低碳经济下B2C电子商务逆向物流中心选址研究

发布时间：2017-03-20 15:00

  本文关键词：低碳经济下B2C电子商务逆向物流中心选址研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,伴随着低碳经济理论的兴起和发展,低碳物流得到重视,除了正向物流,逆向物流也成为了实现低碳物流的关键一环,进而掀起了低碳物流领域研究的新热点。如今,B2C电子商务迅速发展,网上购物消费越来越普遍,这种借助于互联网所开展的线上销售活动,一方面为人们提供了方便和快捷的服务,另一方面由于它的虚拟性,顾客在购买商品时期望与现实之间的差异很容易导致逆向物流的产生,即退货物流。随着B2C电子商务的普遍,这种逆向物流不断增长,它会使企业的负担不断加重,也会使资源不能合理利用,造成浪费。然而,这些都与低碳经济、低碳物流理念相违背,也不利于低碳经济的发展。正因为如此,B2C电子商务模式下逆向物流的合理规划得到了史无前例的重视,科学合理的逆向物流将会为企业和社会创造巨大的价值。对于B2C电子商务企业,面对退货率上升的现象,解决逆向物流问题已经成为了降低企业运输费用,减少物流开支,提高用户满意度的重中之重。研究在低碳经济条件下的B2C电子商务逆向物流中心的选址问题,有利于促进低碳逆向物流的发展,其现实意义显而易见。本文搜集了大量国内外文献资料,并在此基础上借鉴已有的研究成果,针对B2C电子商务模式下的逆向物流中心选址问题进行了研究。首先,介绍了B2C电子商务的逆向物流、逆向物流与低碳经济的互动关系、逆向物流中心选址等相关理论,分析在低碳经济下研究逆向物流中心选址对B2C电子商务企业的重要性;其次,研究逆向物流中心选址模型与求解算法,包括连续点选址模型和离散点选址模型分析,根据所研究的内容特征,本文主要选择粒子群优化算法来解决逆向物流中心选址这类网络优化问题;最后,本文以粒子群优化算法为基础,主要针对B2C电子商务中存在的逆向物流,提出以运营费用最小化和提升用户体验为目标的逆向物流模型。为了验证模型和算法的有效性,将改进惯性权重粒子群算法应用于算例分析,对逆向物流模型中关键的逆向物流区域服务站和服务中心选址问题进行研究,进而验证了模型的有效性和粒子群算法对于求解逆向物流中心选址问题的可行性。
【关键词】：低碳经济 B2C电子商务 逆向物流中心选址 粒子群优化算法
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F252;F724.6
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-18
• 1.1 研究背景及意义9-12
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-15
• 1.2.1 逆向物流与B2C电子商务逆向物流研究现状12-14
• 1.2.2 逆向物流中心选址研究现状14-15
• 1.3 研究内容、方法及技术路线15-17
• 1.3.1 研究的主要内容及框架图15-16
• 1.3.2 研究方法16-17
• 1.4 论文主要创新17-18
• 第2章 B2C电子商务逆向物流中心选址基本理论18-25
• 2.1 B2C电子商务逆向物流基本理论18-21
• 2.1.1 B2C电子商务与逆向物流概述18-19
• 2.1.2 B2C电子商务环境下逆向物流产生的原因19-21
• 2.2 逆向物流与低碳经济的互动关系分析21-22
• 2.2.1 低碳经济对逆向物流的要求21-22
• 2.2.2 逆向物流对低碳经济的影响和贡献22
• 2.3 逆向物流中心选址相关理论22-24
• 2.3.1 逆向物流中心的概念及功能22-23
• 2.3.2 逆向物流中心合理选址的重要性23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第3章 逆向物流中心选址模型与求解算法概述25-36
• 3.1 逆向物流中心选址常用模型25-29
• 3.1.1 连续点选址模型25-27
• 3.1.2 离散点选址模型27-29
• 3.2 逆向物流中心选址常用算法29-31
• 3.3 粒子群优化算法（PSO）31-35
• 3.3.1 粒子群优化算法（PSO）基本思想31-32
• 3.3.2 粒子群优化算法步骤32-33
• 3.3.3 粒子群优化算法参数分析33-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第4章 B2C电子商务逆向物流中心选址模型的构建36-43
• 4.1 建模思想36-38
• 4.2 选址模型的构建38-42
• 4.2.1 模型假设39
• 4.2.2 模型参数及符号39-40
• 4.2.3 目标函数40-41
• 4.2.4 约束条件41-42
• 4.3 本章小结42-43
• 第5章 基于PSO逆向物流中心选址模型的应用43-54
• 5.1 案例背景43
• 5.2 数据的获取43-47
• 5.3 模型应用47-52
• 5.3.1 模型参数47-49
• 5.3.2 模型求解49-52
• 5.4 计算结果及分析52-53
• 5.5 本章小结53-54
• 第6章 研究成果和结论54-55
• 参考文献55-58
• 附录58-61
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果61-62
• 致谢62

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