并通过偏好多样性的基于分解搜索方法结合协同进化方法，针对性地求解建立的模型。4.根据权利要求1所述的一款航空物流智能报价系统，其特征在于：所述智能报价模块优化解集和相关数据，生成最佳的报价策略，考虑运力成本、航线需求、货物重量和体积等因素，兼顾货运指标和罚金规定，根据新增订单的重量和体积限制范围，提供灵活且可行的报价策略，以实现航空物流公司的利润最大化。

技术总结
本发明公开了一款航空物流智能报价系统，旨在解决航空物流领域的人工报价限制和货运指标问题。该系统利用现有订单和协议数据，快速生成新增订单的重量体积范围和报价区间，以实现最大化利润。通过使用某航空物流企业的数据进行初步测试，结果显示该系统能够提升利润超过10%。在全球经济加速和航空物流业务快速增长的背景下，航空物流智能报价成为关键环节。该系统综合考虑运输成本、协议罚金、订单利润、运力协议约束条件、剩余运力和特殊货物装载要求等因素，提供灵活的报价区间和新增订单的重量体积范围。通过智能报价系统，航空物流公司能够更准确地评估订单需求，制定合理的报价策略，实现整体利益最大化。实现整体利益最大化。实现整体利益最大化。


技术研发人员：崇庆 董明刚 崔子贤 赵唯肖 谭若琦 郭娅
受保护的技术使用者：桂林理工大学
技术研发日：2023.06.08
技术公布日：2023/10/15