訂單的拆分與分配是訂單履約體系中的重要環(huán)節(jié),尤其是自營型電子商務(wù)平臺的訂單,往往在分配給庫房之前會面臨被拆分的情況。目前,各大電子商務(wù)平臺所采用的訂單拆分方式是基于“最短距離”原則,這會導(dǎo)致配送成本增加、客戶取件次數(shù)增多與包裹到達(dá)時(shí)間不一致等后果,使得客戶滿意度降低。除此之外,由于平臺前臺庫存與實(shí)際庫存存在偏差,庫存沒有及時(shí)更新,會使原本顯示有某商品的前置倉出現(xiàn)斷貨的現(xiàn)象,現(xiàn)有的分配方式往往會將該訂單延遲處理,導(dǎo)致客戶時(shí)間窗過期,產(chǎn)生懲罰成本。為了降低履約成本、彌補(bǔ)前臺庫存與實(shí)際庫存的偏差及提高客戶的配送服務(wù)滿意度,對訂單拆分與分配、訂單配送進(jìn)行深入研究。本文著眼于電子商務(wù)訂單的特殊性,針對“一地多倉”型自營電子商務(wù)平臺的訂單拆分與分配進(jìn)行研究,提出一個(gè)以提高客戶滿意度、降低履約成本為目標(biāo)的新拆單原則,并將訂單拆分與后續(xù)的配送路徑相結(jié)合,在保證客戶滿意度的情況下尋求訂單履約成本最小化。在模型求解方面,將全局優(yōu)化模型分為兩個(gè)階段:第一階段是對訂單的拆分與分配結(jié)果進(jìn)行求解,以“最小拆單數(shù)”為優(yōu)化目標(biāo),利用集合覆蓋的思想,建立訂單與倉庫之間的聯(lián)系,得出每一個(gè)訂單與各個(gè)倉庫之間的匹配關(guān)系;第二... 

【文章來源】：浙江理工大學(xué)浙江省

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

現(xiàn)有的訂單拆分方案——“最短距離”資料來源：經(jīng)作者整理得

不僅增加了配送成本，更易因延誤訂單配送而產(chǎn)生額外的履約成本，更會造成客戶滿意度下降的后果（如圖1.2）。因此，如何對訂單進(jìn)行拆分與分配以及如何將訂單拆分與后續(xù)配送路徑進(jìn)行有效結(jié)合是目前自營電商平臺發(fā)掘第三利潤源的有效手段之一。圖 1.2 理想的拆單方案資料來源：經(jīng)作者整理得。本文基于電子商務(wù)訂單的視角，對實(shí)際中可能產(chǎn)生的拆單行為與后續(xù)配送路徑的組合

本文技術(shù)路線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]改進(jìn)蟻群算法在AUV三維路徑規(guī)劃中的研究[J]. 張楠楠,姜文剛,竇剛.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019(11)
[2]電商退換貨車輛路徑問題及蟻群算法研究[J]. 張慶華,呂小丹.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2018(22)
[3]多目標(biāo)同時(shí)取送貨車輛路徑問題的改進(jìn)蟻群算法[J]. 陳希瓊,胡大偉,楊倩倩,胡卉,高揚(yáng).  控制理論與應(yīng)用. 2018(09)
[4]多啟發(fā)因素改進(jìn)蟻群算法的路徑規(guī)劃[J]. 李理,李鴻,單寧波.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2019(05)
[5]基于改進(jìn)蟻群算法的多機(jī)器人任務(wù)分配[J]. 秦新立,宗群,李曉瑜,張博淵,張秀云.  空間控制技術(shù)與應(yīng)用. 2018(05)
[6]基于改進(jìn)蟻群算法的聚類分析方法研究[J]. 武書舟,閆麗娜,張秋艷,申曉留.  計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程. 2018(09)
[7]求解雙目標(biāo)帶時(shí)間窗車輛路徑問題的蟻群算法[J]. 柴獲,何瑞春,蘇江省,宋宇博,代存杰,馬昌喜.  交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2018(04)
[8]隨機(jī)需求訂單可拆分的多目標(biāo)車輛路徑問題[J]. 張得志,何亦揚(yáng),龔浩翔.  鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào). 2018(05)
[9]帶軟時(shí)間窗的需求依訂單拆分車輛路徑問題及其禁忌搜索算法[J]. 符卓,劉文,邱萌.  中國管理科學(xué). 2017(05)
[10]跨區(qū)域多配送中心車輛調(diào)度智能優(yōu)化研究[J]. 肖正中,譚建,周玉峰,曾俊.  中國煙草學(xué)報(bào). 2017(04)

博士論文
[1]若干集合覆蓋問題的方法研究[D]. 王藝源.吉林大學(xué) 2017

碩士論文
[1]基于混合兩階段算法的帶時(shí)間窗車輛路徑問題研究及應(yīng)用[D]. 張金金.清華大學(xué) 2012



本文編號：3277998