本文關(guān)鍵詞：電子商務(wù)環(huán)境下物流配送中若干優(yōu)化問題的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著網(wǎng)絡(luò)通信和信息技術(shù)的飛速發(fā)展,電子商務(wù)作為一種新型的商業(yè)運(yùn)作模式正逐漸滲透到人們生活的各個(gè)方面。它從多方面動(dòng)搖了傳統(tǒng)企業(yè)經(jīng)營和營銷理論的根基,也改變了企業(yè)外部經(jīng)營和購銷的實(shí)務(wù)操作模式。物流配送是實(shí)現(xiàn)電子商務(wù)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),它決定著電子商務(wù)的發(fā)展水平。因此,研究電子商務(wù)環(huán)境下的企業(yè)物流配送系統(tǒng)及其管理對于企業(yè)的成敗具有十分重要的意義。 電子商務(wù)環(huán)境下的物流配送具有信息化、網(wǎng)絡(luò)化、自動(dòng)化、智能化、柔性化等特點(diǎn)。本文針對電子商務(wù)環(huán)境下物流配送的特點(diǎn),對物流配送中的關(guān)鍵優(yōu)化問題,即配送路徑選擇問題和配送中心選址問題進(jìn)行了研究,具體內(nèi)容包括以下五個(gè)部分： (1)查閱了大量的相關(guān)文獻(xiàn),綜述了物流配送中車輛調(diào)度、路徑優(yōu)化、配送中心選址等優(yōu)化問題的研究現(xiàn)狀,探討了物流配送在電子商務(wù)中的地位及作用,總結(jié)了電子商務(wù)環(huán)境下訂單配送問題的新特點(diǎn)。 (2)針對電子商務(wù)環(huán)境下訂單配送問題的特點(diǎn),建立了單階段及多階段帶信息流的車輛路徑問題的數(shù)學(xué)模型,設(shè)計(jì)了兩階段啟發(fā)式求解算法。第一階段用禁忌搜索算法求解計(jì)劃日當(dāng)天已到交貨期的訂單的配送問題；第二階段考慮了訂單的未來信息,用基于評價(jià)值的貪婪插入算法將未到交貨期的訂單與已有的配送方案進(jìn)行整合配送。該方法能夠提高車輛的使用率及配送企業(yè)的配送效率。 (3)針對電子商務(wù)環(huán)境下帶時(shí)間窗車輛路徑問題的特點(diǎn),分別建立了單目標(biāo)及多目標(biāo)配送問題的數(shù)學(xué)模型。對單目標(biāo)問題研究了軟時(shí)間窗及硬時(shí)間窗配送問題,用改進(jìn)的蟻群算法進(jìn)行求解。多目標(biāo)問題的目標(biāo)為最小化車輛使用數(shù)目、車輛行駛距離之和、車輛的平均等待時(shí)間及最大化顧客平均滿意度。各目標(biāo)具有相同的重要性,用近似Pareto最優(yōu)解集來指導(dǎo)蟻群的信息素更新策略。該方法可使顧客具有較高的滿意度、車輛等待時(shí)間較少,從而使配送企業(yè)具有較好的聲譽(yù)及較高的配送效率。 (4)針對電子商務(wù)環(huán)境下回程帶貨車輛路徑問題的特點(diǎn),分別討論了靜態(tài)及動(dòng)態(tài)情形下回程帶貨問題的數(shù)學(xué)模型,設(shè)計(jì)了自適應(yīng)記憶算法進(jìn)行求解。對靜態(tài)問題研究了無優(yōu)先約束的混合回程帶貨問題。對于動(dòng)態(tài)問題,首先,在每個(gè)工作日的開始制定配送中心當(dāng)天的靜態(tài)配送路線；然后,分時(shí)段檢測新出現(xiàn)的取貨需求,并將它們插入到現(xiàn)有的車輛行駛路線中的最佳位置(增加距離最少的位置),從而達(dá)到根據(jù)顧客需求及車輛行駛狀況及時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)整車輛行駛路線、滿足顧客要求的目的。 (5)以物流配送中配送中心選址問題研究的產(chǎn)生、發(fā)展及深入為主線,討論了配送中心選址問題的基本模型,揭示了深入研究該問題的過程,探討了電子商務(wù)環(huán)境下配送中心選址模型的建立。在配送中心選址問題已有基本模型的基礎(chǔ)上,分析了其統(tǒng)一模型建立的可能性,將許多選址問題的基本數(shù)學(xué)模型統(tǒng)一成一個(gè)模型,為電子商務(wù)環(huán)境下配送中心選址問題優(yōu)化系統(tǒng)的開發(fā)提供了數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。
【關(guān)鍵詞】：電子商務(wù) 物流配送 路徑優(yōu)化 配送中心選址問題 禁忌搜索算法 蟻群算法 自適應(yīng)記憶算法
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：F252;F224
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-13
• 第1章 緒論13-19
• 1.1 選題背景13-14
• 1.2 本課題研究目的及意義14-15
• 1.3 本文的研究思路15-16
• 1.4 本文的主要工作16-18
• 1.5 參加的科研項(xiàng)目18-19
• 第2章 電子商務(wù)環(huán)境下物流配送分析19-52
• 2.1 物流配送19-27
• 2.1.1 物流配送的概念及功能要素19-21
• 2.1.2 配送模式的分類21-23
• 2.1.3 國內(nèi)外物流配送發(fā)展現(xiàn)狀23-27
• 2.2 物流配送中關(guān)鍵優(yōu)化問題及求解算法27-41
• 2.2.1 配送路徑問題27-32
• 2.2.2 配送中心選址問題32-35
• 2.2.3 優(yōu)化問題的求解算法35-41
• 2.3 電子商務(wù)41-47
• 2.3.1 電子商務(wù)概念及特點(diǎn)42-44
• 2.3.2 電子商務(wù)的分類44-46
• 2.3.3 電子商務(wù)的競爭優(yōu)勢46-47
• 2.4 電子商務(wù)環(huán)境下物流配送47-51
• 2.4.1 電子商務(wù)與物流配送的關(guān)系47-49
• 2.4.2 電子商務(wù)對傳統(tǒng)物流配送業(yè)的影響49-50
• 2.4.3 電子商務(wù)環(huán)境下物流配送的特征50-51
• 2.5 本章小結(jié)51-52
• 第3章 電子商務(wù)環(huán)境下帶信息流車輛路徑問題52-71
• 3.1 引言52
• 3.2 單階段帶信息流的車輛路徑問題52-64
• 3.2.1 問題的描述53
• 3.2.2 數(shù)學(xué)模型53-56
• 3.2.3 兩階段算法的設(shè)計(jì)56-60
• 3.2.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析60-64
• 3.3 多階段帶信息流的車輛路徑問題64-70
• 3.3.1 問題的描述64
• 3.3.2 數(shù)學(xué)模型64-65
• 3.3.3 求解算法設(shè)計(jì)65-67
• 3.3.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析67-70
• 3.4 本章小結(jié)70-71
• 第4章 電子商務(wù)環(huán)境下帶時(shí)間窗車輛路徑問題71-93
• 4.1 引言71-72
• 4.2 單目標(biāo)帶時(shí)間窗的車輛路徑問題72-82
• 4.2.1 問題的描述72
• 4.2.2 數(shù)學(xué)模型72-74
• 4.2.3 蟻群算法的設(shè)計(jì)74-77
• 4.2.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析77-82
• 4.3 多目標(biāo)帶預(yù)約時(shí)間的車輛路徑問題82-92
• 4.3.1 問題的描述82-84
• 4.3.2 數(shù)學(xué)模型84-86
• 4.3.3 求解算法設(shè)計(jì)86-87
• 4.3.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析87-92
• 4.4 本章小結(jié)92-93
• 第5章 電子商務(wù)環(huán)境下回程帶貨車輛路徑問題93-117
• 5.1 引言93-95
• 5.2 靜態(tài)回程帶貨的車輛路徑問題95-109
• 5.2.1 問題的描述95-96
• 5.2.2 數(shù)學(xué)模型96-98
• 5.2.3 自適應(yīng)記憶算法的設(shè)計(jì)98-103
• 5.2.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析103-109
• 5.3 動(dòng)態(tài)回程帶貨的車輛路徑問題109-116
• 5.3.1 問題的描述109-110
• 5.3.2 數(shù)學(xué)模型110
• 5.3.3 求解算法設(shè)計(jì)110-112
• 5.3.4 仿真實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析112-116
• 5.4 本章小結(jié)116-117
• 第6章 配送中心選址問題117-130
• 6.1 引言117-118
• 6.2 基本選址問題數(shù)學(xué)模型118-125
• 6.3 統(tǒng)一模型的討論125-129
• 6.4 本章小結(jié)129-130
• 第7章 總結(jié)與展望130-133
• 7.1 總結(jié)130-131
• 7.2 展望131-133
• 參考文獻(xiàn)133-146
• 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表論文146-147
• 作者簡介147-148
• 致謝148-149
• 附錄149

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