基于遗传算法的B2C电子商务逆向物流中心选址研究

发布时间：2021-08-02 06:44

　　近年来,伴随着B2C电子商务的兴起和发展,电商销售模式逐渐代替传统销售模式。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电子商务的普及,这种逆向物流不断增长,它会使企业的负担不断加重,也会导致资源利用效率的下降,造成浪费。然而,这些都不利于企业经济、社会环境的发展。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,面对退货率日益上升的现象,解决逆向物流问题己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。本文首先对逆向物流中心优化中涉及到的作业成本分析、逆向物流网络以及逆向物流中心选址等相关理论进行研究。其次从退货物流过程中资源特性、逆向物流中心选址现状以及选址优化等三个方面对我国现有的逆向物流系统进行分析。通过分析发现逆向物流中的物品具有非全新性、易损等特性是造成电子商务企业成本过高的主要原因;B2C电子商务逆向物流网络的构成主要包括退... 

【文章来源】：华北电力大学河北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

需求点与物流中心位置图

图 5-2 MATLAB 中的收敛曲线根据计算结果，本文逆向物流网络中心备选点的选址概率如表 5-8 所示。表 5-8 逆向物流中心备选点的选址概率逆向物流中心备选点 A3A4A5选址概率 1 0.5145 0.4855依据编码方式所述，当选址概率小于 0.8 时，认为在此处不选址；当选址概率大于0.8 时，认为在此处选址。因此，该大型电子商务企业应该在 A3处构建逆向物流中心。将上层模型求解结果代入到下层模型，可以求得配送中心 j 向新客户点 k 处的单次商品最佳运输总量jlw 的值。如表 5-9 所示。

【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于最小碳排放的逆向物流回收网络优化[J]. 王涛,倪静,王奕璇.  数学的实践与认识. 2016(24)
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博士论文
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硕士论文
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[2]基于改进遗传算法的供电局物资仓库选址研究[D]. 胡银萍.华北电力大学 2017
[3]B2C电子商务中逆向物流网络构建的研究[D]. 张玥.华北电力大学(北京) 2016
[4]基于复杂网络的逆向物流网络模型与鲁棒性研究[D]. 张法铭.西南交通大学 2016
[5]低碳经济下B2C电子商务逆向物流中心选址研究[D]. 杨笑.华北电力大学 2016
[6]废弃物逆向物流网络设计与研究[D]. 李倩倩.武汉理工大学 2015
[7]企业逆向物流模式选择与网络构建研究[D]. 刘裕.湖南工业大学 2014
[8]以废旧手机为例的电子废弃物逆向物流网络规划[D]. 孔荣娟.西安电子科技大学 2014
[9]基于低碳的废旧电脑逆向物流选址—路径研究[D]. 黄佳丽.北京交通大学 2014



本文编号：3317100