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新零售背景下的物流配送路徑優(yōu)化研究

發(fā)布時間:2020-03-22 13:50
【摘要】:自2016年起,新零售概念越來越為人所熟悉,隨著時代的發(fā)展,企業(yè)通過物流使得線上線下融合達到共同發(fā)展。各企業(yè)為適應新零售時代,進行一系列戰(zhàn)略布局和合作。新零售時代的到來,消費者可通過各種渠道進行購物,而消費者的購物體驗將成為重中之重,高頻次、數(shù)量小的物流配送方式也成為現(xiàn)代末端物流常見的運輸方式。如何優(yōu)化末端物流配送方法,將線上線下深入融合,從而提高配送效率,提升消費者的購物體驗,是一個值得深究的研究重點。本文從基于新零售下各實體店面協(xié)同合作、各實體店面具有一定的庫存量可作為配送中心的情況下,從末端實體店物流配送路徑角度出發(fā),對新零售下各實體店物流配送路徑優(yōu)化方法進行研究。主要研究內容如下:首先從新零售時代背景出發(fā),分別介紹新零售、末端物流、共同配送、車輛路徑問題、旅行商問題(Traveling Salesman Problem,TSP)的基本概念,對新零售模式和特點、新零售市場格局、末端物流共同配送和TSP問題等方面進行研究現(xiàn)狀綜述。其次,從末端實體店物流配送路徑角度出發(fā),對遺傳算法和K-means聚類算法進行研究,提出傳統(tǒng)遺傳算法和K-means聚類算法的優(yōu)缺點,對解決當前新零售下末端物流的配送路徑存在不足。對遺傳算法和K-means聚類算法進行改進和結合,通過修改聚類規(guī)則來固定聚類中心且以遺傳算法求取TSP路徑距離作為簇聚合的聚類條件,同時根據(jù)簇中心的歐幾里得距離作為收斂規(guī)則,通過不斷重聚類后根據(jù)收斂條件而獲取更優(yōu)解,重聚類處理后的配送策略可以對新零售背景下的物流配送路徑進行優(yōu)化。另外由于具有相同或者相似庫存商品且具有合作伙伴關系的實體店面都可以作為配送中心進行協(xié)同配送,本文提出的混合算法還針對了屬于不同配送中心但是在同一配送目標點的訂單進行合并優(yōu)化,從而減少重復配送路徑,適應當前的新型零售模式,為減少物流成本和提高用戶體驗度提出一種新的配送路徑優(yōu)化方法。最后,使用廣州市天河區(qū)實際店面數(shù)據(jù)和訂單作為真實的實驗數(shù)據(jù),通過Tensorflow平臺進行算法編程和實驗仿真,對提出的改進前后的兩種算法進行對比驗證,實驗結果表明了其有效性。實驗結果表明:與傳統(tǒng)遺傳算法相比,用遺傳算法改進K-means聚類算法可以使得物流配送路徑得到較大的優(yōu)化。
【圖文】:

框架結構,框架結構,聚類算法,物流配送


第一章 緒論(3)對遺傳算法和 K-means 聚類算法的相關知識理論以及兩種智能算法的實和優(yōu)缺點進行研究分析。為下一章的用遺傳算法改進 K-means 聚類算法做基礎 (4)對新零售下末端實體店面物流配送相關概念和內容進行了分析,找出新景下末端實體店面物流配送路徑的不足?紤]新零售下各企業(yè)達成合作伙伴關以通過共同的平臺進行共同配送,,利用遺傳算法改進 K-means 聚類算法,對物路徑進行優(yōu)化研究。(5)研究 Tensorflow 相關理論和仿真方法,結合廣州市天河區(qū)實際數(shù)據(jù),對法改進后的 K-means 聚類算法進行數(shù)值仿真,并與傳統(tǒng)遺傳算法下的物流配送行對比,實驗結果表明該算法對物流配送路徑具有極大優(yōu)化。本文框架結構如圖 1-1 所示:

目標,廣州市天河區(qū),店面,現(xiàn)實生活


同一個目標配送點(比如小區(qū))可能會由多個不同的配送中心負責配送。這類情況在現(xiàn)實生活中非常常見。圖2-1 采用 seaborn 對廣州市天河區(qū)的幾個實際配送實體店面(A-J)及其配送點進行了模
【學位授予單位】:廣東工業(yè)大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2019
【分類號】:F252;F721

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