隨著"最后一公里"的逐步深入,以豐巢為代表的各大智能快遞柜紛紛進(jìn)駐社區(qū)。但相比城市,對鄉(xiāng)鎮(zhèn)智能快遞柜選址合理化的研究卻鮮有涉及。為了彌補(bǔ)以上空白,本文以安徽懷遠(yuǎn)縣下屬7個鄉(xiāng)鎮(zhèn)為例,首先確定了選址的影響因素,其次通過AHP-TOPSIS組合評價(jià)模型確定候選鄉(xiāng)鎮(zhèn),最后利用Dijkstra算法得到最優(yōu)選址地點(diǎn)。本研究結(jié)果可為我國農(nóng)村智能快遞柜的網(wǎng)絡(luò)布局,拉動農(nóng)村電商物流提供有益的借鑒。 

【文章來源】：遼寧工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,40(04)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

懷遠(yuǎn)縣附近的鄉(xiāng)鎮(zhèn)地理位置圖

根據(jù)上述影響因素，在數(shù)據(jù)的選擇上，統(tǒng)計(jì)了2018年8月—12月流入該地區(qū)的快遞件數(shù)量，1天內(nèi)觀測路段的車輛數(shù)，觀測路段的長度以及這段時(shí)間的人均可支配收入[6]，如圖2、圖3所示。圖3 8—12月份鄉(xiāng)村的觀測路段的車輛數(shù)

圖2 8—12月份鄉(xiāng)村的總快遞量由圖可以看出，在總快遞量和總車輛數(shù)方面，鄉(xiāng)鎮(zhèn)11月份的數(shù)據(jù)一般都比10月份的數(shù)據(jù)要高一些，并且在11月份的某一段時(shí)間出現(xiàn)快遞量突增的現(xiàn)象。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]智能快遞柜在高校中推廣的前景調(diào)查與分析——以江蘇師范大學(xué)科文學(xué)院為例[J]. 鄭林靜.  中國物流與采購. 2019(23)
[2]基于Dijkstra改進(jìn)算法的城市交通阻塞研究[J]. 徐洋洋,王山東,王秀云.  地理空間信息. 2019(11)
[3]基于PCA-AHP-IE的多指標(biāo)評價(jià)模型研究與應(yīng)用[J]. 王衛(wèi)紅,王園.  浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2019(06)
[4]智能快遞柜在城市末端物流應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展對策研究——以蘇州為例[J]. 姜能濤,呂夢琦.  物流工程與管理. 2019(10)
[5]基于Dijkstra最短路徑算法的校園快遞服務(wù)集中區(qū)選址研究——以五邑大學(xué)為例[J]. 曾志聰,李嬉慧,文舒鵬,劉聯(lián)輝.  現(xiàn)代商業(yè). 2019(05)
[6]改進(jìn)Dijkstra算法在公共交通出行的研究[J]. 張本俊,周海嬌,劉淑琴.  物聯(lián)網(wǎng)技術(shù). 2018(11)
[7]基于改進(jìn)Dijkstra算法的應(yīng)急物流路徑規(guī)劃[J]. 李耀庭,劉怡君,蔡維曉,陳泉銓.  軍事交通學(xué)院學(xué)報(bào). 2018(07)
[8]大學(xué)城內(nèi)智能快遞柜服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)選址研究——以鄭州市龍子湖大學(xué)城為例[J]. 張晶蓉,曹沙沙,王振肖,曾小紅.  物流技術(shù). 2018(04)
[9]智能柜在校園快遞配送中的應(yīng)用研究[J]. 施書彪,黃有方,嚴(yán)偉.  計(jì)算機(jī)仿真. 2015(09)



本文編號：3422478