电子商务环境下物流配送中若干优化问题的研究

发布时间：2017-05-14 16:12

  本文关键词：电子商务环境下物流配送中若干优化问题的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着网络通信和信息技术的飞速发展,电子商务作为一种新型的商业运作模式正逐渐渗透到人们生活的各个方面。它从多方面动摇了传统企业经营和营销理论的根基,也改变了企业外部经营和购销的实务操作模式。物流配送是实现电子商务的关键环节,它决定着电子商务的发展水平。因此,研究电子商务环境下的企业物流配送系统及其管理对于企业的成败具有十分重要的意义。 电子商务环境下的物流配送具有信息化、网络化、自动化、智能化、柔性化等特点。本文针对电子商务环境下物流配送的特点,对物流配送中的关键优化问题,即配送路径选择问题和配送中心选址问题进行了研究,具体内容包括以下五个部分： (1)查阅了大量的相关文献,综述了物流配送中车辆调度、路径优化、配送中心选址等优化问题的研究现状,探讨了物流配送在电子商务中的地位及作用,总结了电子商务环境下订单配送问题的新特点。 (2)针对电子商务环境下订单配送问题的特点,建立了单阶段及多阶段带信息流的车辆路径问题的数学模型,设计了两阶段启发式求解算法。第一阶段用禁忌搜索算法求解计划日当天已到交货期的订单的配送问题；第二阶段考虑了订单的未来信息,用基于评价值的贪婪插入算法将未到交货期的订单与已有的配送方案进行整合配送。该方法能够提高车辆的使用率及配送企业的配送效率。 (3)针对电子商务环境下带时间窗车辆路径问题的特点,分别建立了单目标及多目标配送问题的数学模型。对单目标问题研究了软时间窗及硬时间窗配送问题,用改进的蚁群算法进行求解。多目标问题的目标为最小化车辆使用数目、车辆行驶距离之和、车辆的平均等待时间及最大化顾客平均满意度。各目标具有相同的重要性,用近似Pareto最优解集来指导蚁群的信息素更新策略。该方法可使顾客具有较高的满意度、车辆等待时间较少,从而使配送企业具有较好的声誉及较高的配送效率。 (4)针对电子商务环境下回程带货车辆路径问题的特点,分别讨论了静态及动态情形下回程带货问题的数学模型,设计了自适应记忆算法进行求解。对静态问题研究了无优先约束的混合回程带货问题。对于动态问题,首先,在每个工作日的开始制定配送中心当天的静态配送路线；然后,分时段检测新出现的取货需求,并将它们插入到现有的车辆行驶路线中的最佳位置(增加距离最少的位置),从而达到根据顾客需求及车辆行驶状况及时动态调整车辆行驶路线、满足顾客要求的目的。 (5)以物流配送中配送中心选址问题研究的产生、发展及深入为主线,讨论了配送中心选址问题的基本模型,揭示了深入研究该问题的过程,探讨了电子商务环境下配送中心选址模型的建立。在配送中心选址问题已有基本模型的基础上,分析了其统一模型建立的可能性,将许多选址问题的基本数学模型统一成一个模型,为电子商务环境下配送中心选址问题优化系统的开发提供了数学基础。
【关键词】：电子商务 物流配送 路径优化 配送中心选址问题 禁忌搜索算法 蚁群算法 自适应记忆算法
【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：F252;F224
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第1章 绪论13-19
• 1.1 选题背景13-14
• 1.2 本课题研究目的及意义14-15
• 1.3 本文的研究思路15-16
• 1.4 本文的主要工作16-18
• 1.5 参加的科研项目18-19
• 第2章 电子商务环境下物流配送分析19-52
• 2.1 物流配送19-27
• 2.1.1 物流配送的概念及功能要素19-21
• 2.1.2 配送模式的分类21-23
• 2.1.3 国内外物流配送发展现状23-27
• 2.2 物流配送中关键优化问题及求解算法27-41
• 2.2.1 配送路径问题27-32
• 2.2.2 配送中心选址问题32-35
• 2.2.3 优化问题的求解算法35-41
• 2.3 电子商务41-47
• 2.3.1 电子商务概念及特点42-44
• 2.3.2 电子商务的分类44-46
• 2.3.3 电子商务的竞争优势46-47
• 2.4 电子商务环境下物流配送47-51
• 2.4.1 电子商务与物流配送的关系47-49
• 2.4.2 电子商务对传统物流配送业的影响49-50
• 2.4.3 电子商务环境下物流配送的特征50-51
• 2.5 本章小结51-52
• 第3章 电子商务环境下带信息流车辆路径问题52-71
• 3.1 引言52
• 3.2 单阶段带信息流的车辆路径问题52-64
• 3.2.1 问题的描述53
• 3.2.2 数学模型53-56
• 3.2.3 两阶段算法的设计56-60
• 3.2.4 仿真实验及结果分析60-64
• 3.3 多阶段带信息流的车辆路径问题64-70
• 3.3.1 问题的描述64
• 3.3.2 数学模型64-65
• 3.3.3 求解算法设计65-67
• 3.3.4 仿真实验及结果分析67-70
• 3.4 本章小结70-71
• 第4章 电子商务环境下带时间窗车辆路径问题71-93
• 4.1 引言71-72
• 4.2 单目标带时间窗的车辆路径问题72-82
• 4.2.1 问题的描述72
• 4.2.2 数学模型72-74
• 4.2.3 蚁群算法的设计74-77
• 4.2.4 仿真实验及结果分析77-82
• 4.3 多目标带预约时间的车辆路径问题82-92
• 4.3.1 问题的描述82-84
• 4.3.2 数学模型84-86
• 4.3.3 求解算法设计86-87
• 4.3.4 仿真实验及结果分析87-92
• 4.4 本章小结92-93
• 第5章 电子商务环境下回程带货车辆路径问题93-117
• 5.1 引言93-95
• 5.2 静态回程带货的车辆路径问题95-109
• 5.2.1 问题的描述95-96
• 5.2.2 数学模型96-98
• 5.2.3 自适应记忆算法的设计98-103
• 5.2.4 仿真实验及结果分析103-109
• 5.3 动态回程带货的车辆路径问题109-116
• 5.3.1 问题的描述109-110
• 5.3.2 数学模型110
• 5.3.3 求解算法设计110-112
• 5.3.4 仿真实验及结果分析112-116
• 5.4 本章小结116-117
• 第6章 配送中心选址问题117-130
• 6.1 引言117-118
• 6.2 基本选址问题数学模型118-125
• 6.3 统一模型的讨论125-129
• 6.4 本章小结129-130
• 第7章 总结与展望130-133
• 7.1 总结130-131
• 7.2 展望131-133
• 参考文献133-146
• 攻读博士学位期间发表论文146-147
• 作者简介147-148
• 致谢148-149
• 附录149

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