基于Dijkstra算法的智能快递柜乡镇选址研究

发布时间：2021-10-07 17:32

　　随着"最后一公里"的逐步深入,以丰巢为代表的各大智能快递柜纷纷进驻社区。但相比城市,对乡镇智能快递柜选址合理化的研究却鲜有涉及。为了弥补以上空白,本文以安徽怀远县下属7个乡镇为例,首先确定了选址的影响因素,其次通过AHP-TOPSIS组合评价模型确定候选乡镇,最后利用Dijkstra算法得到最优选址地点。本研究结果可为我国农村智能快递柜的网络布局,拉动农村电商物流提供有益的借鉴。 

【文章来源】：辽宁工业大学学报(自然科学版). 2020,40(04)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

怀远县附近的乡镇地理位置图

根据上述影响因素，在数据的选择上，统计了2018年8月—12月流入该地区的快递件数量，1天内观测路段的车辆数，观测路段的长度以及这段时间的人均可支配收入[6]，如图2、图3所示。图3 8—12月份乡村的观测路段的车辆数

图2 8—12月份乡村的总快递量由图可以看出，在总快递量和总车辆数方面，乡镇11月份的数据一般都比10月份的数据要高一些，并且在11月份的某一段时间出现快递量突增的现象。

【参考文献】：
期刊论文
[1]智能快递柜在高校中推广的前景调查与分析——以江苏师范大学科文学院为例[J]. 郑林静.  中国物流与采购. 2019(23)
[2]基于Dijkstra改进算法的城市交通阻塞研究[J]. 徐洋洋,王山东,王秀云.  地理空间信息. 2019(11)
[3]基于PCA-AHP-IE的多指标评价模型研究与应用[J]. 王卫红,王园.  浙江工业大学学报. 2019(06)
[4]智能快递柜在城市末端物流应用现状及发展对策研究——以苏州为例[J]. 姜能涛,吕梦琦.  物流工程与管理. 2019(10)
[5]基于Dijkstra最短路径算法的校园快递服务集中区选址研究——以五邑大学为例[J]. 曾志聪,李嬉慧,文舒鹏,刘联辉.  现代商业. 2019(05)
[6]改进Dijkstra算法在公共交通出行的研究[J]. 张本俊,周海娇,刘淑琴.  物联网技术. 2018(11)
[7]基于改进Dijkstra算法的应急物流路径规划[J]. 李耀庭,刘怡君,蔡维晓,陈泉铨.  军事交通学院学报. 2018(07)
[8]大学城内智能快递柜服务网点选址研究——以郑州市龙子湖大学城为例[J]. 张晶蓉,曹沙沙,王振肖,曾小红.  物流技术. 2018(04)
[9]智能柜在校园快递配送中的应用研究[J]. 施书彪,黄有方,严伟.  计算机仿真. 2015(09)



本文编号：3422478