B2C电子商务订单分批拣选与配送联合调度

发布时间：2020-08-27 20:20

【摘要】：B2C电子商务作为“新零售”模式的一种,凭借其浏览便捷性、产品品类品牌覆盖全、递送服务便捷等诸多优势,深受我国新兴中产阶层消费者的喜爱。提高订单履行效率是保证B2C电子商务高效运作的前提。在电子商务环境下顾客购买产品数量少但类别多样化,有必要采用订单分批策略减少总服务时间。同时当前由于顾客购买时间的不确定、需求品类多且批量小,大大增加了订单履行的难度。如何制定快速的订单拣选与配送决策方案,在多品类仓库中快速拣选出订购商品并打包配送到顾客手中,是本文解决的主要难题。由于订单履行问题具有较强的实际应用背景,国内外学者对该领域进行了深入研究。成果主要集中在订单分批拣选问题(Order Batching Problem,OBP)和车辆路径问题(Vehicle Routing Problem,VRP)中,而对订单分批拣选与配送联合调度问题(Integrated order batching and delivery,IOBDP)则鲜有研究。在实际情况中,订单分批拣选与订单配送优化往往单独运作,难以实现整体系统效率最优,因此有必要进行联合调度;同时大数据时代高度共享的仓储信息和运输信息拓展了订单拣选和配送的协同运作层次,使得订单履行整体优化在实际运作中成为可能。本文借鉴生产与配送联合调度理论,深入研究B2C电子商务订单分批拣选与配送联合调度问题,具有较大的理论意义和实际意义。由于本文研究的OBP及IOBDP均为NP难问题,如何设计高效快速的求解算法为本文的关键难题。当前B2C电子商务企业分别采用两种不同的配送模式,以天猫为例的B2C电子商务平台选择第三方物流配送模式,以亚马逊、京东为例的B2C电子商务平台选择自建物流模式。本文针对第三方物流配送模式和自建物流配送模式下订单运作的不同特征,研究了四类不同的IOBDP。首先根据不同问题的特点建立相应的数学模型,并根据问题性质的不同设计不同的优化算法,最后通过数值实验验证算法的有效性,分析了不同参数对算法性能的影响。结果证明订单拣选和配送两个环节联合调度有利于从整体上提升第三方物流和自建物流配送模式下B2C电子商务企业订单履行速度,能为企业实际拣选与配送调度提供有效的决策支持。本文的研究成果概括如下:(1)第三方物流配送模式下配送时间无约束的在线订单分批拣选与配送联合调度问题。假设第三方物流配送模式下不考虑配送因素对订单拣选分配的影响,存在多个拣选员工,将该问题转化为订单分批拣选与分配问题。以订单履行时间最小为目标,构建订单动态到达情况下订单分批拣选与分配优化模型。提出改进固定时间窗分批与分配规则,以同时求解订单在线分批、分配与拣选优化等问题。数值实验结果表明,在不同订单的到达率下,改进固定时间窗分批与分配规则在降低履行时间方面优于固定时间窗规则和可变时间窗规则;且在降低履行时间与节约雇佣成本两方面均优于固定时间窗规则。(2)第三方物流配送模式下车辆离开时间已知的在线订单分批拣选与配送联合调度问题。假设第三方物流配送模式下车辆离开时间已知,存在多个拣选员工且订单动态到达,以订单总服务时间与总延迟时间之和最小为目标建立车辆离开时间已知的订单分批拣选与配送优化模型。针对车辆离开时间对订单拣选的影响,提出考虑紧急程度的混合时间窗分批与分配规则,决策订单何时开始分批拣选、如何分配拣选员工,以保证更多的订单在车辆离开前拣选完成。将紧急程度算法与非紧急程度算法结果进行数值实验对比,结果表明考虑订单紧急程度有利于缩短总延迟时间,增加有效订单量;雇佣人数的增多能提高配送率,但随着人数的增加配送提高率呈降低趋势。(3)自建物流配送模式下在线订单分批拣选与配送联合调度问题。自建物流配送模式下订单实时到达,假设每个分区分配一个容量有限的车辆,且车辆往返不同分区的配送时间为已知常量。以最小化订单履行时间与总配送成本为优化目标,构建车容量有限的在线订单分批拣选与多分区配送联合调度模型。结合生产与配送联合调度在线算法、平行机分批生产在线算法和订单分批拣选在线算法并进行改进,提出竞争比为4的在线算法。在不同的订单数、到达率、车容量等情况下设计数值实验,验证了在线算法竞争比的有效性,并将在线算法与基准算法进行对比分析,证明在线算法能在一定程度上降低订单履行总成本与配送总成本。(4)自建物流配送模式下离线订单分批拣选与配送联合调度问题。自建物流配送模式下订单信息提前已知,假设每个分区安排一个容量有限的车辆,且车辆按照优化后的路径服务各个分区的顾客。以最小化订单履行时间为目标,构建考虑路径优化的订单分批拣选与多分区配送联合调度模型,以解决订单拣选顺序、拣选作业方式、车辆行驶线路等联合决策。为求解此NP难问题,设计了三阶段启发式算法:首先采用“聚类-路径优化”思想,依据顾客位置进行配送方案确认;然后采用基于相似度聚类的订单分批规则对每条配送线路的订单进行分批合并;最后调整拣选任务与配送线路顺序。通过数据实验对模型进行验证,并与传统拣选与配送分开优化的结果进行对比。结果表明,三阶段算法能够有效缩短订单完成时间、降低配送车辆等待时间、改善配送资源利用率。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：F713.36;F252
【图文】：

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首先界定本文的研究问题。栋选系统为＂人到货＂系统。虽然自动化仓库系统逡逑近年来高速发展，但由于掠选过程存在高度不确定性，人工掠选具有更高的灵活性和柔逡逑性，仍有８０％左右的仓库采用人工栋选ｔｗｉ。订单履行示意图如图１．１所示。整个调度过逡逑程基于大数据信息共享平台，能实现平台上供应链成员间的信息共享，从信息流上为平逡逑台联合调度提供可能。如物联网智能仓储信息系统能实时获知商品在货架上的具体位置逡逑Ｗ及炼选员工的工作情况；运输车辆的实时信息也能通过ＧＰＳ定位系统获知。假设Ｂ２Ｃ逡逑电子商务平台在某区域存在一个掠选配送中屯，订单到达后通过＂人到货＂栋选系统掠逡逑选完成，再通过第王方物流／自建物流配送系统将订单配送给区域内多个顾客，最终完成逡逑订单送达。在＂人到货＂炼选系统中，参考相关文献Ｗ，掠选区域布局如图１．２所示。逡逑栋选区域为单区型，由若干列掠选货架组成，每列货架间通道宽度相同。每列货架又由逡逑若干大小相同的货柜组成，且每个货柜只能存储一类商品。由于本文主要探讨订单分批逡逑优化和批次排序分配问题，因此假设掠选路径优化策略采用当前适用性较高的遍历策略逡逑口１

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Ｂ２Ｃ电子商务订单分扣：挣选与配送联合调度５章为自建物流配送模式下离线订单分批栋选与配送联合调度。自建物流单信息已知，Ｂ２Ｃ电子商务企业完成订单掠选后，需依据顾客收货地址合送线路，基于此背景研究考虑路径优化的订单分批掠选与配送联合调度问６章，结论。对本文的研究工作进行系统性总结，说明本文创新点及存在的来Ｂ２Ｃ电子商务订单炼选与配送联合调度问题的研究方向进行展望。逡逑第１章逡逑

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