【摘要】：現(xiàn)如今,我國的經(jīng)濟(jì)高速飛躍,并且已經(jīng)進(jìn)入了互聯(lián)網(wǎng)時代,居民的日常生活都離不開對電子商務(wù)的需求,因此電子商務(wù)的發(fā)展更好的為人民服務(wù)就顯得及其關(guān)鍵。在電子商務(wù)發(fā)展的道路上,物流配送是其重要的轉(zhuǎn)折點(diǎn),急需要選擇一種合適的物流配送模式來改變電子商務(wù)的發(fā)展方向。通過仔細(xì)研究一些有聯(lián)系的資料,我們發(fā)現(xiàn)同城配送是一種新時代精益化和便捷化的物流配送模式,完全能夠滿足消費(fèi)者對物流的服務(wù)要求,并且切物流的發(fā)展知名一條道路�，F(xiàn)代企業(yè)都應(yīng)該學(xué)會開展同城物流的配送模式來進(jìn)行物流的服務(wù)。本文研究廣州郵政的物流配送,研究廣州同城物流的同城配送的模式,并且發(fā)現(xiàn)廣州同城配送物流配送模式的效率較低和一些物流信息傳遞不及時的重點(diǎn)問題,根據(jù)研究其它的一些物流同城配送的模式,綜合運(yùn)用層次分析法和模糊綜合評判法對現(xiàn)有的主要流行的三種配送模式進(jìn)行深入分析,選擇出一種最合適的同城物流配送的方式。并根據(jù)我們研究的結(jié)果,實(shí)際結(jié)合廣州郵政的情況,選擇處一種適合廣州郵政物流配送的電子商務(wù)平臺的同城配送模式,再次基礎(chǔ)上,在進(jìn)行升級改造,主要的內(nèi)容有:同城配送的基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)、設(shè)計(jì)電子商務(wù)平臺,優(yōu)化同城配送的模式等方面。最后,我們制定了物流服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化的基準(zhǔn),并且加強(qiáng)了物流系統(tǒng)管理的保障舉措。本論文的研究結(jié)果為廣州郵政的同城配送模式制定以一種合理的方式,并且能夠降低郵政物流配送的成本,提升了物流配送的服務(wù)質(zhì)量和配送效率,讓郵政物流在物流市場中保持競爭力。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：F618;F259.27
【圖文】：

圖4 SWOT 分析3.2.1 廣州郵政的優(yōu)勢（1）“三網(wǎng)”資源，廣州作為國際化的大都市，其交通的便捷程度十分的發(fā)達(dá)，其整合了火車、汽車以及飛機(jī)等多種運(yùn)輸工具，并通過廣州市內(nèi)多大2300多個的投送網(wǎng)點(diǎn)，構(gòu)建起了一整張全面而周密的同城物流網(wǎng)絡(luò)。與此同時，近年來廣州市還加大了物流網(wǎng)絡(luò)信息化的假設(shè)步伐，為廣州物流同城配送提供了堅(jiān)實(shí)的信息化基礎(chǔ)。（2）品牌形象。廣州郵政作為廣州早起現(xiàn)代化物流企業(yè)的代表，一直就承擔(dān)著廣州物流配送的重任，在廣州人民以及各個客戶企業(yè)的心中塑造了良好的企業(yè)形象，其對在廣州郵政進(jìn)一步的進(jìn)行同城配送業(yè)務(wù)的擴(kuò)展提供了很好的前

30聚類中心個數(shù)和初始聚類中心確定的流程如下圖所示：圖5 聚類中心個數(shù)和初始聚類中心確定流程圖（7）新聚類中心的確定新聚類中心的計(jì)算公式如下所示： =∑ =1∑ =∑ =1∑ 其中 表示第 j 個聚類中心各個社區(qū)綜合服務(wù)體的貨運(yùn)量，( , )表示該聚類中心的重心坐標(biāo)。點(diǎn)( , )由于是通過公式計(jì)算得到的，所以不一定存在這個點(diǎn)，在這種情況下，就需要再計(jì)算( , )到改聚類中其他點(diǎn)的距離，并將離它最近的點(diǎn)作為新的聚類中心。（8）收斂準(zhǔn)則在 K-Means 算法的運(yùn)行過程中，是不斷的利用重心法計(jì)算新的聚類中心，其重復(fù)迭代的標(biāo)準(zhǔn)就是第 n次的聚類中心和(n-1)的聚類中心一致，然后轉(zhuǎn)入到第二階段的計(jì)算。（9）第二階段中均衡貨運(yùn)量的計(jì)算第二階段對聚類中心調(diào)整的標(biāo)準(zhǔn)是聚類之間的貨運(yùn)量要相當(dāng)，其具體的調(diào)整步驟如下：第一步：計(jì)算每個社區(qū)綜合服務(wù)體聚類的貨運(yùn)量

32圖6 K-Means 算法步驟步驟 1：根據(jù)問題中給定的 Q和 q計(jì)算出需要的聚類個數(shù) k，然后對根據(jù)地圖繪制的平面直角坐標(biāo)系，進(jìn)行等分劃分，得到 k個區(qū)域，然后利用歐式距離，將每個區(qū)域的集合中心作為第一次聚類之前的初始聚類中心。步驟 2：根據(jù)之前在百度地圖上搜索得到的各個社區(qū)綜合服務(wù)體之間的最短距離，針對每個社區(qū)綜合服務(wù)體，找出離其最近的聚類中心，并將其歸類到

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