行驶时间延迟下物流配送干扰管理模型——基于客户终身价值的视角

物流配送过程中干扰事件导致行驶时间延迟后,初始配送方案将不再最优甚至根本不可行,此时如何生成副作用最小的调整方案,快速恢复配送的正常运行,是当前研究的难点。本文首先将客户为企业当前(及潜在)贡献价值考虑在内,基于客户终身价值对系统扰动进行度量。进而兼顾偏离成本和初始目标,构建干扰管理模型并提出相应的启发式算法。算例结果表明:与其他重调度方法相比,本文方法的实用性更强。     

考虑共同客户的协同配送优化方法研究

本文针对一些客户仅需要一个配送中心提供配送服务，而某些客户需要多个配送中心提供配送服务(需要多个配送中心提供服务的客户就是企业的共同客户)的情形，提出了一类具有多配送中心、有时间窗限制的车辆路径问题，建立了相应的数学模型。基于“先分类，后求解”的思想，本文设计了两阶段启发式算法：第一阶段提出基于客户聚类的启发式算法，形成聚类信息，将多中心问题转化成单中心问题；第二阶段通过改进的蚁群算法对每个配送中心的情况进行求解。最后，通过算例对该模型的可行性和有效性进行了验证，结果表明与非协同配送方式相比，在配送距离、降低配送成本、提高客户满意度等方面均有明显改进。     

动态需求下蓄冷式多温共配多目标优化模型及算法

蓄冷式多温共配是当前冷链物流领域一种较新的配送模式,可以有效地满足客户对产品多样性的需求。针对蓄冷式多温共配中客户需求的动态变化,本文从需求预测的角度出发,首先根据服务客户点的不同将车辆冗余空间的装载比例做了差异化处理,实现合理利用车辆冗余空间而又不全部满载;进而从时间满意度和订单完成率两方面度量客户满意度,建立了蓄冷式多温共配多目标模型;最后构建了较为高效的算法进行求解。算例分析表明,和其他策略相比,本文方法实用性更强。     

快件配送地址变化的干扰管理模型研究

快件配送过程中客户的配送地址发生变化后,继续按初始方案进行配送将不再最优甚至不可行,此时如何快速产生应对扰动的新方案,是当前研究的难点。结合客户消费行为的相关研究手段,将客户分为敏感型客户、容忍型客户和抱怨型客户,在考虑每类客户特点的基础上,将问题的处理分为两个阶段;采用干扰管理和运筹学的相关理论与方法,在每一阶段构建干扰管理子模型并进行求解。算例实验表明:在考虑客户行为及偏好的情况下,与其他重调度方法相比,本文方法生成的应对方案更为有效。     

考虑客户消费行为的易逝品物流配送干扰管理模型

针对干扰事件导致易逝品物流配送难以顺利实施这一难题,运用干扰管理思想,结合行为科学中关于消费行为的研究方法对客户进行分类,将物流配送干扰管理问题分为两个阶段:第一阶段处理优先服务的客户,第二阶段处理一般服务的客户;进而构建两阶段的、多目标的干扰管理模型,并提出改进的蚁群算法进行求解。实验结果表明,本文方法虽然配送成本较高,但是却完成了较重要客户的配送任务,这有利于较大幅度提高企业的潜在效益,进而验证了在处理易逝品物流配送干扰问题上的有效性。