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基于混合算法的快遞企業(yè)物流中心分層選址研究

發(fā)布時間:2020-11-14 15:08
   隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,快遞業(yè)在社會中扮演的角色越來越重要,在各個行業(yè)中都可以看到它的身影,且政府出臺了許多關(guān)于快遞業(yè)的指導(dǎo)意見和規(guī)劃,用來引導(dǎo)快遞業(yè)健康穩(wěn)步的發(fā)展。同時,電子商務(wù)領(lǐng)域不斷的創(chuàng)新帶動了快遞業(yè)務(wù)量的急劇增加,尤其表現(xiàn)在各大電商平臺實(shí)行的一系列促銷活動中,例如“雙11”、“雙12”等。雖然快遞量的激增帶來了大量利益,但“爆倉”和配送時間長等問題嚴(yán)重影響著快遞業(yè)的發(fā)展。本文針對影響快遞業(yè)發(fā)展的這兩個問題,以L市S快遞企業(yè)為例,對其快遞需求量預(yù)測和配送路徑規(guī)劃進(jìn)行研究。針對快遞需求量預(yù)測,本文考慮到L市快遞發(fā)展的實(shí)際情況,將最優(yōu)子集法運(yùn)用到灰色馬爾科夫模型中,并用此改進(jìn)模型對S快遞企業(yè)2015年、2016年和2017年的快遞量進(jìn)行預(yù)測,且將預(yù)測結(jié)果與三次指數(shù)平滑法、灰色模型預(yù)測的結(jié)果進(jìn)行對比,得到改進(jìn)灰色馬爾科夫模型的預(yù)測值更加接近真實(shí)值的結(jié)果,所以之后運(yùn)用改進(jìn)灰色馬爾科夫模型對S快遞企業(yè)2018年的快遞量進(jìn)行預(yù)測。針對配送路徑規(guī)劃問題,本文以配送快遞量最大和配送路徑最短為目標(biāo)進(jìn)行建模,其中,用改進(jìn)灰色馬爾科夫模型對S快遞企業(yè)2018年的快遞量預(yù)測值作為模型所用數(shù)據(jù);選用和聲搜索算法(Harmony Search,HS)對模型進(jìn)行求解,得到在最優(yōu)路徑配送下的S快遞企業(yè)最大覆蓋快遞量為8210821件;設(shè)置不同規(guī)模的算例對算法進(jìn)行有效性的檢驗(yàn),并采用遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)的計(jì)算結(jié)果作為對比實(shí)驗(yàn),得到在一定規(guī)模下,和聲搜索算法趨近最優(yōu)解的速率要快于遺傳算法的結(jié)論。所以本文最終得到L市S快遞企業(yè)在2018年的一級物流中心、二級物流中心與快遞物流營業(yè)網(wǎng)點(diǎn)的最佳選址位置及具體的配送路徑,和達(dá)到最大配送覆蓋快遞量為8210821件的結(jié)論。
【學(xué)位單位】:蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位年份】:2019
【中圖分類】:F259.2;N941.5
【部分圖文】:

社會物流,增長情況,總額,單位


大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于混合算法的快遞企業(yè)物流中心分 言究背景著全球經(jīng)濟(jì)和世界一體化的不斷發(fā)展,以及電子商務(wù)領(lǐng)域不斷的發(fā)展越來越受到各界的重視,尤其在中國,不斷出臺的國家物流政業(yè)快速發(fā)展。物流產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的體現(xiàn)在:2017 年的快遞業(yè)務(wù)量這使得中國的物流產(chǎn)業(yè)連續(xù)四年位于世界第一。下圖 1.1 表示 2社會物流總額及增長情況。

灰色模型,街道,公式,誤差概率


0.1119 0.1321 14 4013 0.127515 2948 0.070216 12430 0.183017 6546 0.0767公式(3.10)計(jì)算得到平均相對誤差 MRE 0.1119;公式(3.15驗(yàn)差比值 C 0.1321;公式(3.16)計(jì)算得到小誤差概率 p 1。結(jié)合.2 可以知道,單純灰色模型 GM(1,1)對編號為 0 街道的年快遞能算為勉強(qiáng)。用灰色模型 GM(1,1)對編號為 0 街道的年快遞量預(yù)測效果如圖 軸表示年份,y 軸表示快遞量(單位:件)。

最優(yōu)輸入,子集,最優(yōu)子集法


經(jīng)大學(xué)碩士學(xué)位論文 基于混合算法的快遞企業(yè)物流中心分層選.2 最優(yōu)子集法預(yù)測最優(yōu)子集法是要截取連續(xù)的數(shù)據(jù)段作為輸入的數(shù)據(jù),所以在實(shí)驗(yàn)中,(4,5,6,7,8,9,10),帶入之前的灰色模型 GM(1,1)中進(jìn)行預(yù)測,并用公式(每次的平均相對誤差MRE。最終選取MRE值最小時的輸入個數(shù)作為實(shí)結(jié)果。l輸入個數(shù)值與MRE值如下表 3.3 所示,趨勢變化如下圖 3.2 所表 3.3 輸入個數(shù)值與MAPE 值輸入個數(shù) 4 5 6 7 8 9 10MRE 值 0.0412 0.0335 0.0353 0.0513 0.0584 0.0814 0.1035
【相似文獻(xiàn)】

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本文編號:2883615

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