电商生鲜食品城市末端配送站选址研究

发布时间：2020-07-20 15:14

【摘要】：伴随电子商务的迅猛发展,人们逐渐倾向于方便快捷的网上购物的方式,生鲜食品作为人们日常生活中必不可少的一部分,成为各大电商平台都在重点布局的流量入口。由于生鲜食品的易腐性,以及电商对于配送服务准时化的特点,就需要将生鲜仓前置,在消费者所居住的小区周围建立城市末端配送站,以便快速响应消费者对生鲜食品的需求,因此对城市末端配送站如何进行选址决策,就成为各个冷链物流公司所要面临的首要问题。本文梳理了生鲜食品和电商城市物流配送的特点、电商物流配送选址影响因素以及配送站的功能,分析出电商生鲜食品的配送特点,提出了影响电商生鲜食品城市末端配送站选址决策的因素,即配送站距消费者的距离、配送站的个数、配送站分布的战略性,并以此为依据建立选址决策模型。模型针对电商生鲜食品的配送特点,以各个配送站的货运量和配送距离的乘积之和最小作为目标函数,同时对每个配送站的配送服务范围进行了约束。在模型求解的算法选择时,充分考虑了本文所研究问题的特点,选择了具有全局搜索能力和鲁棒性强的人工免疫算法。在算例分析中,选取西安市未央区作为研究对象,通过对配送站个数的不同取值,并对各个计算结果从每个配送站需要配送的小区个数、需要配送的生鲜食品的货运量,以及其经济性和战略性的角度进行了分析,得出合适的配送站个数,从而证明了本文选址模型的合理性和有效性。
【学位授予单位】：河北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F724.6;F274;F326.6
【图文】：

图 4-1 拟建立配送站的小区分布图表 4-1 拟建立配送站的小区信息编号 小区名称 经度 纬度小区楼栋数年需求量（百吨）1 凤城明珠 108.949849 34.317393 3 11

数 p 在分别取 10、9、8、7 的情况下，分别对选址模型进行求解。4.3.1 p 取 10 的计算结果当配送站个数为10时，配送站选址图和免疫算法收敛曲线分别如图4-2和4-3所示。图 4-2 设定 p 为 10 时的配送站选址图图 4-3 设定 p 为 10 时的免疫算法收敛曲线根据模型求解的结果，被选为配送站的小区编号为：12，13，20，26，30，31，48

图 4-3 设定 p 为 10 时的免疫算法收敛曲线模型求解的结果，被选为配送站的小区编号为：12，13，20，26，3068。将每个配送站需要提供生鲜食品配送的小区标号和该小区的需求

【参考文献】

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本文编号：2763612