在冷鏈品的電商交易中,客戶通過網(wǎng)購可獲得的商品信息有限,如果配送時間過長,容易令顧客對所購商品和服務(wù)的滿意度下降,商品退貨率也會隨之提高。同時,由于對冷鏈品的配送過程要求更高,除配送全過程需要保持制冷狀態(tài)外,客戶對服務(wù)的滿意度、配送車輛的到達時間、產(chǎn)品質(zhì)量及盡早退貨的要求更高。因此,應(yīng)當(dāng)合理規(guī)劃冷鏈品配送車輛路徑,降低配送成本,達到配送成本的最小化,同時盡量提高配送服務(wù)的準(zhǔn)時性,盡可能同時滿足客戶的送貨需求與退貨需求,提升客戶的滿意度。目前,對于具有同時配送和回收需求的車輛路徑問題,國內(nèi)外學(xué)者的相關(guān)研究主要集中于對模擬退火算法、蟻群算法、粒子群算法等算法作出改進以提高求解效率,引入的時間窗也多為經(jīng)典時間窗。同時,以冷鏈物流為案例研究此類問題的較少,且大多數(shù)沒有考慮客戶滿意度要求,沒有體現(xiàn)時間窗的模糊性。為有效解決相關(guān)問題,本文針對B2C模式中企業(yè)直接對客戶提供配送服務(wù)的特征及冷鏈品易腐敗變質(zhì)的特殊性,設(shè)計引入客戶滿意度的模糊時間窗,以車輛的派遣成本、運輸成本、貨損成本、冷藏成本及懲罰成本總和為目標(biāo)函數(shù),在冷鏈品的同時退送貨路徑模型中加入模糊時間窗,并設(shè)計相應(yīng)的遺傳算法對問題進行求解。算... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：83 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

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Ｆｉｇ．３．１?Ｔｈｅ?ｄｉａｇｒａｍｍａｔｉｃ?ｓｋｅｔｃｈ?ｏｆ?ＶＲＰＳＰＤ??３．?２模型建立??３．２．１問題描述??設(shè)冷鏈品客戶點的數(shù)目為ｍ其中第ｆ?zhèn)�客戶點的送貨需求量為若該客戶??無送貨需求，仏為０；退貨需求量為；？；，若該客戶點無退貨需求，？為０。為滿足??個客戶點的需求，配送中心共派出Ｗ輛最大載重量為２的冷藏車完成配送任務(wù)，??貨物運送至客戶點，同時將客戶退回的貨物運返至配送中心。配送車輛運輸貨??不得超過最大載重量，若不能滿足客戶需求，需返回配送中心，直至為所有的??戶點提供服務(wù)。每個客戶點都能且只能接受一輛車提供的配送服務(wù)。結(jié)合上述??件，對配送路徑進行優(yōu)化，達到配送總成本的最小化。??問題中的總成本包括以下五個部分：（１）派車成本，即派遣配送車輛所需支??的固定成本，本文假設(shè)所有的車輛型號相同，故每輛車的派車成本相同。（２）??成本，主要為車輛變動成，與車輛的行距離成正比。（３）損成，即??

第４章帶模糊時間窗的冷鏈品同時退送貨路徑問題求解??４．?１?ＶＲＰ求解算法概述??如圖４．１所示，目前的ＶＲＰ求解算法主要可以分為精確算法、啟發(fā)式算法與??智能優(yōu)化算法三類。每類求解算法包含的具體算法如圖４．２？圖４．４所示。??＇?ｆ分支定界法??割平面法??精確算法＜?動態(tài)規(guī)劃法??網(wǎng)絡(luò)流算法??Ｌ最�。耍瓨浞�??［節(jié)約算法??插入法??ＶＲＰ求解算法啟發(fā)式算法掃描算法??最臨近法??Ｌ兩階段法??［＇禁忌搜索算法??模擬退火算法??智能優(yōu)化算法遺傳算法??蟻群

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]三維裝載約束下車輛路徑問題研究[D]. 彭碧濤.華南理工大學(xué) 2013
[2]考慮裝卸策略的帶取送車輛路徑優(yōu)化問題研究[D]. 阮清方.清華大學(xué) 2012
[3]車輛路徑問題模型及算法研究[D]. 李相勇.上海交通大學(xué) 2007

碩士論文
[1]突發(fā)事件下冷鏈物流車輛路徑再規(guī)劃研究[D]. 鄭海娟.北京交通大學(xué) 2014
[2]鮮活農(nóng)產(chǎn)品城市共同配送成本控制研究[D]. 田永賓.北京交通大學(xué) 2014
[3]基于云計算的冷鏈物流配送車輛路徑優(yōu)化方法的研究[D]. 徐優(yōu)香.江蘇科技大學(xué) 2013
[4]基于遺傳算法的帶時間窗車輛路徑優(yōu)化問題研究[D]. 蔣波.北京交通大學(xué) 2010



本文編號：3488608