新零售下X生鲜超市订单拣选与配送联合优化研究

新零售下X生鲜超市订单拣选与配送联合优化研究

论文摘要

近年来,新零售生鲜超市发展迅猛,顾客对线上线下结合的生鲜超市认可度越来越高,但是在订单履约中还存在一些问题,其中主要是订单履约时间较长,导致顾客订单没有及时送达,这是由于订单商品品项繁多、订单数量多、订单配送地点分散等特点导致,其中主要原因是新零售生鲜超市实际运作过程中对订单拣选与配送环节进行了单独优化,但订单的履约时间应该由订单拣选与配送共同决定的。为了提高订单履约服务的满意度,本文以X新零售生鲜超市为背景,以订单履约中的订单拣选与配送环节为研究对象,拟解决订单拣选与配送联合优化的问题。首先,根据本文的研究对象和研究内容展开相关文献搜索和梳理,梳理了订单拣选、订单配送和订单拣选配送联合优化相关的文献,阐述新零售、订单拣选和订单配送的相关理论,梳理订单履约的流程,说明订单拣选与配送联合优化的重要作用,从而引出本文的研究问题。其次,针对X新零售生鲜超市订单履约问题,从联合优化角度出发,考虑订单的总延迟时间、违约率与履约总成本这三个目标,考虑每个订单的履约时间窗,订单拣选顺序,订单配送车辆路径等因素,建立订单拣选排序与配送的联合优化模型,通过遗传算法进行求解。并通过X生鲜超市的实例进行验证,表明基于联合调度思想的模型与算法可以明显优化订单总延迟时间、订单违约率与总成本。最后,通过对拣选员数量、配送车辆数量、时间窗宽度和车容量进行调整,做灵敏度分析,分别观察其变化对目标函数的影响,商家可以以此为依据进行调整运营;对订单总延迟时间、订单违约率与订单履约总成本这三个目标函数的权重进行调整,可以灵活适应生鲜超市对订单履约效率与总成本的重视程度,来确定新零售生鲜超市不同的订单拣选配送策略,为商家提供决策支持。全文含图16幅,表14个,参考文献62篇。

论文目录

  • 致谢
  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 1 绪论
  •   1.1 研究背景及意义
  •     1.1.1 研究背景
  •     1.1.2 研究意义
  •   1.2 国内外研究现状
  •     1.2.1 订单拣选研究
  •     1.2.2 订单配送研究
  •     1.2.3 订单拣选与配送联合优化研究
  •     1.2.4 现有研究总结
  •   1.3 研究内容与方法
  •     1.3.1 研究内容
  •     1.3.2 研究方法
  •   1.4 本章小结
  • 2 相关理论基础
  •   2.1 新零售概念与特点
  •     2.1.1 新零售概念
  •     2.1.2 新零售特点
  •   2.2 订单拣选理论
  •     2.2.1 订单拣选概念
  •     2.2.2 订单拣选排序
  •     2.2.3 订单分批拣选
  •     2.2.4 订单拣选路径
  •   2.3 订单配送理论
  •     2.3.1 订单配送概述
  •     2.3.2 订单配送问题分类
  •     2.3.3 订单配送求解算法
  •   2.4 本章小结
  • 3 X生鲜超市拣选与配送问题分析
  •   3.1 X超市基本情况
  •     3.1.1 超市概况
  •     3.1.2 超市主要业务
  •   3.2 X超市拣选与配送作业特点与流程
  •     3.2.1 超市订单拣选配送作业特点
  •     3.2.2 超市订单拣选配送作业流程
  •   3.3 X超市拣选与配送问题及成因分析
  •     3.3.1 超市拣选与配送问题
  •     3.3.2 超市拣选配送成因分析
  •   3.4 本章小结
  • 4 X生鲜超市订单拣选与配送联合优化模型
  •   4.1 问题概述及假设
  •     4.1.1 问题概述
  •     4.1.2 研究假设
  •   4.2 模型构建
  •     4.2.1 变量说明
  •     4.2.2 目标分析
  •     4.2.3 约束分析
  •     4.2.4 模型建立
  •   4.3 算法设计
  •   4.4 本章小结
  • 5 X生鲜超市的实例分析
  •   5.1 X生鲜超市实例描述
  •   5.2 求解过程
  •   5.3 结果分析
  •   5.4 本章小结
  • 6 结论与展望
  •   6.1 结论
  •   6.2 展望
  • 参考文献
  • 附录A
  • 附录B
  • 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
  • 学位论文数据集
  • 文章来源

    类型: 硕士论文

    作者: 王学辉

    导师: 侯汉平

    关键词: 新零售生鲜超市,订单拣选配送联合优化,多车多任务配送,遗传算法

    来源: 北京交通大学

    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,贸易经济

    单位: 北京交通大学

    分类号: O224;F721.7;F252

    总页数: 69

    文件大小: 4627K

    下载量: 701

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