本文選題：累積前景理論　切入點(diǎn)：車輛路徑問題　出處：《鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》2017年06期

【摘要】：針對(duì)不確定環(huán)境下生鮮電商路徑優(yōu)化問題,考慮客戶決策的有限理性特點(diǎn),以累積前景理論為基礎(chǔ),針對(duì)生鮮電商的特點(diǎn),構(gòu)造以貨損成本、懲罰成本、運(yùn)輸成本最小為目標(biāo),以代理點(diǎn)需求、車輛裝載質(zhì)量和客戶要求服務(wù)時(shí)間窗為約束,建立了生鮮電商配送路徑優(yōu)化模型.采用改進(jìn)粒子群算法對(duì)模型進(jìn)行求解.計(jì)算結(jié)果表明:基于累積前景理論的模型能夠更有效的滿足客戶對(duì)時(shí)間窗的要求,會(huì)相應(yīng)的提高配送服務(wù)的滿意度并在一定程度上提高企業(yè)效益,為生鮮電商企業(yè)優(yōu)化配送路徑提供理論支撐.
[Abstract]:In view of the problem of route optimization of fresh electricity business in uncertain environment, considering the limited rational characteristics of customer decision, based on cumulative foreground theory, aiming at the characteristics of fresh electricity business, the aim of this paper is to aim at the cost of goods damage, penalty cost and minimum transportation cost. Constrained by agent point requirements, vehicle loading quality and customer service time windows, The model of fresh electricity distribution route optimization is established, and the improved particle swarm optimization algorithm is used to solve the model. The results show that the model based on cumulative foreground theory can meet the requirements of customer time window more effectively. It will improve the satisfaction of distribution service and improve the efficiency of the enterprise to a certain extent, and provide theoretical support for the optimization of distribution path for the fresh and fresh e-commerce enterprises.
【作者單位】： 河南農(nóng)業(yè)大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71001111) 河南省科技廳科技攻關(guān)國際合作項(xiàng)目(30600802) 2016年度河南農(nóng)業(yè)大學(xué)科技創(chuàng)新基金資助項(xiàng)目(KJCX2016A04)
【分類號(hào)】：F252;F724.6;TP18

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本文編號(hào)：1670353