A behavioral probabilistic model of carrier spatial repositioning decision-making
Un modèle probabiliste comportemental pour un choix de repositionnement
Résumé
This paper studies the truckload market with carriers providing transport services between two locations. It aims to provide a modeling methodology to represent the spatial behavior of a carrier dealing with the issue of repositioning. Indeed, due to the imbalance of trade, carriers face the difficulty of finding freight for their return trips. When they operate over long distance shipments, repositioning their empty vehicles from the low-demand zone is necessary to sustain their business. Yet the mechanisms at stake by carriers to understand their repositioning decision-making process are mostly unknown and unobservable. This lack of data on carrier repositioning zone choice issues has major consequences for shipper and forwarder resource planning systems. Indeed, repositioning behavior induces hidden costs which makes it difficult to design for example a cost-based pricing strategy. To address this problem we develop a mathematical model to study the spatial repositioning behavior of carriers. We propose a probabilistic approach based on aggregated transport data that consists in a two-steps decision making process. The first one is the probabilistic selection of a set of repositioning candidates based on the microeconomic theory of the consumer. The second step is the choice of a region within this set through the estimation of the spatial distribution of reloading. It makes use of the graph structure of the transport data and combines a spatial interaction model and a random walk model on a graph. Using simulations, we illustrate how our methodology can be used for operational purposes to provide more transparency on carrier behavior. In conclusion, research perspectives are suggested for tackling the problem of freight demand estimation as well as rationalizing the impact of the trade imbalance on the price of a transport. Software development perspectives will also be addressed.
Cet article étudie le marché du transport entre deux zones. Il vise à fournir une méthodologie de modélisation pour représenter le comportement spatial d'un transporteur confronté au problème du repositionnement. En effet, en raison du déséquilibre des échanges, les transporteurs sont confrontés à la difficulté de trouver du fret pour leurs voyages de retour. Lorsqu'ils opèrent sur de longues distances, le repositionnement de leurs véhicules vides de la zone de faible demande est nécessaire pour maintenir leur activité. Pourtant, les mécanismes mis en jeu par les transporteurs pour comprendre leur processus de décision en matière de repositionnement sont pour la plupart inconnus et inobservables. Ce manque de données sur les questions de choix de zones de repositionnement des transporteurs a des conséquences majeures sur les systèmes de planification des ressources des chargeurs et des transitaires. En effet, le comportement de repositionnement induit des coûts cachés qui rendent difficile la conception, par exemple, d'une stratégie de tarification basée sur les coûts. Pour aborder ce problème, nous développons un modèle mathématique pour étudier le comportement de repositionnement spatial des transporteurs. Nous proposons une approche probabiliste basée sur des données de transport agrégées qui consiste en un processus de prise de décision en deux étapes. La première est la sélection probabiliste d'un ensemble de candidats au repositionnement basée sur la théorie microéconomique du consommateur. La seconde étape est le choix d'une région au sein de cet ensemble par l'estimation de la distribution spatiale du rechargement. Nous utilisons la structure en graphe des données de transport et combinons un modèle d'interaction spatiale et un modèle de marche aléatoire sur un graphe. A l'aide de simulations, nous illustrons comment notre méthodologie peut être utilisée à des fins opérationnelles pour fournir plus de transparence sur le comportement des transporteurs. En conclusion, des perspectives de recherche sont suggérées pour aborder le problème de l'estimation de la demande de fret ainsi que pour rationaliser l'impact du déséquilibre commercial sur le prix d'un transport. Les perspectives de développement de logiciels seront également abordées.
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