B2C电子商务物流网络优化技术的研究与实现

发布时间：2020-10-12 23:35

　　 近年来，电子商务发展迅速，电子商务物流服务作为电子商务核心业务之一，业务量也得到了快速的增长，但是目前国内物流公司普遍无法提供能够满足电子商务企业物流业务需求的服务。受此影响，一些B2C公司开始构建企业自有的物流服务系统，以满足企业的业务需求，但是目前企业自建物流系统不仅服务范围有限，而且成本远高于第三方物流，成为制约B2C企业进一步发展的瓶颈问题。B2C电子商务物流网络优化能够有效布局物流系统内部各类资源，降低系统运作成本,提高系统服务能力，提高系统服务水平。如何有效展开B2C电子商务物流网络优化是B2C电子商务企业亟待解决的问题。 本文基于B2C电子商务企业全国物流网络优化和区域物流网络优化两个研究点展开，具体做了以下三方面的研究工作：第一，针对这两个研究内容，本文设计了B2C电子商务区域物流的具体网络拓扑结构，网络拓扑结构内部包含供应中心、区域物流配送中心和城市配送中心三层物流功能节点；第二，基于本文所设计的物流网络拓扑结构，综合考虑物流系统内部存在的各类因素，建立了B2C电子商务物流网络的两阶段优化模型，模型的第一阶段根据各物流功能备选节点的网购订单量及其之间的距离因素确定节点的区域聚合方案，模型的第二阶段根据B2C电商物流网络内部的各类成本因素确定B2C电商企业物流网络的构建方案；第三，论文使用一种改进遗传算法对本文模型进行求解，使用模拟退火算法和遗传算法自适应策略控制算法种群的更新与收敛。论文最后实现了一套B2C电子商务物流网络优化决策系统，并用国内某B2C电子商务公司实际案例对本文优化方案进行了验证。 本文立足B2C电子商务区域物流网络优化这一领域，首先叙述了本文的研究背景和国内外研究现状，阐明了B2C电子商务物流网络优化研究的必要性，同时介绍了本文研究的具体工作；其次，通过分析和介绍国内B2C电子商务物流业务特性以及国内外物流网络优化当前研究成果，归纳和总结了一些适用于国内B2C电子商务物流网络优化的理论与工具，并阐明了本文研究的具体技术路线；接着，论文设计了B2C电子商务物流网络拓扑结构，基于该网络拓扑结构设计了B2C电子商务物流网络两阶段优化模型，并使用一种改进遗传算法对模型进行求解；然后，本文实现了一套B2C电商物流网络优化决策系统，并使用国内某B2C电子商务公司实际案例对本文优化方案进行了验证，证明了本文研究的科学性和实效性；最后，论文对本文的研究成果进行了总结，分析了当前研究中的缺陷，并指出了下一步的具体研究方向和研究内容。
【学位单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2013
【中图分类】：F724.6;TP393.02
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
目录
第一章 绪论
    1.1 背景意义
    1.2 研究现状
        1.2.1 国内外研究现状
        1.2.2 现有研究存在的问题
    1.3 本文研究内容与取得成果
        1.3.1 研究内容与本文所做工作
        1.3.2 本文的创新之处
    1.4 论文结构
第二章 B2C 电子商务物流网络优化的技术分析
    2.1 B2C 电子商务物流网络优化研究综述
        2.1.1 B2C 电子商务物流网络优化行业研究综述
        2.1.2 B2C 电子商务物流网络优化算法模型研究综述
    2.2 B2C 电子商务物流网络优化存在的问题分析
    2.3 本文的技术路线
    2.4 相关理论与技术简介
        2.4.1 遗传算法
        2.4.2 模拟退火算法
        2.4.3 城市群理论
第三章 B2C 电子商务物流网络优化的研究与设计
    3.1 B2C 电子商务物流网络拓扑结构设计
        3.1.1 B2C 电子商务物流网络拓扑结构
        3.1.2 B2C 电子商务物流网络详细设计
    3.2 B2C 电子商务物流网络优化模型设计
        3.2.1 B2C 电子商务物流网络区域聚合
        3.2.2 B2C 电子商务物流网络成本分析
    3.3 改进遗传算法的设计
        3.3.1 算法的规划框架
        3.3.2 算法的具体设计
        3.3.3 算法的具体实现流程
第四章 B2C 电子商务物流网络优化决策系统设计与实现
    4.1 总体架构及算法架构
    4.2 系统具体设计
        4.2.1 系统用例设计
        4.2.2 系统类图设计
    4.3 系统实现与实例分析
        4.3.1 实例问题的描述
        4.3.2 供应中心的选址
        4.3.3 基础数据的准备
        4.3.4 算法参数的设置
        4.3.5 业务参数的设置
        4.3.6 生成待评估方案
        4.3.7 实例结果的分析
第五章 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
附录
致谢
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文
攻读硕士学位期间参与的项目

【参考文献】

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本文编号：2838438