电子商务环境下快递物流网络选址研究

发布时间：2017-08-31 04:06

  本文关键词：电子商务环境下快递物流网络选址研究

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【摘要】：随着电子商务的发展,网络购物需求日益增大,为我国快递业的发展提供了广阔的市场空间和发展机会,近年来快递业务量呈现爆发式增长。快递物流网络的合理布局,对于降低快递物流成本,提高响应速度,增加电子商务顾客物流服务满意度具有十分重要的意义。目前针对快递物流网络选址模型大部分是以成本最低作为选址目标,没有综合考虑到顾客时间满意度以及跨层级直达运输的情况,难以满足电子商务对快递物流高效、便捷、低成本的要求。本文在分析当前电子商务环境下快递物流网络研究的基础上,主要对快递物流网络中末端网点和中转场的选址进行研究,具体包括以下三个方面：第一,分析了电子商务和快递物流网络的特征以及两者的关系,总结快递物流网络存在的问题,提出电子商务环境下快递物流网络优化要求,阐述了快递物流网络选址应遵循的原则、影响因素、常用选址方法和求解算法等：第二,研究快递物流网络末端网点的选址问题,文中提出顾客时间满意度的概念,对几种常见的时间满意度函数表达式和曲线拟合进行描述,建立了基于末端网点选址成本和顾客时间满意度的多目标选址模型,利用加权法将多目标选址模型转换为单目标选址模型,结合算例,运用LINGO软件对算例进行求解,得到顾客时间满意度最大情况下末端网点的个数,证明了模型的合理性和有效性：第三,研究跨层级方式下的快递物流网络中转场选址问题,根据精益物流和节约成本的要求,突破传统快递物流网络逐层分级运输的局限,考虑从分拨中心到末端网点的跨层级直达运输情况,分析此方式下中转场网络结构和成本构成,建立跨层级中转场选址模型,通过分析模型特征,选择遗传算法对模型进行求解,设计遗传算法求解步骤,结合算例,利用MATLAB软件编程,得到最佳的中转场的位置、数量以及运量分配,验证模型和算法的正确性和可行性。
【关键词】：电子商务 快递物流网络 选址模型 顾客时间满意度 遗传算法
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F259.23
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 引言12-20
• 1.1 研究背景和意义12-13
• 1.1.1 研究背景12-13
• 1.1.2 研究意义13
• 1.2 国内外研究现状13-18
• 1.2.1 电子商务与快递物流关系13-15
• 1.2.2 物流网络选址15-17
• 1.2.3 遗传算法17-18
• 1.3 研究内容及论文框架18-20
• 2 电子商务环境下快递物流网络相关分析20-37
• 2.1 电子商务特征20-23
• 2.1.1 电子商务的定义和发展20-22
• 2.1.2 电子商务理论模型和特征优势22-23
• 2.2 快递物流网络特征23-28
• 2.2.1 快递物流网络的定义和构成23-25
• 2.2.2 快递网络布局模式和运作流程25-28
• 2.3 电子商务与快递物流关系分析28-29
• 2.4 电子商务环境下快递物流网络分析29-32
• 2.4.1 国内主要快递企业物流网络现状分析29-30
• 2.4.2 电子商务环境下快递物流网络存在问题30-31
• 2.4.3 电子商务环境下快递物流网络优化要求31-32
• 2.5 电子商务环境下快递物流网络选址32-36
• 2.5.1 电子商务环境下快递物流网络选址原则32-33
• 2.5.2 电子商务环境下快递物流网络选址影响因素33-34
• 2.5.3 快递物流网络选址方法和求解算法34-36
• 2.6 本章小结36-37
• 3 基于顾客时间满意度的末端网点选址研究37-51
• 3.1 顾客时间满意度37-42
• 3.1.1 顾客时间满意度的定义37-38
• 3.1.2 时间满意度函数表示及曲线拟合38-41
• 3.1.3 顾客时间满意度对末端网点选址的重要性41-42
• 3.2 模型构建及求解思路42-45
• 3.2.1 问题描述42-43
• 3.2.2 基本假设及符号说明43-44
• 3.2.3 模型构建44
• 3.2.4 求解思路44-45
• 3.3 算例分析45-50
• 3.3.1 数据准备45-48
• 3.3.2 求解结果48-50
• 3.4 本章小结50-51
• 4 跨层级方式下的快递物流网络中转场选址研究51-66
• 4.1 跨层级方式下快递物流网络中转场特征分析51-53
• 4.1.1 网络结构51-52
• 4.1.2 成本构成52-53
• 4.2 模型构建及算法选择53-56
• 4.2.1 问题描述53
• 4.2.2 基本假设53
• 4.2.3 符号说明53-54
• 4.2.4 模型构建54-55
• 4.2.5 算法选择55-56
• 4.3 基于遗传算法的模型求解56-61
• 4.3.1 遗传算法基本思想56-58
• 4.3.2 遗传算法设计58-61
• 4.4 算例分析61-65
• 4.4.1 数据准备61-62
• 4.4.2 求解结果62-65
• 4.5 本章小结65-66
• 5 结论66-68
• 参考文献68-71
• 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果71-73
• 学位论文数据集73

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本文编号：763343