本文關鍵詞：電子商務環(huán)境下的城市末端配送方法研究

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【摘要】：隨著電子商務的迅猛發(fā)展,城市末端配送已經(jīng)成為現(xiàn)代電子商務亟需解決的重要問題之一�！白詈笠还铩焙汀白詈笠坏篱T”是城市末端配送面臨的主要難題,間接限制了電子商務的快速發(fā)展。近年來,共同配送模式的提出,為上述問題的解決提供了新思路和新方法,逐漸得到國內(nèi)外學者的廣泛關注和深入研究。共同配送模式的目標是配送計劃的制定和順利實施。復雜的城市交通網(wǎng)絡是配送計劃的載體,眾多的城市末端網(wǎng)點是協(xié)助配送計劃實施的有效手段。兩者有利于配送計劃的順利實現(xiàn),但是也增加了最優(yōu)配送計劃的求解難度。針對上述問題,本文借助GIS(Geographic Information System)技術構(gòu)建了城市配送網(wǎng)絡,為真實模擬城市道路網(wǎng)路奠定了基礎。利用道路暢通度系數(shù)改進了1-M-1模型,加入了配送時間成本概念,使模型更能準確地描述城市末端配送問題。提出了GS-LS-NS聯(lián)合學習搜索機制,并成功引入到粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)中,從而得到了協(xié)同粒子群算法(Cooperative Particle Swarm Optimization,CPSO),較大程度上提高了算法的搜索效率。為了充分整合地理信息系統(tǒng)和協(xié)同粒子群算法的功能優(yōu)勢,本文又提出了基于交通地理信息系統(tǒng)和粒子群算法的混合啟發(fā)式算法(GIS-CPSO),該算法具有良好的交通網(wǎng)絡構(gòu)建能力和強大的路徑搜索能力。為驗證該算法的可行性,本文將上述理論方法成功地應用到上海市閔行區(qū)的末端配送案例中。與其他方法的求解結(jié)果進行對比,發(fā)現(xiàn)GIS-CPSO在各指標評比中均表現(xiàn)優(yōu)秀。相對物流服務商而言,基于城市交通網(wǎng)絡制定的配送計劃具有很大的實用價值和指導意義。GS-LS-NS搜索機制在提高PSO算法搜索能力方面表現(xiàn)優(yōu)秀,該搜索機制為其他群智能搜索算法的改進提供了新思路,具有借鑒價值。
【關鍵詞】：電子商務 城市末端配送 共同配送 粒子群算法 地理信息系統(tǒng)
【學位授予單位】：上海交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：U492.22
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-13
• 第1章 緒論13-21
• 1.1 研究背景13-15
• 1.2 研究目的和意義15-17
• 1.3 研究內(nèi)容17-19
• 1.4 本章小結(jié)19-21
• 第2章 文獻綜述21-27
• 2.1 城市貨物運輸研究現(xiàn)狀21-22
• 2.2 城市末端配送綜述22-23
• 2.3 算法設計綜述23-25
• 2.4 地理信息系統(tǒng)25-26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 第3章 城市末端配送網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)27-41
• 3.1 配送網(wǎng)絡概述27-30
• 3.1.1 配送網(wǎng)絡概念27-28
• 3.1.2 配送網(wǎng)絡分類28-30
• 3.2 末端配送網(wǎng)絡組成結(jié)構(gòu)30-33
• 3.2.1 配送網(wǎng)絡要素層30-32
• 3.2.2 配送網(wǎng)絡控制層32-33
• 3.2.3 配送網(wǎng)絡應用層33
• 3.3 基于地理信息系統(tǒng)的末端配送網(wǎng)絡構(gòu)建方法33-40
• 3.3.1 末端配送網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集的構(gòu)建流程34
• 3.3.2 網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集設置34-38
• 3.3.3 GIS網(wǎng)絡分析功能38-40
• 3.4 本章小結(jié)40-41
• 第4章 城市末端配送模型41-49
• 4.1 城市末端配送問題概述41-42
• 4.1.1 末端配送業(yè)務模式41
• 4.1.2 末端配送運作流程41-42
• 4.2 城市末端配送數(shù)學模型42-46
• 4.2.1 暢通度系數(shù)42-43
• 4.2.2 模型定義與假設43-45
• 4.2.3 末端配送模型建立45-46
• 4.3 本章小結(jié)46-49
• 第5章 城市末端配送優(yōu)化方法49-61
• 5.1 基礎工具與理論介紹49-51
• 5.1.1 ArcGIS地理信息系統(tǒng)軟件49
• 5.1.2 粒子群算法49-51
• 5.2 GS-LS-NS聯(lián)合學習搜索機制51-54
• 5.2.1 GS-LS-NS機制概述51-52
• 5.2.2 GS-LS-NS機制的設計思想52-53
• 5.2.3 GS-LS-NS機制的實現(xiàn)53-54
• 5.3 GIS-CPSO優(yōu)化算法54-59
• 5.3.1 基于GIS網(wǎng)絡分析的階段55-57
• 5.3.2 基于CPSO的路徑優(yōu)化階段57-59
• 5.4 本章小結(jié)59-61
• 第6章 案例分析61-77
• 6.1 案例概述61
• 6.1.1 案例背景61
• 6.1.2 數(shù)據(jù)來源61
• 6.2 閔行區(qū)末端配送網(wǎng)絡61-65
• 6.2.1 上海市交通網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集61-64
• 6.2.2 初始可行解64-65
• 6.3 靜態(tài)交通網(wǎng)絡下的閔行區(qū)末端配送方案65-70
• 6.3.1 求解結(jié)果65-69
• 6.3.2 結(jié)果分析69-70
• 6.4 動態(tài)交通網(wǎng)絡下的閔行區(qū)末端配送方案70-75
• 6.4.1 動態(tài)交通網(wǎng)絡構(gòu)建70-73
• 6.4.2 求解結(jié)果及分析73-75
• 6.5 本章小結(jié)75-77
• 第7章 總結(jié)與展望77-81
• 7.1 總結(jié)77-78
• 7.2 展望78-81
• 參考文獻81-87
• 致謝87-89
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表的學術論文目錄89-91

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