基于订单可拆分的D公司即时配送路径优化研究

作     者：王仕勤 

作者单位：辽宁工程技术大学 

学位级别：硕士

导师姓名：纪成君

授予年度：2022年

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020205[经济学-产业经济学] 

主      题：即时零售 集合覆盖 订单拆分 即时配送 蚁群算法 

摘      要：近年来,随着互联网和零售模式的快速发展,产生了线上线下融合的即时零售模式,为消费者提供了很大的生活便利的同时,对即时零售企业配送效率的要求愈加严格。即时配送作为即时零售服务的末端环节,是订单下达后平台处理并分配订单、商店分拣打包商品和配送载体配送交付的物流过程。由于即时零售订单具有单个订单包含的商品品类和数量繁多,客户数量多且收货地点分散等特点,使得即时零售平台的即时配送流程较为复杂。D公司即时零售平台通过整合入驻平台的本地商店为客户提供即时零售到家服务,由于每个入驻该平台的商店所经营的商品品种和数量有限,补货时间较长,易出现一个订单被拆分后由多个商店发货的情况,从而增加了配送成本,影响客户消费体验和降低配送效率。订单拆分与分配和配送路径优化是此平台即时配送路径优化问题中两个具有耦合关系的核心问题,配送路径优化需依据商店与订单的匹配结果,故需在订单拆分与分配时考虑订单与商店的匹配关系,以推进后续的即时配送流程。以科学的订单拆分与分配和低成本的配送路径优化为目标的即时零售平台的即时配送路径优化问题,已成为D公司即时零售平台生存发展的关键环节和急迫任务。针对D公司即时零售平台的即时配送流程,从降低D公司即时零售平台配送总成本的角度出发,提出了订单科学分配、配送路径合理优化的该平台即时配送路径优化方法。通过对该平台即时配送流程与现状进行梳理,提出基于最小集合覆盖思想的最小拆单数原则的订单拆分方法,并构建以最小化覆盖订单的商店数量为目标的即时零售订单拆分模型,建立订单与商店的匹配关系。依据即时零售订单拆分模型求得的订单与商店的匹配结果,构建以最小化配送总成本为目标的订单配送路径模型,求解最优的配送路径。并在此基础上设计了时差插入—蚁群算法对问题求解,以适应实际应用中的问题规模。为了验证所构建的模型与算法的可行性和有效性,进行了仿真实验。在实验中将该公司优化前与优化后的配送成本进行对比分析。实验结果表明,所提的即时零售平台即时配送路径优化方法可以有效提高D公司即时零售平台即时配送的效率和经济效益。该论文有图30幅,表15个,参考文献67篇。