拆分顾客自提需求的末端配送选址路径问题研究

论文摘要

顾客到网点自提,已经成为末端配送的主要方式之一,其有取货时间弹性和节约运营成本的特点。在末端配送时顾客面临两种选择,可以自行去提取,或是传统的车辆配送。对于每个顾客点,总需求被拆分为配送需求和自提需求,需求分配比由顾客特征和服务特征共同决定。在需求可变的情况下,如何高效地布局网点、合理安排车辆路径成为快递企业首要解决的关键问题,然而没有可供借鉴参考的相关文献研究。本文中,构建了一个考虑顾客自提的选址路径数学规划模型,允许车辆多次配送,也是第一篇研究顾客点需求可拆分的文章。引入了配送概率概念,用此分别预测顾客的自提需求和配送需求。为了使模型能够分析处理现实生活中的庞大数据量,设计和改进了两种启发式算法求解算例。其中一个是生物地理学优化算法（Biogeography-based optimization,BBO）,目的是获得快速的求解速度;另一个是自适应大规模邻域搜索算法（Adaptive large neighborhood search,ALNS）,目的是获得良好的求解质量。以上海某快递企业的实际数据为研究算例,针对算法性能表现对比了两类算法。案例结果验证了考虑顾客点需求可拆分的选址路径问题,能有效降低末端物流成本,一定程度提高车辆利用率,改变网点选址决策,减少配送车辆数目和重新规划车辆路径。

论文目录

摘要

Abstract

1 绪论

1.1 选题背景

1.2 选题意义

1.3 国内外研究现状

1.3.1 自提点选址研究现状

1.3.2 选址路径问题研究现状

1.3.3 选址路径启发式算法研究现状

1.3.4 二元Logit模型研究现状

1.4 研究的主要内容、方法与技术路线

1.4.1 研究内容

1.4.2 研究方法

1.4.3 技术路线

2 考虑顾客自提的末端配送发展分析

2.1 自提点

2.1.1 不同自提类型利弊分析

2.1.2 自建自提服务存在的问题

2.2 顾客末端服务方式决策

2.2.1 服务方式选择的特征分析

2.2.2 服务方式选择的理论支持

2.3 考虑顾客自提对末端网点的影响

2.3.1 创造商业价值

2.3.2 改变选址路径决策

3 考虑顾客自提的选址-路径问题优化建模

3.1 配送概率模型

3.1.1 二元Logit模型推导

3.1.2 变量定义和调查问卷

3.2 选址-路径问题

3.2.1 问题描述

3.2.2 符号说明

3.2.3 模型

4 算法设计

4.1 解的编码形式

4.2 生物地理优化算法

4.2.1 算法介绍

4.2.3 算法流程

4.3 基于自适应大规模邻域搜索算法

4.3.1 初始解的生成方法

4.3.2 破坏重建操作及自适应搜索机制

4.3.3 建站数量扰动算子

4.3.4 算法流程

5 算例分析

5.1 参数设置及数据来源

5.2 配送概率参数求解

5.3 考虑顾客自提与不考虑自提结果对比

5.4 对比BBO与ALNS算法

5.5 其他参数的分析

5.5.1 ALNS初始解比较

5.5.2 建站数量扰动因子效果分析

5.5.3 需求分割系数敏感度分析

6 结论与展望

6.1 全文总结

6.2 未来研究方向

参考文献

附录A 调查问卷目录

致谢

作者简历及攻读硕士学位期间的科研成果

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 阎妮

导师: 孙卓

关键词: 选址路径,自提,需求可拆分

来源: 大连海事大学

年度: 2019

分类: 基础科学,经济与管理科学

专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展

单位: 大连海事大学

分类号: F259.23;O221

DOI: 10.26989/d.cnki.gdlhu.2019.000595

总页数: 65

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拆分顾客自提需求的末端配送选址路径问题研究

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