基于众包模式的外卖配送路径优化研究

发布时间：2020-05-20 04:12

【摘要】：近年国内外卖市场规模持续扩张,吸引大量众包配送员从事外卖配送服务。外卖配送服务既是众包配送员的直接收益来源,也是影响外卖服务质量的关键因素。因此,如何规划外卖配送路径,以保障外卖配送服务质量、提升众包配送员效益己成为一个重要的管理决策问题。同时如何设计在有限时间内实现问题求解的算法也是一个热门研究方向。故本文聚焦众包模式下外卖配送问题,开展外卖配送路径优化及突发性事件应急管理研究。众包外卖配送路径优化问题具有开放式、取送货、餐馆客户配对有序的特征,同时因配送货物的异质性又具备多配送中心、各点多次访问的特性,加上众包抢单、派单两种模式拥有不同的配送流程,增大了问题求解难度。针对该问题,本文以配送员配送收益与客户满意度最大化为目标,通过建立虚拟点简化配送访问方式,分别构建出具有软时间窗与有序取送货约束的优化模型。考虑到模型的复杂性与众包抢单、派单模式各自的特性,对遗传算法与蚁群算法进行了改进。对于遗传算法,构造染色体编码方式、设计保序交叉操作与双点变异操作,完成对配对有序数据的处理;对于蚁群算法,设计蚂蚁队,以队中各蚂蚁的行为形成外卖任务分派与路径规划方案,用多队蚂蚁行为构成蚁群行为,以蚁群群体行为实现优化求解功能。以此分别完成两种模式下问题的求解。算例分析以及与传统集货配送、单批配送的对比分析表明,模型与遗传算法、蚁群算法有效地优化了众包抢单、派单模式下外卖配送路径,并得出配送速度在达到一定数值后对配送结果的影响较小,载货量对配送结果无显著影响的结论,辅助了外卖配送管理。针对三种突发性事件对优化模型与求解算法予以修正,实现了对外卖配送的应急管理。本文在对众包模式下外卖配送路径优化问题的研究中,构建出适应各点配对有序、配对任务分派的优化模型,并改进遗传算法与蚁群算法,实现问题求解。这不仅解决了现实众包外卖配送路径优化问题,保障了众包配送员与客户利益,支撑了外卖配送管理,还为与众包模式外卖配送相似的带时间窗多次访问配对有序取送货多车型开放式多配送中心车辆路径问题的研究提供了借鉴与参考。
【图文】：

示意图,蚂蚁,示意图,短路径

西安理工大学硕士学位论文蚂蚁也会释放信息素，，这又增大了较短路径上的信息素浓度。在信息素正反用下，蚂蚁逐渐向较短路径聚集，并最终找出最优路径，如图 2-10 所示。在从 A 点出发前往 E 点。在 A、E 两点之间有 A-B-C-D-E 与 A-B-H-D-E 两条路C-D-E 的长度较短。这样在 A-B-C-D-E 路径上的蚂蚁密度较大，使其的信息大。在信息素正反馈机理下，蚂蚁逐渐选择 A-B-C-D-E 路径，进而用群体行路径。
【学位授予单位】：西安理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：F724.6;F719.3;F252

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