模糊随机环境下 B2C 电子商务自营配送系统 CLRIP 优化研究
第1章 绪论
伴随着电子商务飞速发展，市场的主要驱动力已从 C2C电子商务（Customer to Customer，消费者对消费者的电子商务，下文简记为C2C）平台转向B2C电子商务（Business to Customer，企业对消费者的电子商务，下文简记为B2C）模式。B2C成为网络购物行业的主要驱动力主要体现在增长速度、成长空间和消费者认知三个方面。首先，B2C市场增长迅速。艾瑞咨询数据显示，2014年中国网络购物中B2C交易规模达12 882亿元，比2013年增长了68.7%，高于C2C交易的35.2%的增速，预计2015年B2C在网络购物交易中的比重将超过C2C[1]。其次，B2C发展空间巨大。B2C市场参与主体越来越多，除现有的B2C企业，很多传统企业也日益重视并纷纷加入B2C市场，不仅使商品日益丰富，也使市场机会日益增多，使B2C获得巨大的发展空间。最后，消费者认知不断提升。随着电子商务快速发展，网络购物消费者的消费理念越来越成熟，消费也越来越理性，对商品品质和服务质量的要求越来越高，相较C2C，B2C在信誉和产品品质方面更容易获取消费者的信任，使消费者的权益得到保障。因此，B2C已成为中国网络购物市场的主要推动力。B2C的崛起，加剧了电子商务企业的竞争，为争得更大的市场份额，很多B2C企业十分注重物流配送系统的优化，以期能以更低的成本为客户提供更便捷、优质的服务。
B2C 与传统商务相比，节省了大量的固定资产投入、营销、人力和中介等费用，提供了足不出户货比多家的消费便利，但同时也增加了大量的物流配送成本。由于其为客户送货上门，客户需求量小且分散，大多为小批量、多频次送货，导致新增的物流配送成本相对较高。对客户而言，必须承担物流配送费用和“等待”的时间成本，因此，物流配送费用的高低和等待时间的长短在很大程度上决定了电子商务的吸引力，能否将货物低成本、及时、准确和安全地送到客户手中已成为电子商务发展的关键。而每逢重大节假日和大型促销活动期间，B2C 企业订单量激增带来的“快递爆仓”，快递变慢递等现象，严重制约了电子商务的快速发展，也阻碍了消费者网上购物的热情。例如，2014 年“双十一”网络购物狂欢节期间，仅天猫商城“双十一”当天交易总额就突破了 571 亿，刷新了中国网络购物的新记录。这一天，全网包裹数达 4.09 亿，比2013 年增加了 2.69 倍。但购物狂欢节过后便是物流高峰，不少物流配送企业的仓库包裹堆积如山，有些包裹甚至“双十一”后的一两周才配送到消费者手中，消费者迟迟收不到货，导致投诉量激增。由此可见，物流配送正在成为电子商务快速发展的有力保障，解决不好就会严重制约电子商务的发展。为此，一些规模较大、实力较强的 B2C 企业，如京东，亚马逊等纷纷投巨资建设自己的物流配送系统，以期提升核心竞争力，在未来的竞争中赢得更大的发展空间。
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1.2.1 研究目的
本文综合考虑 B2C 自营配送系统集成优化的特点和系统中存在的模糊随机现象，基于模糊随机理论和优化理论，构建具有模糊随机需求和模糊随机时间窗的 CLRIP 集成优化模型，完善 B2C 配送系统优化方法。综合运用模糊随机期望法、模糊可能均值法和模糊随机模拟法将具有模糊随机变量的 CLRIP集成优化模型清晰化，并设计优化方法和启发式算法结合的方法求解集成优化模型，给出模糊随机集成优化模型求解的新方法。并运用优化模型于实际的B2C 企业，利用模型结果为企业决策提供理论支持和指导。
1.2.2 研究意义
理论意义：（1）改变以往的对选址、路径规划或库存控制单一决策因素进行研究的模式，建立电子商务物流配送系统中选址-路径-库存问题的集成（CLRIP）优化模型，是对现有的物流配送系统优化理论的丰富和发展。（2）综合权衡成本和时间等多因素，并将正逆向物流集成研究，有助于拓展物流配送系统优化研究的广度和深度，丰富物流配送系统优化的研究内容。（3）将以往的对确定变量或单重不确定变量（随机变量或模糊变量）的研究，扩展到双重不确定变量，即具有模糊随机变量的 B2C 电子商务自营配送系统优化模型，是对现有的不确定性物流配送系统优化理论的深化和完善。
现实意义：通过对 B2C 自营配送系统优化的研究，可以帮助 B2C 企业优化其物流配送系统，降低电子商务企业的运营成本，提高企业的综合效益，提升企业在电子商务行业的竞争力，同时更好地服务于广大客户群体，本文的研究将为电子商务企业和其它行业的物流配送系统优化提供强有力的支撑和有益的参考。
本文是利用模糊随机和集成优化理论，研究模糊随机环境下的 B2C 自营配送系统的 CLRIP 优化模型及算法。因此，本文的国内外研究现状及评述主要从 B2C 电子商务配送系统优化研究、模糊随机理论在物流配送系统优化领域应用研究以及 CLRIP 优化研究三个方面进行阐述。
目前，对B2C电子商务物流的研究多集中在B2C电子商务发展策略和B2C电子商务物流模式等方面，多为定性研究。而关于B2C电子商务配送系统优化的定量研究，文献较少，主要集中在物流配送选址、路径规划和库存问题等单层次决策因素方面，在该领域探讨多层次决策因素集成优化问题的研究较少。
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第2章 B2C 自营配送系统分析及 CLRIP 优化总体框架设计
本章首先对B2C自营配送系统进行全面分析，在对B2C自营配送系统相关基本概念界定的基础上，分析B2C自营配送系统的运作流程，研究B2C自营配送系统所处的模糊随机环境以及系统优化中的决策要素，进而提出B2C自营配送系统CLRIP集成优化的总体框架。
2.1.1 B2C 自营配送
B2C 自营配送是指 B2C 企业自行规划和建设物流配送系统，自行运营和管理物流配送全过程的一种物流配送系统运作模式。B2C 自营配送系统中通常有供应商、配送中心和客户三级节点，B2C 企业依据某一库存控制策略向供应商处订货，由于企业经营多种类型商品，因此系统中有多个供应商，各供应商根据订单把商品送往各配送中心，各配送中心根据客户的订单和要求，把商品定时、定点、定量地配送给客户，实现配送中心到客户的最后一公里的“门到门”服务，其网络结构如图 2-1 所示。
（2）自营配送的优势。首先，自营配送可帮助企业建立起对于整个配送过程的较强控制力，配送服务效率和服务质量均能有效提升，资金周转率也会显著提高。因为该模式可以使 B2C 企业的配送服务价格和运作过程自己掌控，不必受制于第三方物流配送提供商，可掌握对客户配送的主动权，因而对服务的效率和配送的及时性、服务态度以及服务的规范性等方面能提供有效保证。其次，，自营配送有助于顺利推行新型服务，有利于树立企业品牌形象。由于自营配送下，提供配送服务的人员是企业的员工，企业可进行统一培训、管理和考核，因而可对具有个性化需要的客户提供差异化的新型配送服务。再次，自营配送亦可以有效防止客户信息等重要信息的泄密。因为自营配送可以有效减少企业内外部物流交换过程，信息均是在企业内部网络中进行流转，从而可有效避免交易过程中重要信息的泄密。最后，还可以为企业培育一批集供应链管理、物流管理、信息管理和团队合作等综合素质于一身的物流专业人才，进而更好地为客户提供高效、低成本的专业化配送服务。
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B2C 电子商务是企业和消费者之间依托互联网开展的商务活动，是不谋面的虚拟交易，实质是一种电子化的零售。这种形式的电子商务活动是企业利用互联网向消费者提供商品或服务，并保证与其相关的付款方式实现电子化。企业与客户开展电子商务交易，至少应提供前台客户服务、后台业务处理、支付结算、安全保障和物流配送五个环节，B2C 电子商务交易体系结构如图 2-2 所示。
处于前台的客户服务子系统是 B2C 企业与客户接触的平台，通过客户服务子系统企业接触到客户，让客户了解企业及企业经营的产品或服务，通过咨询洽谈及各种营销活动吸引客户、激发客户的购买欲望，转化客户的购买行为，并为客户提供优质服务，努力使其成为企业的忠诚客户。当客户决定购买并下达订单时，在采用一定电子商务安全技术保障安全的前提下，需通过电子支付子系统进行支付结算，常见的支付方式有网银付款、第三方支付、信用卡分期付款、货到付款等，客户选择支付方式进行结算后，订单提交给后台业务处理子系统进行审核。位于后台的业务处理子系统根据订单内容分送不同部门进行审核及处理（审核所订购的商品是否有货、收货地址是否在配送范围内、支付方式是否符合要求等），审核通过后发送订单确认信息给客户并提交标准的格式化订单给配送子系统进行分拣配送，配送子系统则利用电子技术和网络技术来完成物流配送全程的协调、控制和管理，从而实现从前台的客户服务子系统到最终客户终端的所有中间过程的快速有效服务，主要包括接收并处理订单、仓储管理、分拣配货与补货、配送运输、退货管理和客户服务 6 项主要的服务内容，B2C 电子商务自营配送系统服务结构如图 2-3 所示。
根据 B2C 自营配送系统的服务结构，结合实际，我们总结了 B2C 自营配送的一般流程，但并不是所有的 B2C 自营配送均采用该流程，因为实践中，经营不同类型商品的 B2C 企业，其配送流程也不尽相同。如顺丰优选这类经营生鲜品的 B2C 企业，需采用特殊的冷链配送，还增加了流通加工的过程，因而与其他商品的配送流程略有差异。客户服务和数据管理与分析贯穿 B2C配送全程，客户服务主要是回复客户通过电话、传真、邮件、在线即时通讯工具等发来的关于配送服务的各类咨询和意见建议，及时了解客户的配送需求并及时化解客户的不满和抱怨；数据管理与分析是对所负责配送区域内的客户订单和相关信息进行汇总并深入挖掘有价值的信息，产生深度分析报告，为企业提供科学合理的决策依据。B2C 自营配送系统的一般流程如图 2-4 所示。
（1）接收并处理订单。接收后台业务处理子系统提交的已审核完毕的格式化订单，并将订单发送到离客户最近的配送中心处理。
（2）仓储与分拣。配送中心接收订单后，根据订单信息检查库存并进行分拣、包装及配货，并对库存信息及时更新。同时采用一定的库存检查策略检查库存，如需补货则发出订货请求，以便及时补货，防止缺货发生。补货到货后需验收，验收合格的商品进入理货环节，不合格的退货给供应商。验收后的商品理货时合格商品入库，并及时更新库存信息，不合格商品因已验收完毕无法退货给供应商因而需进行废弃物处理。
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3.1 系统描述及研究假设......................................................47
3.1.1 问题描述 ..............................................................47
第 4 章 具有模糊随机时间窗的 B2C 自营配送系统 CLRIP 优化研究...............72
4.1 系统描述及研究假设.....................................................72
4.1.1 问题描述 .............................................................72
4.1.2 相关假设 ..............................................................73
第 5 章 考虑退货时具有模糊随机变量的 B2C 自营配送系统 CLRIP 优化研究.......98
5.1 系统描述及研究假设......................................................98
5.1.1 系统描述 ............................................................98
5.1.2 相关假设 .............................................................99
为进一步验证所提出的模糊随机环境下的 CLRIP 模型和算法在实际问题中的应用及效果，本章以北大荒红旗农场绿色有机蔬菜基地为研究对象，将所设计的考虑退货因素的 FRD-CLRIP 模型和算法应用于该基地的 B2C 自营配送系统优化中，为其配送系统优化提供决策依据。
6.1.1 北大荒红旗农场绿色有机蔬菜基地简介
北大荒红旗农场绿色有机蔬菜基地（下文简称有机蔬菜基地）位于黑龙江省哈尔滨市道里区机场路 1055 号，是一家专业从事绿色有机蔬菜种植、储藏、加工、包装和配送服务的农产品生产销售企业。有机蔬菜基地始建于 2008年，注册资本 300 万元，先后投入上千万元打造现代农业生态园区，可利用种植资源达到 1 千亩，冷冻保鲜库（下文简称冷库）容可达 20 吨。有机蔬菜基地种植黄瓜、豆角、茄子、西红柿、西芹、佛手、辣椒等 20 多种蔬菜，种植葡萄 10 余种，并配有蔬菜保鲜配送车 5 辆，为客户送货上门。目前，有机蔬菜基地已成为集高端蔬菜配送、观光采摘、垂钓鱼池、农庄餐厅、生活体验馆（住宿）、幼儿及中小学生科普教育于一体的现代农业生态园区。
有机蔬菜基地在近年的产供销一体化进程中，始终秉承“创一流有机绿色品牌，引领市场新潮流”的理念；以“为客户提供高价值的产品与服务，立志打造一个种植、生产、加工、销售于一体的绿色食品产业链，让哈尔滨人民乃至全国人民吃上真正放心的绿色有机食品，打造出真正的都市田园”为宗旨；确立了“立足哈尔滨市场，面对中高端人群，实现产品规模化、网络化、现代化的目标，逐步将公司品牌做大、做强，使北大荒有机产品走向全国”的企业发展目标。
2003 年，有机蔬菜基地已通过了中国有机产品认证和产地认证，并被黑龙江农垦总局授予“农产品质量安全工作先进单位”称号。为保证质量，有机蔬菜基地制定了详细可行的实施方案，在有机蔬菜的栽培管理、肥料使用、病虫草害防治等方面，严格执行绿色有机标准规范种植，确保质量最优的北大荒有机蔬菜及时供应给客户。为了生产出优质放心的蔬菜产品，有机蔬菜基地从源头抓起，建立了完整的质量体系追溯系统，客户可以通过编码直接查询到食品的生产源头来辨别产品的真假，维护了客户的权益。为了让客户更好地了解公司，在有机蔬菜基地建立了可供消费者参观、休闲、采摘的区域，不仅让客户了解到产品来源，同时也为有机蔬菜基地带来了近 3 千个稳定的高端客户。另外，市场与有机蔬菜基地的有机结合，消除了消费者对食品质量的质疑，更有力地对产品进行了宣传。
有机蔬菜基地配送的蔬菜均采用精品礼盒包装，实行统一包装、统一标志、统一定价。礼盒外观精致高档、产品多样化配置、营养搭配合理，能满足客户多样化的需求。礼盒会根据不同季节、不同人群按照营养学进行搭配，并根据养生之道，对礼盒进行了合理配置。此外，有机蔬菜基地还针对老年人、儿童、孕妇等特殊客户专门配置了营养蔬菜礼盒，以更好地满足特殊客户的需求，使客户更加满意。
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结论
本文针对具有模糊随机因素的 B2C 自营配送系统 CLRIP 进行了研究。首先，分别构建了连续检查库存和周期检查库存策略下的具有模糊随机需求的B2C 自营配送系统 CLRIP 集成优化数学模型（FRD-CLRIP 模型），利用模糊可能均值法将模型清晰化，进而设计了基于 TS 的两阶段启发算法进行求解。其次，将模糊随机时间窗约束引入 B2C 自营配送系统 CLRIP 集成优化中，分别探讨了连续检查库存和周期检查库存策略下的 FRTW-CLRIP 模型，利用模糊随机期望值法将模型清晰化，并设计基于自适应选择机制的改进遗传算法进行求解。然后，考虑 B2C 自营配送系统客户退货频繁且退货率较高的特点，分别构建了考虑退货因素的 FRD-CLRIP、FRTW-CLRIP 和 FRDTW-CLRIP 模型，并分别利用模糊可能均值法、模糊随机期望值法和模糊随机模拟将上述模型转换为确定性的等价形式，并设计了相应的启发算法进行求解。本文的创新性工作主要体现在以下四个方面：
（1）提出了 B2C 自营配送系统 CLRIP 集成优化框架。在分析 B2C 自营配送系统特点的基础上，从集成优化角度，提出对选址-分配问题、车辆路径问题和库存问题进行 CLRIP 集成优化，弥补了以往 B2C 配送系统优化仅针对单层次决策问题进行优化的不足，提高了 B2C 配送系统效率。
次决策问题进行优化的不足，提高了 B2C 配送系统效率。（2）建立了融合模糊随机因素的 CLRIP 优化模型。将具有双重不确定性的模糊随机变量引入到 CLRIP 优化领域，并综合考虑成本和服务时间等因素分别建立单目标和多目标模糊随机 CLRIP 优化模型。既有利于解决仅考虑单重不确定因素与配送实际情况相背离的问题，又有效地解决了目前配送系统优化大多只关注系统总成本最小化问题。（3）建立了正逆向物流集成的模糊随机 CLRIP 优化模型。针对 B2C 自营配送系统存在的退货现象，系统地构建了考虑退货物流的具有不同模糊随机因素的正逆向物流集成的 CLRIP 优化模型，该模型可弥补现有 B2C 配送系统优化中缺乏对正逆向物流集成研究的问题。
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参考文献（略）
本文编号：35014
本文链接：https://www.wllwen.com/wenshubaike/lwfw/35014.html
