基于混合算法的快递企业物流中心分层选址研究

发布时间：2020-11-14 15:08

　　 随着经济的发展,快递业在社会中扮演的角色越来越重要,在各个行业中都可以看到它的身影,且政府出台了许多关于快递业的指导意见和规划,用来引导快递业健康稳步的发展。同时,电子商务领域不断的创新带动了快递业务量的急剧增加,尤其表现在各大电商平台实行的一系列促销活动中,例如“双11”、“双12”等。虽然快递量的激增带来了大量利益,但“爆仓”和配送时间长等问题严重影响着快递业的发展。本文针对影响快递业发展的这两个问题,以L市S快递企业为例,对其快递需求量预测和配送路径规划进行研究。针对快递需求量预测,本文考虑到L市快递发展的实际情况,将最优子集法运用到灰色马尔科夫模型中,并用此改进模型对S快递企业2015年、2016年和2017年的快递量进行预测,且将预测结果与三次指数平滑法、灰色模型预测的结果进行对比,得到改进灰色马尔科夫模型的预测值更加接近真实值的结果,所以之后运用改进灰色马尔科夫模型对S快递企业2018年的快递量进行预测。针对配送路径规划问题,本文以配送快递量最大和配送路径最短为目标进行建模,其中,用改进灰色马尔科夫模型对S快递企业2018年的快递量预测值作为模型所用数据;选用和声搜索算法(Harmony Search,HS)对模型进行求解,得到在最优路径配送下的S快递企业最大覆盖快递量为8210821件;设置不同规模的算例对算法进行有效性的检验,并采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的计算结果作为对比实验,得到在一定规模下,和声搜索算法趋近最优解的速率要快于遗传算法的结论。所以本文最终得到L市S快递企业在2018年的一级物流中心、二级物流中心与快递物流营业网点的最佳选址位置及具体的配送路径,和达到最大配送覆盖快递量为8210821件的结论。
【学位单位】：兰州财经大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：F259.2;N941.5
【部分图文】：

大学硕士学位论文 基于混合算法的快递企业物流中心分 言究背景着全球经济和世界一体化的不断发展，以及电子商务领域不断的发展越来越受到各界的重视，尤其在中国，不断出台的国家物流政业快速发展。物流产业快速发展的体现在：2017 年的快递业务量这使得中国的物流产业连续四年位于世界第一。下图 1.1 表示 2社会物流总额及增长情况。

0.1119 0.1321 14 4013 0.127515 2948 0.070216 12430 0.183017 6546 0.0767公式（3.10）计算得到平均相对误差 MRE 0.1119；公式（3.15验差比值 C 0.1321;公式（3.16）计算得到小误差概率 p 1。结合.2 可以知道，单纯灰色模型 GM（1,1）对编号为 0 街道的年快递能算为勉强。用灰色模型 GM（1,1）对编号为 0 街道的年快递量预测效果如图 轴表示年份，y 轴表示快递量（单位：件）。

经大学硕士学位论文 基于混合算法的快递企业物流中心分层选.2 最优子集法预测最优子集法是要截取连续的数据段作为输入的数据，所以在实验中，(4,5,6,7,8,9,10)，带入之前的灰色模型 GM（1,1）中进行预测，并用公式（每次的平均相对误差MRE。最终选取MRE值最小时的输入个数作为实结果。l输入个数值与MRE值如下表 3.3 所示，趋势变化如下图 3.2 所表 3.3 输入个数值与MAPE 值输入个数 4 5 6 7 8 9 10MRE 值 0.0412 0.0335 0.0353 0.0513 0.0584 0.0814 0.1035
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本文编号：2883615