考虑平台竞争的众包物流社会配送服务最优定价策略

基于互联网的众包物流服务平台共享社会闲置人力资源,为电子商务O2O提供最后一公里配送服务。通过配送服务的动态定价来调控众包物流的社会配送供应能力,成为优化众包物流平台运营的重要手段。在众包物流平台激烈的竞争环境下,考虑到众包物流社会化配送供应能力的不确定性,采用动态优化理论,建立平台价格竞争下众包物流社会配送服务最优定价模型。运用汉密尔顿函数求解社会配送服务最优价格,研究众包物流社会配送服务供应能力随着价格变化的规律,进一步,分析众包物流平台竞争对最优价格变化规律的影响。数值仿真结果表明,众包物流社会配送服务价格增长率随着平台竞争的加剧而增加,可以有效调控众包物流服务的供应与需求平衡,优化众包物流平台的期望收益。     

基于前景理论的众包物流配送方行为决策演化博弈分析——基于发货方视角

考虑个体有限理性特征,基于前景理论构建众包物流参与者感知收益博弈矩阵。从发货方视角,推理出众包物流配送方发挥较高努力水平的条件。通过引入保价制度,建立保价条件下配送方的行为决策模型,并运用数值仿真技术验证模型的有效性。结果发现:(1)配送方的努力成本、不努力的收入、处罚力度等指标直接影响其努力水平;(2)配送方努力工作的成本前景值要小于受到处罚与不努力收入前景值之和,同时要小于努力工作时所得的收益;(3)保价金额变动在一定条件下会影响配送方的努力水平,但是并不能达到完全控制的目的,甚至造成负面影响。因此在保价基础上,发货方可以通过增加监测力度或者加大处罚力度,有效保证配送方的努力水平。     

计及客户满意度的电动汽车物流配送路径规划与充放电管理

物流配送作为一种盈利型社会服务性行业,配送服务时间对客户满意度具有重要影响。论文考虑电动汽车(electric vehicle, EV)在配送途中和回到配送中心两个阶段,以物流配送成本最低和客户平均满意度最高为目标,构建了一种EV在换电模式下计及客户满意度的物流配送路径规划与充放电管理多目标优化模型,其中物流配送成本包括换电成本、车辆损耗成本以及慢速充放电成本。最后,以A-n29节点VRP基准测试系统插入四座换电站节点为例进行数值仿真,采用非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm, NSGA-II)对所提多目标优化模型进行求解,结果验证了所提方法的可行性和有效性。此外,论文进一步考查了EV慢速充放电管理对配电系统的影响,并对EV发车时间作了参数灵敏度分析,为管理者提供一些参考。     

基于Voronoi划分的同城即时配送优化策略研究

近年来经济社会发展及新零售业强势崛起使得平台或商家对大规模即时配送需求日益增加,在求解大规模车辆路径问题时仅使用启发式算法或其融合算法已无法满足实际需求。本文针对基于分众级的同城即时配送模式及现阶段存在的问题,确定了基于Voronoi划分算法的即时配送分区方法和对基础蚁群算法的三个改进策略;并以全程配送产生的总成本最少为目标函数,构建了带用户需求软时间窗的车辆路径问题数学模型;最后选取客户、车辆以及门店共计一百二十个真实地理位置数据,验证了本文提出的求解策略的有效性,并分析最终结果。结果显示,①使用Voronoi分区-改进蚁群算法的两阶段方法求解大规模车辆路径问题能显著减少配送总成本,同时提升客户满意度;②在多门店的条件假设下,采用改进蚁群算法求解得到的超时时间比基础蚁群算法少36%,配送总成本低17%。     

基于客户信用度的物流配送车辆路径问题研究

针对当前城市物流配送过程中普遍存在的客户中途取消订单、无故退换货等交易违约问题,引入客户信用度的测度方法。根据客户历史交易违约数据计算客户信用值,并转化求解客户信用度,构建了包含车辆配送成本、租赁成本以及违反时间窗惩罚成本的配送路径优化模型。设计了一种遗传(GA)-禁忌搜索(TS)混合算法进行模型求解,在算法过程中应用精英保留策略进行循环迭代寻优。结合重庆某外卖物流配送网络的实例数据,验证了模型和算法的有效性和可行性。实验结果给出了不同服务策略下的物流配送调度方案,并进行了基于客户信用度的客户配送服务序列调整比较和敏感度分析。研究表明客户信用等级的合理划分可以有效降低物流配送成本和提高客户服务水平。     

带模糊时间窗的配送问题多目标优化研究

针对配送多目标优化问题,综合考虑车辆使用数、运输总里程和客户服务水平,基于双层规划的思想,解决了车辆数函数和运输里程函数的区间伸缩指标问题,并引入客户不满意度的模糊隶属度函数来描述配送服务水平。通过去量纲将三个优化目标转化为总目标函数的功效函数,并运用模糊层次分析法对三个函数分配权重,建立以车辆使用数最少、运输总里程最小、客户不满意度最低的标量化多目标模型,并运用模拟退火算法验证了模型的合理性和普适性。     

冷链物流同时送取货车辆路径优化

针对冷链物流同时送取货车辆路径优化问题,分析冷链物流配送中的车辆固定成本、行驶成本、制冷成本和货损成本等成本构成,以总成本最小化为目标,将冷链物流配送的送货和取货业务综合到每一个客户节点,建立单个配送中心和多个客户节点的冷链物流配送车辆路径优化模型,并采用遗传算法进行求解,算例分析验证了所建模型和设计算法的适用性和可行性,结果表明优化后的同时送取货车辆配送方案能够降低配送成本,提高配送效率,研究结论对冷链物流配送决策具有重要的参考价值.     

客户动态变更配送需求的配送路线优化研究

针对物流配送途中客户动态变更配送需求问题,分别研究了满足客户临时变更收货时间窗、收货地址和取消收货的三种要求时所需成本相较于预先设计配送路径所需成本的波动值,建立了客户临时变更配送需求的动态管理模型.基于嵌套分割算法,设计了邻近救援策略、最佳离库策略、增派车辆策略对模型进行求解.最后,通过算例试验,证明模型可以有效的降低物流配送成本,且具有更强的实用性、灵活性,且嵌套分割算法还在数据优化、计算时间上有显著成效.     

基于交通流的多模糊时间窗车辆路径优化

研究了基于交通流的多模糊时间窗车辆路径问题,考虑了实际中不断变化的交通流以及客户具有多个模糊时间窗的情况,以最小化配送总成本和最大化客户满意度为目标,构建基于交通流的多模糊时间窗车辆路径模型。根据伊藤算法的基本原理,设计了求解该模型的改进伊藤算法,结合仿真算例进行了模拟计算,并与蚁群算法的计算结果进行了对比分析,结果表明,利用改进伊藤算法求解基于交通流的多模糊时间窗车辆路径问题,迭代次数小,效率更高,能够在较短的时间内收敛到全局最优解,可以有效的求解多模糊时间窗车辆路径问题。     

网络与配送管理研究综述

网络与配送管理是物流与供应链中研究最广泛的领域之一,研究涉及配送网络结构、设施选址、配送模式、车辆路径、库存管理、配送需求与资源计划、配送成本管理、配送信息化等方面.文章分析了经济全球化与金融危机、环境与气候变化、人工智能快速发展背景下,物流配送面临的配送网络的整合与柔性、配送服务的创新、配送的智能化、低碳运作等问题,阐述了020模式下的即时配送、电动车物流配送、无人机物流配送、危险品物流配送等领域的研究现状与发展趋势.     

基于UTAUT视角的众包物流大众参与行为影响因素研究

众包物流作为一种新兴的终端物流配送模式,为有效解决当下火爆的本地化电商带来的“物流瓶颈”提供了全新的思路。本文以整合的技术接受和使用理论(UTAUT)为背景,提出了众包物流大众参与行为影响因素研究模型,采用调查问卷的形式搜集数据,并使用结构方程模型(SEM)的方法对收集到的296份有效样本进行分析。研究发现对众包物流大众参与行为的影响因素按总影响力从大到小排列依次为:便利条件、参与意愿、获益期望、社会影响、感知风险。最后,结合研究结果对众包物流的发展提出了针对性的对策和建议。     

考虑模糊时间和成熟度的跨区域鲜果电商配送模型研究

基于现实配送过程中配送时间存在着不确定性,通过配送时间模糊化处理构建出跨区域鲜果电商配送模糊网络流模型,进而根据实际配送时间与期望配送时间的偏离建立顾客满意度函数,然后构建由满意度降低引起的惩罚成本函数,并根据鲜果成熟度变化特性建立带有模糊时间和成熟度的跨区域鲜果电商配送最小成本路线优化模型。在求解过程中利用三种去模糊化方法(重心法、积分法和α-cut法)对模糊时间进行处理,并结合现有的整数规划算法对模型进行求解,得出最佳配送路线并进行对比分析。结果表明:(1)根据鲜果成熟度水平选择适当的配送路线可以有效降低配送成本,保证鲜果品质;(2)在去模糊化方面α-cut法比重心法和积分法所得结果更具有一般性。     

大规模定制模式下基于三角直觉模糊信息的生产指派问题研究

针对大规模定制模式下生产指派面临的模糊不确定性等问题,探讨如何运用三角直觉模糊数构建生产指派模型进而确定最满意的生产指派方案。首先,运用三角直觉模糊数刻画、设计基于顾客个性化需求与企业产出的相对偏差、产品价格与交货期等影响因素的顾客满意度函数和企业利润函数。其次,建立了兼顾企业利润和顾客满意度的调和函数,据此构建了生产指派模型,并证明该模型有可行解和最优解,然后说明模型的求解方法。最后,通过具体实例说明生产指派模型的求解过程及其有效性、合理性。     

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。     

顾客满意度测评的模糊集合论模型

基于国际通用的顾客满意度测评的计量经济学模型，应用模糊综合评判和模糊推理建立顾客满意度测评的模糊集合论模型，介绍“五一黄金周”旅游市场顾客满意度测评的实证研究。     

带时间窗的三维装载物流配送优化方法研究

针对城市物流配送优化研究在客户服务时间窗和货物装载方式合理结合方面存在的不足,考虑物流配送车厢货物装载方式与客户访问序列相关的特征对车厢空间进行合理的区域划分。首先,构建了包含配送中心的固定成本、配送车辆的运输成本、维修成本、租赁成本和违反时间窗惩罚成本的物流运营成本最小化和配送车辆空间利用率最大化的双目标优化模型;然后,提出一种结合遗传算法(GA)全局搜索能力和禁忌搜索算法(TS)局部搜索能力的GA-TS混合算法求解模型;最后,结合重庆市某配送中心的三维装载物流配送实例数据进行了优化计算,实验结果给出了带时间窗的三维装载物流配送路径优化方案,并进行了不同车厢空间分区模式下平均装载率、物流运营成本和车辆使用数的比较分析。研究表明,当客户需求货物种类数与车辆的空间区域划分数相等且按货物类型进行区域划分时,物流运营成本最小,配送车辆使用数最少和车辆平均装载率最高。     

不确定同时取送货车辆路径问题及粒子群算法研究

研究了不确定同时取送货车辆路径问题(VRPSPD),考虑运行环境的不确定性,顾客时间窗口要求和对顾客同时进行取货和送货服务的情况,以运作成本最低和顾客满意度最高为决策目标,构建不确定VRPSPD数学模型。模型中,引入模糊随机理论来描述决策环境中的双重不确定性,假定顾客需求量(送货量)和取货量是模糊随机变量。随后,提出基于模糊随机算子的改进粒子群算法对模型进行求解。为了适应模型特点和提高算法效率,设计合理的编码和解码过程,制定多个适应度函数方案处理多目标问题,并应用更加科学的更新策略。最后在应用案例中,通过参数测试获取合理的算法参数取值,采用计算结果分析和求解算法测评验证模型和算法的有效性。