本文選題：云物流　切入點(diǎn)：任務(wù)分配　出處：《北京交通大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：電子商務(wù)的高速發(fā)展為物流業(yè)帶來(lái)了契機(jī),使物流服務(wù)行業(yè)迅速成為我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)之一。然而,面對(duì)急速蓬勃發(fā)展的物流服務(wù)需求時(shí),各自為營(yíng)、分散、單一的現(xiàn)階段物流服務(wù)模式無(wú)法滿足物流任務(wù)的高效、低成本、高質(zhì)量的要求。隨著"互聯(lián)網(wǎng)+物流"、物流聯(lián)盟等物流服務(wù)模式與云計(jì)算、虛擬化等技術(shù)的發(fā)展與普及,業(yè)界提出了一種基于云計(jì)算、面向服務(wù)的新物流服務(wù)模式—云物流。云物流服務(wù)模式已漸漸成為現(xiàn)在物流發(fā)展的主要方向之一,越來(lái)越多物流企業(yè)構(gòu)建面向服務(wù)及物流任務(wù)的云物流服務(wù)模式,通過云物流服務(wù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)信息集成和資源整合,完成任務(wù)-資源高效匹配并輸出服務(wù)。云物流環(huán)境下,物流資源提供方將物流資源提供給平臺(tái),云物流服務(wù)平臺(tái)如何通過有效運(yùn)作管理,實(shí)現(xiàn)物流任務(wù)合理的配置物流資源,輸出物流服務(wù)鏈?zhǔn)窃莆锪鞣⻊?wù)模式研究的重點(diǎn)問題。因此,本文將基于云物流服務(wù)平臺(tái),研究云物流服務(wù)模式下的任務(wù)分配和物流配送問題。首先,在研究當(dāng)前物流發(fā)展分析的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了云物流服務(wù)平臺(tái)的物流運(yùn)作框架,指出云物流服務(wù)平臺(tái)下的物流服務(wù)與當(dāng)前物流的區(qū)別在于整合優(yōu)化物流資源,為需求方提供多樣化的物流服務(wù),提高物流資源的利用率、服務(wù)質(zhì)量、顧客滿意度。其次,針對(duì)云物流平臺(tái)下的海量任務(wù)需求和海量資源,構(gòu)建了"初分配—再分配"兩階段的任務(wù)分配模型。采用Apriori算法對(duì)任務(wù)初分配過程進(jìn)行求解;基于初分配求得的物流候選資源集,以低成本、高效率和高服務(wù)質(zhì)量為目標(biāo)構(gòu)建再分配模型,采用遺傳算法求解,并通過算例對(duì)比分析驗(yàn)證了模型和方法的可行性。最后,針對(duì)云物流服務(wù)平臺(tái)下的資源的高效整合,本文構(gòu)建了基于合作模式的物流配送模型,采用了遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解,并將基于合作的配送模式與傳統(tǒng)的獨(dú)立配送模式進(jìn)行結(jié)果比較,驗(yàn)證了本文的合作模式的有效性。論文研究的云物流服務(wù)平臺(tái)模式下的任務(wù)分配和物流配送可為云物流的實(shí)現(xiàn)提供方法和理論依據(jù),具有一定的研究?jī)r(jià)值。
[Abstract]:The rapid development of electronic commerce has brought opportunities to the logistics industry and made the logistics service industry one of the pillar industries of our national economy. A single logistics service mode at this stage can not meet the requirements of high efficiency, low cost and high quality of logistics task. With the development and popularization of logistics service mode, cloud computing and virtualization technology, such as "Internet logistics", logistics alliance, etc. The industry has proposed a new service-oriented logistics service model based on cloud computing-cloud logistics. Cloud logistics service model has gradually become one of the main directions of logistics development. More and more logistics enterprises construct the service oriented and logistics task oriented cloud logistics service mode, realize information integration and resource integration through cloud logistics service platform, complete task-resource efficient matching and output service. Logistics resource providers will provide logistics resources to the platform, cloud logistics service platform through effective operation and management, logistics tasks to achieve a reasonable allocation of logistics resources, Output logistics service chain is a key issue in the research of cloud logistics service model. Therefore, based on cloud logistics service platform, this paper will study the task allocation and logistics distribution in cloud logistics service mode. Based on the analysis of current logistics development, this paper constructs the logistics operation framework of cloud logistics service platform, and points out that the difference between cloud logistics service platform and current logistics is to integrate and optimize logistics resources. For the demand side to provide a variety of logistics services, improve the utilization of logistics resources, service quality, customer satisfaction. This paper constructs a two-stage task assignment model of "initial allocation and redistribution". The Apriori algorithm is used to solve the task initial assignment process, and the logistics candidate resource set based on the initial assignment is obtained at low cost. The redistributive model with high efficiency and high quality of service is constructed and solved by genetic algorithm, and the feasibility of the model and method is verified by comparison and analysis of examples. Finally, the efficient integration of resources under the cloud logistics service platform is discussed. In this paper, the logistics distribution model based on cooperative mode is constructed, and the genetic algorithm is used to solve the model, and the results are compared between the cooperative distribution model and the traditional independent distribution model. The task assignment and logistics distribution under the cloud logistics service platform model can provide the method and theoretical basis for the realization of cloud logistics, which has certain research value.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F259.2

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 黃海松;姚立國(guó);田野;;云制造環(huán)境下農(nóng)機(jī)供應(yīng)鏈服務(wù)平臺(tái)架構(gòu)研究[J];科技管理研究;2017年02期

2 朱莉;馬錚;丁家蘭;金丹丹;;低碳理念下基于超網(wǎng)絡(luò)的物流企業(yè)車輛資源合作研究[J];科技管理研究;2016年24期

3 周林;林云;王旭;趙泉午;;網(wǎng)購(gòu)城市配送多容量終端選址與多車型路徑集成優(yōu)化[J];計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng);2016年04期

4 張水旺;胡小建;;云物流概念模型及其運(yùn)作機(jī)理研究[J];科技管理研究;2015年19期

5 關(guān)井春;;電子商務(wù)物流共同配送模式及其發(fā)展策略[J];物流技術(shù);2015年07期

6 王銳;;APRIORI算法的分析研究[J];硅谷;2013年22期

7 谷煒;張群;衛(wèi)李蓉;;基于GIS的物流配送中心末端大規(guī)模車輛路徑優(yōu)化問題研究[J];中國(guó)管理科學(xué);2013年S1期

8 張春霞;彭東華;;我國(guó)智慧物流發(fā)展對(duì)策[J];中國(guó)流通經(jīng)濟(jì);2013年10期

9 張鵬飛;;基于虛擬化技術(shù)的物流云計(jì)算平臺(tái)構(gòu)建[J];物流技術(shù);2013年16期

10 張浩;洪瓊;趙鋼;周凌云;;基于云服務(wù)的物流園區(qū)服務(wù)資源共享與配置模式研究[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2014年02期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前4條

1 張夢(mèng)穎;不確定因素下路徑規(guī)劃問題研究[D];中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué);2016年

2 王獻(xiàn)美;基于大數(shù)據(jù)的智慧云物流理論、方法及其應(yīng)用研究[D];浙江理工大學(xué);2015年

3 林云;汽車物流服務(wù)供應(yīng)鏈體系構(gòu)建與應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2011年

4 葛祿青;物流公共信息平臺(tái)的多維拍賣機(jī)制研究[D];同濟(jì)大學(xué);2008年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前6條

1 楊志清;城市快遞配送條件下的多目標(biāo)車輛路徑優(yōu)化研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

2 孔令聃;云物流運(yùn)作模式及任務(wù)分配研究[D];燕山大學(xué);2015年

3 張樹梁;電子商務(wù)環(huán)境下云配送物流模式研究及其應(yīng)用[D];重慶大學(xué);2014年

4 丁偉（Sefa Vidinlioglu）;用遺傳算法求解應(yīng)急物流中有容量約束的車輛路徑問題[D];華中科技大學(xué);2013年

5 張曉楠;基于“云倉(cāng)儲(chǔ)”和“云物流”的B2C大物流模式研究[D];大連海事大學(xué);2012年

6 李婷婷;非盈利運(yùn)作模式的第四方物流資源配置和利益分配研究[D];華中科技大學(xué);2008年

，

本文編號(hào)：1611695