隨著互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟的發(fā)展,線上至線下業(yè)務(wù)逐漸由一個商務(wù)概念融入了大眾的生活。其中,外賣行業(yè)作為一個新興的市場,這幾年發(fā)展極其迅速。美團、餓了么、大眾點評等外賣軟件成為了上班人員和在校學(xué)生等群體的常用軟件。隨著美團在港股上市,外賣行業(yè)逐漸吸引了越來越多人的關(guān)注與研究。然而與傳統(tǒng)的快遞行業(yè)相比,外賣行業(yè)具有時間限制緊、訂單涉及地點分布呈現(xiàn)區(qū)域化、不同騎手對配送影響較大以及多個訂單需多取多送等特點。因此需要針對外賣問題的特點研究在實際配送當(dāng)中如何將騎手路徑優(yōu)化至最優(yōu)。其研究意義在于,不僅為目前研究較少的外賣問題提供了理論基礎(chǔ),并且在實際生產(chǎn)作業(yè)中也具有一定的參考價值,特別是針對外賣行業(yè)特點提出了相對應(yīng)的建議。本文首先介紹了線上至線下的外賣行業(yè)的基本理論基礎(chǔ)與近年來的實際作業(yè)中的騎手配送情況,并指出現(xiàn)有一次取餐一次送餐模式的不足,得到結(jié)論:應(yīng)該在考慮騎手對路網(wǎng)熟悉度的情況下,采取多次取餐多次送餐的模式來進行路徑規(guī)劃。參考傳統(tǒng)快遞行業(yè)配送優(yōu)化的研究,結(jié)合外賣行業(yè)的特點,本文構(gòu)建了考慮到騎手對路網(wǎng)的熟悉度的多取多送的路徑優(yōu)化數(shù)學(xué)模型。該數(shù)學(xué)模型考慮到了訂單的硬時間窗限制、騎手?jǐn)?shù)量限制、訂單分配問題、騎... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省211工程院校

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 引言
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀
    1.3 研究的主要內(nèi)容與方法
    1.4 本章小結(jié)
2 相關(guān)理論基礎(chǔ)綜述
    2.1 O2O外賣配送簡介
        2.1.1 O2O模式的定義與現(xiàn)狀
        2.1.2 O2O外賣配送的模式與現(xiàn)狀
    2.2 車輛路徑問題(VRP)簡介
        2.2.1 車輛路徑問題(VRP)細分問題簡介
        2.2.2 VRP問題常用求解方法簡介
    2.3 改進型蟻群算法簡介
    2.4 熟悉度相關(guān)理論簡介
    2.5 本章小結(jié)
3 考慮熟悉度的O2O模式下外賣配送路徑優(yōu)化
    3.1 考慮熟悉度的O2O模式下外賣的配送路徑優(yōu)化問題分析
        3.1.1 考慮熟悉度的O2O模式下外賣配送實際情況介紹
        3.1.2 現(xiàn)存配送實際情況分析
        3.1.3 騎手對路網(wǎng)的熟悉度的影響
    3.2 考慮熟悉度的O2O模式下外賣騎手的配送模型
        3.2.1 模型參數(shù)設(shè)置
        3.2.2 考慮熟悉度的O2O外賣配送路徑數(shù)學(xué)模型
    3.3 本章小結(jié)
4 考慮熟悉度的O2O外賣配送路徑優(yōu)化算法設(shè)計
    4.1 蟻群算法主要流程框架設(shè)計
    4.2 算法的生成
        4.2.1 禁忌搜索-蟻群算法生成初始解
        4.2.2 節(jié)點轉(zhuǎn)移原則
        4.2.3 O2O外賣配送的鄰域搜索算子
        4.2.4 信息素的更新與釋放
        4.2.5 算法迭代
    4.3 本章小結(jié)
5 算例分析
    5.1 不同場站的優(yōu)化結(jié)果對比
        5.1.1 分散型城區(qū)場站
        5.1.2 聚集型商務(wù)區(qū)場站
        5.1.3 結(jié)果對比分析
    5.2 算子有效性分析
        5.2.1 小規(guī)模算例分析
        5.2.2 大規(guī)模實例分析
        5.2.3 算子有效性分析
    5.3 算法參數(shù)的敏感性分析
        5.3.1 螞蟻數(shù)量m對算法的影響
        5.3.2 信息素比重因子α對算法的影響
        5.3.3 期望比重因子β對算法的影響
        5.3.4 信息素揮發(fā)因子ρ對算法的影響
        5.3.5 信息素釋放總量Q對算法的影響
        5.3.6 算法靈敏度分析
    5.4 騎手對路網(wǎng)的熟悉度Ω對O2O外賣配送路徑優(yōu)化的影響
        5.4.1 密集型商務(wù)區(qū)場站內(nèi)騎手對路網(wǎng)的熟悉度Ω的研究
        5.4.2 分散型城區(qū)場站內(nèi)騎手對路網(wǎng)的熟悉度Ω的研究
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
結(jié)論
參考文獻
致謝
作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間的科研成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于改進蟻群算法的Zigbee網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化研究[J]. 董紹江,楊舒婷,劉偉,蒙志強.  組合機床與自動化加工技術(shù). 2020(03)
[2]基于變鄰域蟻群算法的自動光學(xué)檢測路徑規(guī)劃[J]. 鄧璘,王琳,盛步云,蕭箏.  計算機工程與設(shè)計. 2020(02)
[3]基于遺傳蟻群算法配電網(wǎng)重構(gòu)[J]. 楊銘,劉建輝.  現(xiàn)代電子技術(shù). 2020(02)
[4]改進蟻群算法的艦船避碰輔助決策系統(tǒng)可靠性研究[J]. 丁文.  艦船科學(xué)技術(shù). 2019(24)
[5]徐州高校校園外賣配送存在問題研究[J]. 王龍凡.  中國物流與采購. 2019(23)
[6]O2O外賣平臺商業(yè)模式及其發(fā)展前景分析——以美團外賣為例[J]. 賈雨桐,彭芳菲,姜泓宇,劉可.  物流工程與管理. 2019(11)
[7]時尚行業(yè)零售網(wǎng)點多品類取送貨車輛路徑優(yōu)化研究[J]. 欒玉麟,郭鵬,王麗敏.  工業(yè)工程與管理. 2020(04)
[8]基于模擬退火蟻群算法的機器人路徑規(guī)劃方法[J]. 袁佳泉,李勝,吳益飛,郭健.  計算機仿真. 2019(10)
[9]改進自適應(yīng)蟻群算法的移動機器人路徑規(guī)劃[J]. 徐玉瓊,婁柯,李婷婷,高文根.  電子測量與儀器學(xué)報. 2019(10)
[10]基于混合蟻群算法的異質(zhì)車隊低碳VRP研究[J]. 張明偉,李波,屈曉龍,郭盈.  計算機工程與應(yīng)用. 2020(14)

碩士論文
[1]遺傳算法在帶時間窗的車輛路徑問題中的應(yīng)用[D]. 詹孝龍.江西理工大學(xué) 2014



本文編號：3629861