基于复杂网络和机器学习的冷链物流末端共同配送研究

发布时间：2020-11-17 06:18

　　 近年来,随着生活水平的不断提高,民众在解决温饱问题的基础上,越来越追求食物的品质和营养。消费的升级直接推动了我国冷链物流行业的发展。但由于我国冷链物流起步较晚,发展水平比较落后,整体运行效率低,成本长期居高不下。尤其是末端配送环节,往往无法保证服务质量,是造成冷链“断链”、货品受损的主要原因之一。面对这一现状,本文将共同配送思想引入冷链物流中,利用复杂网络和机器学习的相关算法,设计和实现了一套应用于冷链物流的末端共同配送方案,旨在提高物流运行效率、降低配送成本、保证服务质量。本文首先总结了冷链物流及共同配送领域的国内外研究现状,其次在明确冷链物流相关概念及内容的基础上,对末端共同配送的必要性进行分析与描述。然后针对城市末端的实际情况,从共同配送的区域划分、配送服务的模式选择和合作的收益分配三方面设计了一套完整的末端共同配送方案,并以北京“城市副中心”的部分区域为例进行实例分析,验证方案可行性。方案中第一步,通过特定的转换规则建立社区网络模型,在模型构建过程中引入层次分析法,对小区间配送的难易程度进行综合评价,将其值作为网络模型中各边的权重。在此基础上,采用Louvain算法对网络模型的社区发现问题进行求解,最终得到末端配送区域的划分结果。第二步,采用Adaboost分类算法对各配送区域内网点的服务模式进行选择。通过采集相关的特征数据,训练机器学习模型,实现算法分类,得到各区域对应的服务模式。第三步,通过改进的Shapley值法,对共同配送联盟的收益分配问题进行研究。提出一种基于加权Shapley值法的收益分配方案,该方案充分考虑了各企业在合作中的重要程度。最后经过案例数据计算分析,发现方案结果与实际情况吻合,具有较强的可行性,为冷链物流末端共同配送的研究提供了新的思路和方向。
【学位单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：TP181;O157.5;F259.22
【部分图文】：

分类问题是机器学习领域中一个重要的课题，属于监督学习问题，通过算法来预测数据的属性，包括二类别与多类别问题。因此，分类问题的特定的离散值，用以标记数据属性。分类问题在现实生活中随处可见，人物的识别问题（包括人脸识别、指纹识别、语音识别等），垃圾邮件识别，判断在线交易是否存在风险等等。??分类问题是一个有监督的学习过程，其目标属性或类别是己知的，分类一条数据归到对应类别中。常见的分类算法包括决策树、贝叶斯分类、、支持向量机、ｋ－最近邻法（ＫＮＮ）等等。??（１）决策树：??决策树是一种树状结构，最顶层的结点是根结点，中间的结点及其分枝同特征分类及对应的输出结果，最底层为叶结点，表示最终的类别结果型的决策树如图２－２所示，该决策树用以预测顾客是否购买计算机。决时，从上至下对待测元组的属性值进行测试，由此跟踪一条由根结点到路径，最终该叶结点存放的类标号则为该元组的类预测。??＇?＇、??

?北京邮电大学工学硕士学位论文???ｔ＾＝Ｃ｛Ｎ）??－＝ｉ?Ｓｅ２Ｎ?（２－２）??＾＜Ｃ（Ｓ）??．ｉ＾Ｓ??该目标函数是使各单位的分摊数目与理想分摊数目的差值最小，进而达到一??种各个单位都认同的方案。??２．３共同配送方案设计??为了解决冷链物流成本居高不下，整体运行效率不高的问题，本文针对冷链??物流的末端配送环节，设计了一套共同配送方案，该方案从配送区域的划分、配??送服务模式的选择及合作的利益分配三方面给出了具体的建模与计算方法。??，?－?，?■．、?／?＼??－一———??

属于北京核心城区，尚未进行大规模开放及市政建设，因此本方案也可以为该区??域的未来规划提供实际参考。在这种背景下，本文选取了通州区“城市副中心”??附近的一片区域作为研究对象，如图３－１阴影部分所示。??；？大甲?Ｚ?ｆ．．?，＾ｆ，；?．？．扣??，ｖ?ｔｌＳＥＳ?％ｘｋ＞－?ｉ??…Ａ、咖．?一一厂；《?臟??｜?／?？?＇ｓ??＼?ｓ?｛?％??＼?，?＼?、．ｓ?ｈｒｈｓ?％??／?界：猶桃?、．１?、?．、?Ｖ＇％．?，？一?‘?ｎ??．．萊＿枝?ｅｓ??？Ｗ?纖．《?：／＼?＊＾ｒ，＇?＇?Ａｓ．?＂？Ｃ??細靈⑧讓鳩??．＋湖議?ＢＭ??＊＇?Ｓ２＾ｆ！?Ａ＾Ｔ?／??，，，?Ｍ＇，；?－??图３－１研究区域范围示意图??Ｆｉｇ３－１?Ｒｅｓｅａｒｃｈ?ａｒｅ
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本文编号：2887177