考虑车辆容量的城市两级快递联合配送站选址优化研究

作     者：杨爽 

作者单位：西安工业大学 

学位级别：硕士

导师姓名：姬浩

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：联合配送 两级选址 车辆容量 成本分配 

摘      要：电子商务的迅速发展加剧了快递行业在及时配送方面的压力。设置单级独立配送站已经难以满足不断增长的快递量和消费者对快速送达的需求。为了应对这一挑战,设置多级联合配送站成为解决当前快递行业困境的关键策略之一。现有关于配送站选址的研究一类考虑单级配送站选址问题,然而在现实中,配送网络往往是多层级的,另外一类考虑多级配送站选址问题,未考虑车辆容量和对配送站选址成本的影响,不能满足实际需求。本文考虑车辆容量因素,以总成本最小为单目标和以总成本与碳排放量最小为双目标,研究联合配送模式下城市两级快递配送站选址优化问题,建立模型并设计算法进行求解,为城市联合配送站的选址提供理论依据,并进一步设计成本分配策略,帮助决策者做出合理的成本分配方案。本文的主要内容和创新性成果如下。 考虑车辆容量的城市两级快递联合配送站选址单目标优化问题。首先,考虑车辆容量因素,结合向上取整函数,提出成本量化方法。以选址总成本(建设成本、运营成本和运输成本)最小为目标,构建联合配送模式下城市两级配送站选址模型,基于Shapley值法提出选址成本分配策略,并设计改进的离散萤火虫算法(Improved Discrete Firefly Algorithm,IDFA),决策两级配送站的数量、位置和容量,以及配送站之间的配送关系和成本分配方案。最后,结合保定市快递配送网络进行实例分析,验证模型和算法的有效性。结果表明:相较于设置单级配送站,该模型下设置两级联合配送站节约46.44%的运输成本。相较于粒子群优化算法和人工蜂群算法,IDFA算法在求解性能与求解时间方面具有明显优势。 考虑车辆容量的城市两级快递联合配送站选址双目标优化问题。进一步考虑环境友好性,在配送车辆为电动车和燃油车组成的异构车队情形下,以选址总成本和碳排放量最小为目标,构建联合配送模式下城市两级配送站选址模型,基于Shapley值法提出选址成本分配策略,并设计改进的多目标粒子群优化算法(Improved Multiple Objective Particle Swarm Optimization,IMOPSO),决策两级配送站的数量、位置和容量,以及配送站之间的配送关系和成本分配方案。最后,结合保定市快递配送网络进行实例分析,验证模型和算法的有效性。结果表明:IMOPSO算法在求解性能与求解时间方面具有明显优势。