考虑产品特性的W公司配送中心配送路线优化研究

作     者：郑金宇 

作者单位：山东财经大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王玉燕;侯鹏

授予年度：2024年

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 1202[管理学-工商管理] 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] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主      题：多配送中心 半开放式 产品特性装载约束 自适应遗传算法 

摘      要：随着社会的快速发展,物流配送成本的重要性愈发显著。商业竞争的加剧使得消费者对商品的速度、准确性和可靠性要求日益提高。然而,在城市物流配送领域,许多物流企业仍沿用传统的多中心闭合式配送网络,但由于经营初期客户群体的频繁变动,导致部分客户点需求分散,在无形中增加了车辆路线规划中的配送成本。更值得注意的是,还有部分企业在规划车辆路线时,往往忽视了产品特性的装载约束,仅关注载重量是否达标,这在一定程度上限制了城市物流配送体系的优化空间。本文研究聚焦于W公司的城市配送业务,其核心是为V市的众多超市提供饮料等快消品。经过深入调研,发现W公司当前采用闭合式配送路线,这种模式导致各配送中心之间缺乏有效协同,进而引发资源浪费问题。同时,配送过程中还存在缺乏产品质量保障、车辆装载安排不合理以及路径规划缺乏科学性等诸多问题。为应对这些挑战,本文基于实地调研,对现有配送方案的分析,构建了两种配送路线优化模型:一是考虑产品特性的多中心闭合式模型,二是考虑产品特性的多中心半开放式模型。本文在研究过程中为优化配送路线问题的复杂性和庞大规模,在处理多中心半开放问题中,结合了TOPSIS评分模型,依据客户订单的紧急程度,巧妙地将多中心半开放配送问题分解为多个单中心配送问题,从而简化了问题的处理难度。另外在算法设计阶段,决定采用自适应遗传算法,对交叉和变异概率环节进行了自适应性调整,以提升算法的准度。最后对两种配送模式下的模型进行求解,并深入对比分析了优化前后的配送方案,以验证其可行性和优化效果。通过对优化结果的分析,相较于初始配送方案,优化后的多中心闭合式配送缩短了车辆总行驶距离,并改善了车辆平均装载率和车厢底面积利用率。随后又对比了两种配送模式的优化方案。结果显示,半开放式配送模式相较于优化后的闭合式配送模式,不仅在配送距离和车辆使用数上有所减少,而且在车辆装载率和车厢底面积利用率上也有所提升,半开放式配送模式在配送服务方面也表现出一定的优势。