B2C电子商务环境下物流配送车辆路径问题研究

发布时间：2017-05-15 18:20

  本文关键词：B2C电子商务环境下物流配送车辆路径问题研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着国际互联网的发展和信息技术的日新月异，电子商务正越来越深入影响着当今经济生活。B2C电子商务是电子商务的模式之一，并且占有相当的比重。物流配送作为电子商务的一个重要支撑环节急需改进，物流配送发展的相对滞后，，使得商品的物流配送成为制约B2C电子商务发展的因素之一。车辆路径问题是物流配送系统调度中关键的一个环节，对车辆路径进行优化调度可以提高物流经济效益，实现物流科学化。 本文首先总结出B2C电子商务环境下物流配送的特点和配送类型，其特点主要表现在小批量多批次、需求商品多样化和顾客需求个性化三个方面，配送的类型分为集中型配送、分散型配送和混合型配送三种方式；其次，建立了关于配送的多目标VRP模型，这是本文的重点之一，传统的VRP模型为单目标约束模型，多目标模型一般将最短化车辆路径和最小化车辆数目作为优化目标，这两种情况只考虑了配送的成本，但是B2C电子商务环境下配送的效率和顾客的满意度也是非常重要的两个因素，将模型的目标确立为：最短化配送路径、最小化配送车辆数目、最小化配送过程中的顾客等待时间和最小化配送过程中的车辆等待时间，建立了多目标多约束的优化模型。最后，在求解算法上使用NSGAⅡ算法求解，为了解决多车型的约束在生成编码时为每条染色体附加一个信息分组，信息分组表示车辆的使用情况，针对NSGAⅡ算法在种群分布性方面的缺陷，设计了使用基于最小生成树的多目标算法对NSGAⅡ算法进行改进，使用基于最小生成树的多目标算法对NSGAⅡ算法进行改进，本文使用最小生成树的多目标进化算法中对于外部种群的维护方法对NSGAⅡ算法中父子代合并的种群进行修剪，保持解群体的分布性。最终通过算例来验证改进算法的有效性。
【关键词】：B2C电子商务 物流配送 车辆路径问题 NSGAⅡ 最小生成树
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：U492.22
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-14
• §1-1 选题背景及意义9-10
• 1-1-1 选题背景9-10
• 1-1-2 选题意义10
• §1-2 车辆路径问题国内外研究现状综述10-13
• 1-2-1 车辆路径问题的模型研究11
• 1-2-2 车辆路径问题的算法研究11-13
• §1-3 本文工作13-14
• 第二章 B2C 电子商务环境下的配送分析14-25
• §2-1 B2C 电子商务概述14-16
• 2-1-1 B2C 电子商务的概念14
• 2-1-2 B2C 电子商务与传统商务的区别14-15
• 2-1-3 B2C 电子商务的特点15-16
• §2-2 物流配送16-18
• 2-2-1 物流配送概述16-17
• 2-2-2 物流配送的流程17-18
• 2-2-3 配送的类型18
• §2-3 B2C 电子商务环境下的物流配送18-22
• 2-3-1 B2C 电子商务与物流配送之间的关系18-19
• 2-3-2 B2C 电子商务对物流配送的影响19-22
• §2-4 B2C 电子商务环境下的物流配送系统的类型22-23
• 2-4-1 集中型配送网络22
• 2-4-2 分散型配送网络22-23
• 2-4-3 混合型配送网络23
• §2-5 B2C 电子商务环境下物流配送所表现出来的特征23-25
• 第三章 B2C 电子商务环境下物流配送 VRP 模型建立25-33
• §3-1 物流配送中车辆路径问题的提出25
• §3-2 车辆路径问题概述25-28
• 3-2-1 车辆路径问题的概念25-27
• 3-2-2 车辆路径问题的分类27-28
• §3-3 物流配送车辆路径问题数学描述28-30
• 3-3-1 时间窗的界定28-29
• 3-3-2 目标的确定约束条件分析29
• 3-3-3 问题描述29-30
• §3-4 物流配送 VRP 模型建立30-33
• 第四章 模型的求解算法33-48
• §4-1 多目标优化33-35
• 4-1-1 多目标优化的概念33
• 4-1-2 对于多目标的处理方法33-35
• §4-2 NSGAⅡ算法35-40
• 4-2-1 求解车辆路径问题的算法35-36
• 4-2-2 NSGAⅡ算法概述36-40
• §4-3 算法求解40-44
• 4-3-1 编码生成40-41
• 4-3-2 初始群体的确定41-42
• 4-3-3 适用度评估42
• 4-3-4 选择42-43
• 4-3-5 多点交叉43-44
• 4-3-6 变异44
• §4-4 算法的进一步改进44-48
• 4-4-1 按需分层策略44-45
• 4-4-2 基于最小生成树的修剪策略45-48
• 第五章 算例分析48-51
• §5-1 算例描述48-49
• §5-2 结果分析49-51
• 第六章 结论51-52
• 参考文献52-55
• 致谢55

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

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4 刘俊昌;史伟;;物流企业客户满意度分析[J];中国管理信息化(综合版);2007年01期

5 刘志硕;柴跃廷;申金升;;蚁群算法及其在有硬时间窗的车辆路径问题中的应用[J];计算机集成制造系统;2006年04期

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本文编号：368528