B2C电子商务模式下车辆路径优化问题研究

发布时间：2017-04-26 05:01

  本文关键词：B2C电子商务模式下车辆路径优化问题研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着资源枯竭和环境污染压力日益增大,可持续发展已成为企业甚至国家发展的必由之路。全球气候变暖的趋势使得低碳物流行业备受关注。在此背景下,创新驱动下电子商务虽然被广义论证为具有低碳环保特性的新商业模式,但在电子商务模式支撑模块的物流中依然存在高能耗环节,其中物流配送环节能耗最高。因此,本文研究重点是将低碳概念引入B2C电子商务VRP问题模型中,并得到适合该模型的求解方法,本文研究工作体现在以下几个部分:首先,本文针对电子商务物流配送以及低碳配送的特殊性质,构建与两种特性相适应的B2C电子商务VRP问题数学模型,满足电子商务企业在时效性、经济性和低碳性的要求,帮助电子商务企业在国家整体节能减排工作安排中取得先机,迅速提升企业社会形象,为将来赢取更多市场比例夯实基础。其次,通过与传统物流配送比较,基于电子商务环境下的物流配送对时间效率限制更多的特殊性质,低碳视角下B2C电子商务配送路径选择应从运输距离最短、车辆服务客户时间最少、物流配送车辆最优以及排放CO_2等污染气体最少四个约束目标进行优化。在此基础上,根据研究的实际问题和模型需要,利用适合本文的改进遗传算法对所建模型进行了求解算法设计,并运用MATLAB数值分析软件进行编程处理,使所建模型求解最终得以实现。为验证算法性能,采用CPLEX精确算法与启发式算法对比分析算法选取有效性。最后本文通过案例验证低碳视角下B2C电子商务VRP问题模型和设计的自适应性遗传算法。模型比较和数值分析表明,基于本文构建的模型和改进遗传算法所提出的低碳车辆路径方案,可得到模型提出的约束目标最优以及配送路线最优,一方面可满足消费者要求,另一方面可减少企业物流成本、提高企业经济效益,为以后减少碳排放和发展低碳物流提供了理论指导。因此,在当前正值电商物流高速发展阶段,论文所研究的基于低碳视角下电子商务VRP问题优化问题具有较好的理论和现实意义。
【关键词】：低碳物流 B2C电子商务 车辆路径问题 改进遗传算法
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6;F252
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-21
• 1.1 选题背景及意义9-11
• 1.1.1 选题背景9-11
• 1.1.2 选题意义11
• 1.2 国内外研究现状综述11-16
• 1.2.1 车辆路径问题研究现状12-13
• 1.2.2 电子商务物流的研究现状13-14
• 1.2.3 低碳物流的研究现状14-16
• 1.3 论文研究内容与技术路线16-18
• 1.3.1 论文主要研究内容16-18
• 1.3.2 技术路线18
• 1.4 论文创新点18-21
• 第二章 相关研究理论综述21-33
• 2.1 B2C电子商务概述21-23
• 2.1.1 B2C电子商务与传统商务的区别21-22
• 2.1.2 B2C电子商务的特点22-23
• 2.2 物流配送23-26
• 2.2.1 物流配送概念24
• 2.2.2 物流配送的流程及类型24-26
• 2.3 B2C电子商务环境下的物流配送26-28
• 2.3.1 B2C电子商务与物流配送之间的关系26-27
• 2.3.2 B2C电子商务对物流配送的影响27-28
• 2.4 B2C电子商务环境下的物流配送系统的类型28-32
• 2.4.1 集中配送型网络28-30
• 2.4.2 分散配送型网络30-31
• 2.4.3 混合配送型网络31-32
• 2.5 基于B2C电子商务环境下物流配送表现出的特点32
• 2.6 本章小结32-33
• 第三章 B2C电子商务低碳物流配送VRP建模研究33-49
• 3.1 基于低碳环境下B2C电子商务路径优化问题分析33-36
• 3.1.1 配送路径优化问题简述33-34
• 3.1.2 B2C电子商务低碳配送路径优化问题要素分析34-36
• 3.2 B2C电子商务低碳配送路径优化问题多目标优化36-38
• 3.2.1 多目标优化的概念36-37
• 3.2.2 B2C电子商务低碳配送路径优化问题的优化目标37-38
• 3.3 配送路径优化的一般模型38-41
• 3.3.1 VRP以及VRPTW问题描述38-39
• 3.3.2 VRPTW数学模型39-41
• 3.4 低碳视角下B2C电子商务配送路径优化模型41-47
• 3.4.1 低碳模型基本思想概述41-42
• 3.4.2 配送中CO_2碳排放计算方法42-43
• 3.4.3 低碳模型假设43-45
• 3.4.4 路径优化模型参数45
• 3.4.5 基于低碳环境下B2C电子商务车辆路径优化模型45-47
• 3.5 本章小结47-49
• 第四章 B2C电子商务低碳物流配送模型求解研究49-63
• 4.1 车辆路径问题的求解方法概述49-57
• 4.1.1 禁忌搜索算法50-52
• 4.1.2 遗传算法52-54
• 4.1.3 蚁群算法54-56
• 4.1.4 求解算法比较分析56-57
• 4.2 改进遗传算法设计57-60
• 4.2.1 编码生成57
• 4.2.2 初始群体的确定57-58
• 4.2.3 适应度评估58
• 4.2.4 选择算子58
• 4.2.5 交叉算子58-59
• 4.2.6 变异算子59
• 4.2.7 设置终止条件及输出结果59-60
• 4.3 算法选取有效性分析60-61
• 4.4 本章小结61-63
• 第五章 案例分析63-71
• 5.1 案例背景简介63-65
• 5.2 J电子商务企业案例试验65-69
• 5.2.1 寻优结果65-67
• 5.2.2 算法比较分析67-69
• 5.3 结果分析69
• 5.4 本章小结69-71
• 第六章 结论与展望71-73
• 6.1 结论71
• 6.2 展望71-73
• 致谢73-75
• 参考文献75-79
• 附录79-81
• 攻读学位期间取得的研究成果81

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  本文关键词：B2C电子商务模式下车辆路径优化问题研究，，由笔耕文化传播整理发布。

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