众包机制下物流站点规划及多包激励模型的研究

发布时间：2020-03-19 09:57

【摘要】：随着众包的概念在近几年飞速的发展和移动智能设备的普及,移动众包应用如雨后春笋般涌现而来。同城快递作为物流体系中一个很重要的环节,近年来发展也较为迅猛。通过将众包的思想与同城快递业务相结合,一种新型的众包物流商业模式利用城市车量“捎带”快递包裹的方式,实现了快递包裹在城市内部快捷、经济的运输。本文主要以该众包物流商业模式为研究背景,从物流站点规划和众包激励模型两个角度进行了深入研究,本文的主要工作如下:1)基于手机信令数据对备选物流站点进行获取。通过将人口密度和车流量作为众包物流模式下物流站点规划的主要的参考因素,利用手机信令数据对用户停留点区域中心和车辆密度中心进行提取,提出了改进的DBSCAN算法进行用户停留点获取和车辆密度点获取算法,并通过进行仿真实验验证了算法的优越性。最后通过物流站点备选集获取算法得到备选的物流站点集合。2)创建了物流站点规划模型。以总体建站成本最小和用户将快递包裹送到站点的总开销最小,并能够服务尽可能多的用户为目的,创建了物流站点的规划模型,利用基于手机信令数据所得到的备选物流站点集合,结合实际调研所得到的建站预算信息和用户需求点数据,设计遗传算法来对该模型进行求解,最后得到建议设站站点。3)提出了多包激励模型并将其在众包物流平台进行了实现。本文提出了多包激励模型,该模型分为两个阶段,第一个阶段提出了获胜者选择算法,在满足时间有效性的条件下对参与竞拍的车辆用户进行选择。第二个阶段通过提出支付决定算法,为赢得快递包裹任务的车辆用户计算合适的回报值。接下来本文设计并进行了仿真实验,通过与Msensing激励机制进行对比,验证了该多包激励模型在提高平台收益值和用户满意度方面的优越性。最后本文对多包激励模型在众包物流平台中进行了实现。
【图文】：

图 2-1 DBSCAN 算法示意图一些定义及其符号表示：C表示源数dis(p,q)表示数据点 p 与 q 之间的距于数据空间中的任意点 p,以该点为圆的集合为点 p 的邻域。于数据空间一点 p，该点的 Eps 领域于 C 中任意一点 p，如果点 p 的密密度小于 minPts，那么就是非核心点达：对于数据集 C，满足 q,且 p 是对象链,,，而且是从直接密度可达，据集 C 中有些点不属于任何类，这步骤如下：任选择一个还未被访问过的点 p 开始

遗传算法流程图
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F259.2

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本文编号：2590075