隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在我國的快速發(fā)展,電子商務(wù)在我國快速普及,其具有的購物方便和選擇廣泛的特點(diǎn),能夠給消費(fèi)者帶來一種新的購物體驗,消費(fèi)者越來越能接受這種購物的新形式。但在網(wǎng)上購物越來越普遍的同時,也帶來了許多問題,比如貨實不相符,物流速度太慢等。在這種情況下,出現(xiàn)了一種新的商業(yè)模式,即O2O模式,O2O模式作為一種新興的商業(yè)模式促進(jìn)了線上與線下的融合,是一種良好的商業(yè)模式,O2O與其他電商模式的最大不同之處在于O2O模式注重用戶在購買過程中的親身體驗。這正好符合大眾在購買產(chǎn)品時的習(xí)慣,尤其是生鮮農(nóng)產(chǎn)品。農(nóng)民專業(yè)合作社以家庭承包為基礎(chǔ),除土地外,其他的生產(chǎn)資料歸農(nóng)民自己擁有,收入的多少取決于自己的生產(chǎn)經(jīng)營能力。一方面這種“多勞多得,少勞少得”的模式有助于調(diào)動農(nóng)民的積極性,促進(jìn)農(nóng)民的收入增長,保障合作社的穩(wěn)健發(fā)展,另一方面,農(nóng)村合作社的建立可以解決農(nóng)產(chǎn)品分散生產(chǎn)、生產(chǎn)組織困難的問題,是一種互助性的經(jīng)濟(jì)組織。國家出臺相關(guān)政策支持農(nóng)村電商的發(fā)展和其具有的巨大利潤,使當(dāng)前電商行業(yè)大力發(fā)展生鮮農(nóng)產(chǎn)品電商,追求利潤最大化,但是生鮮農(nóng)產(chǎn)品的物流配送網(wǎng)絡(luò)還存在許多問題。O2O模式的發(fā)展給生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展帶來契機(jī)。本文綜合采用文獻(xiàn)研究法和數(shù)學(xué)建模與優(yōu)化仿真方法研究以農(nóng)民專業(yè)合作社為主體的O2O模式下生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題,能夠解決在實際生活中的物流配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化問題,具有重要的現(xiàn)實意義。首先,對生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流、配送中心選址、物流配送網(wǎng)絡(luò)、農(nóng)產(chǎn)品O2O模式方面進(jìn)行了文獻(xiàn)綜述,介紹了O2O模式的概念和特點(diǎn),生鮮農(nóng)產(chǎn)品的含義及特點(diǎn),介紹了O2O模式下以合作社為主體的農(nóng)產(chǎn)品O2O模式,論述了物流配送網(wǎng)絡(luò)理論以及目前我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流配送網(wǎng)絡(luò)存在的問題。其次是對生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求預(yù)測,由于生鮮農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)所固有的季節(jié)性和周期性特征,加上人們往往喜歡購買當(dāng)季的水果,從而使消費(fèi)者的需求也具有季節(jié)與周期特征。本文考慮季節(jié)性生鮮農(nóng)產(chǎn)品,引入SARIMA模型對生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求進(jìn)行預(yù)測。然后分析以合作社為主體的農(nóng)產(chǎn)品O2O模式下的物流配送網(wǎng)絡(luò)的模型,形成了多合作社、多連鎖超市、多需求點(diǎn)、多產(chǎn)品、多周期的單目標(biāo)混合整數(shù)非線性規(guī)劃模型,該模型在綜合考慮生鮮農(nóng)產(chǎn)品的供應(yīng)成本、線上線下渠道的缺貨成本、儲存成本、損耗成本、運(yùn)營成本、運(yùn)輸成本等成本的基礎(chǔ)上,以利潤最大化為目標(biāo)構(gòu)建優(yōu)化模型。最后設(shè)計算例仿真并采用Lingo軟件來求解該模型,得到了全局最優(yōu)解。分析結(jié)果后發(fā)現(xiàn)所建模型的實際應(yīng)用效果較好,并根據(jù)模型的求解結(jié)果提出在物流配送網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過程中的針對性的建議。
【學(xué)位單位】：浙江財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F326.6;F724.6;F323.7
【部分圖文】：

2 月 3.85 5.35 5.5 5.4 5.58 4 5.98 5.783 月 5.65 7.39 11.48 9.8 9.57 7.95 8.47 8.634 月 5.55 9.01 11.7 10.09 8.42 10.63 12.06 15.625 月 13.43 13.76 10.66 10.99 11.27 9.2 13.48 16.556 月 14.9 16.27 16.28 14.24 12.4 9.89 12.89 12.267 月 16.85 17.07 17.96 14.57 15.66 17.55 17.09 17.578 月 19.01 17.64 18.58 21.13 20.59 19.95 20.67 21.449 月 10.87 8.23 11.07 9.26 10.5 9.73 10.98 10.2810 月 3.76 4.44 5.55 5.34 6.19 5.19 5.8 4.1411 月 2.87 3.52 2.9 3.51 4.92 3.84 4.64 3.0812 月 4.8 5.5 5.13 3.7 4.89 4.44 4.9 2.88（一）確定 SARIMA 模型1.找出季節(jié)序列的周期通過獲取需求點(diǎn) 1 的 2008-2015 年的 p1生鮮農(nóng)產(chǎn)品月度需求量，畫出時間序列圖，如圖 4-1 所示，通過對原始數(shù)據(jù)圖進(jìn)行觀察，p1生鮮農(nóng)產(chǎn)品月度需求量的趨勢呈現(xiàn)周期性變化，從圖形來看，周期約為 12 個月。在這 12 個月中，生鮮農(nóng)產(chǎn)品 p1的需求呈現(xiàn)出先上升后下降的特點(diǎn)。

2 月 3.85 5.35 5.5 5.4 5.58 4 5.98 5.783 月 5.65 7.39 11.48 9.8 9.57 7.95 8.47 8.634 月 5.55 9.01 11.7 10.09 8.42 10.63 12.06 15.625 月 13.43 13.76 10.66 10.99 11.27 9.2 13.48 16.556 月 14.9 16.27 16.28 14.24 12.4 9.89 12.89 12.267 月 16.85 17.07 17.96 14.57 15.66 17.55 17.09 17.578 月 19.01 17.64 18.58 21.13 20.59 19.95 20.67 21.449 月 10.87 8.23 11.07 9.26 10.5 9.73 10.98 10.2810 月 3.76 4.44 5.55 5.34 6.19 5.19 5.8 4.1411 月 2.87 3.52 2.9 3.51 4.92 3.84 4.64 3.0812 月 4.8 5.5 5.13 3.7 4.89 4.44 4.9 2.88（一）確定 SARIMA 模型1.找出季節(jié)序列的周期通過獲取需求點(diǎn) 1 的 2008-2015 年的 p1生鮮農(nóng)產(chǎn)品月度需求量，畫出時間序列圖，如圖 4-1 所示，通過對原始數(shù)據(jù)圖進(jìn)行觀察，p1生鮮農(nóng)產(chǎn)品月度需求量的趨勢呈現(xiàn)周期性變化，從圖形來看，周期約為 12 個月。在這 12 個月中，生鮮農(nóng)產(chǎn)品 p1的需求呈現(xiàn)出先上升后下降的特點(diǎn)。

圖 4- 3 生鮮農(nóng)產(chǎn)品需求量時間序列的自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖對 p1生鮮農(nóng)產(chǎn)品需求量時間序列做單位根檢驗，可以得到 p=0.01<0.05，不在單位根。從 p1生鮮農(nóng)產(chǎn)品需求量時間序列的自相關(guān)圖和偏相關(guān)圖中可以看出原始序列自相關(guān)圖出現(xiàn)了明顯的周期為 12 的周期性及緩慢衰減的趨勢，進(jìn)一步明了時間序列的周期性為12，由于生鮮農(nóng)產(chǎn)品需求序列存在周期為12的季節(jié)波動對序列進(jìn)行一階季節(jié)差分和一階非季節(jié)差分。3.模型中各參數(shù)的確定

【參考文獻(xiàn)】

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9 侯s

本文編號：2812789