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M超市订单拣选与配送路径联合优化研究

M超市订单拣选与配送路径联合优化研究

作者：丁佳山东财经大学

学位级别：硕士

随着大数据以及人工智能技术的突飞猛进,商品的生产、流通与销售过程不断的升级改造,传统零售业逐渐发展成为“线上线下相融合”的新零售模式。新模式环境下的顾客对于购物体验感的追求越来越高,同时线上订单又有着客户众多、配送目的... 详细信息

随着大数据以及人工智能技术的突飞猛进,商品的生产、流通与销售过程不断的升级改造,传统零售业逐渐发展成为“线上线下相融合”的新零售模式。新模式环境下的顾客对于购物体验感的追求越来越高,同时线上订单又有着客户众多、配送目的地分散、单个订单中商品需求量相对较少而商品品类差异性较大等特点,因此会导致订单拣选和配送难度增大,出现了订单履约成本高、订单履约时间长甚至超时等问题;所以对于企业来说,能否通过物流管理协调好线上零售项目的拣选环节和配送环节,在履行服务承诺时间的同时以较低的成本将商品从快仓区拣出、打包配送到顾客手中,是当前亟待解决的问题。本文以M超市线上零售项目为研究对象,通过调研发现,其线上零售项目存在订单拣选与配送环节联系不够密切、拣选时间过长、效率低下、配送服务时效性不足等问题。针对这些问题,在订单在线实时到达、拣选路径为“S-shape”型、拣选人员数量有限、订单需求量未知且必须保证履约服务时间的前提下,本文以订单拣选到配送两个过程的完成总履约成本最小化为目标,综合考虑配送车辆固定成本、配送可变成本、拣选成本等因素,建立了具有容量约束以及装载率约束的订单拣选与配送路径联合优化模型。订单拣选与配送路径联合优化属于典型的NP-hard问题,而对于此类大规模问题难以用精确算法获得精确解,因此本文设计了三阶段启发式求解算法。第一阶段为配送区域预处理,根据M超市历史订单数据,确定划分区域的数量;第二阶段为订单配送路径优化算法,以每十分钟为一个集单时间,利用K-means聚类算法将集单时间内的订单生成不同的聚类簇,并在考虑各配送路线装载率的前提下将重聚类思想加入到遗传算法中用以规划各聚类簇内的配送路径,同时基于当前集单时间内的配送路径和拣选进度,在满足约束的前提下,将下一集单时间内已到达的订单采用最近插入法插入当前集单时间内未分拣的配送路径中并更新拣选批次,以提高车辆装载率,降低履约成本;第三阶段为订单拣选优化,计算每条配送路径的最晚出发时间,将其按照时间顺序排列确定配送路径订单的拣选顺序,之后对各配送路径上的订单基于相似度聚类规则,建立订单分批优化模型,并利用种子算法进行实现订单拣选批次的分批。最后,将订单拣选与路径联合优化研究方案应用到M超市的线上零售项目中,通过与M超市实际运行数据进行对比证明,联合优化算法不仅可以严格在承诺时间内完成订单配送从而提高了顾客的满意度,并且在履约成本方面,通过提高拣选效率和配送效率,使得联合优化后的履约成本下降了18.3%,有效地提高了企业的收益,这验证了本文算法的有效性和优越性。最后,为了给顾客提供更优质的服务以及提高员工工作的积极性,本文采用将层次分析法和灰色关联度法相结合的方式来综合评价配送员的服务质量,从而为M超市选择更优质的员工完成配送服务。

关键词：在线订单订单拣选订单配送遗传算法

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多品类订单拆分及配送优化

多品类订单拆分及配送优化

作者：孟湲易西安工程大学

学位级别：硕士

随着人们消费需求逐渐向多样化以及个性化转变,企业所面对的订单类型多为多品类订单,同时销售市场日渐从商品销售逐渐转向服务型销售,而在订单履行过程中订单配送服务是其服务水平的重要体现,对于具有可拆分性的多品类订单,在“一地多... 详细信息

随着人们消费需求逐渐向多样化以及个性化转变,企业所面对的订单类型多为多品类订单,同时销售市场日渐从商品销售逐渐转向服务型销售,而在订单履行过程中订单配送服务是其服务水平的重要体现,对于具有可拆分性的多品类订单,在“一地多仓”存储模式下,其订单履行过程可分为订单拆分和配送两阶段,目前企业多采用单一的“最小拆单率”原则或“就近原则”进行实时拆分,只能实现部分订单拆分优化,同时多将订单拆分与订单配送作为两个完全独立的阶段,忽略二者之间的关联性,无法实现订单拆分及配送的整体优化。因此本文针对多品类订单,从降低订单拆单率以及配送成本,提高配送服务水平出发,拟解决多品类订单拆分及配送优化问题。本文主要工作如下:（1）采用分批次批量处理订单,并提出一种结合“最小拆单率”与“就近原则”拆单思想的订单拆分方法。基于“最小拆单率”思想,从降低企业配送任务量和客户取件次数,提高配送服务水平的角度出发,结合订单的实际需求和“一地多仓”存储模式的特点,对同一批次内的一批订单,构建多品类订单拆分优化模型,通过采用“分+总”方式,先对单个订单逐一进行拆分优化,然后将其整合起来构建多品类订单批量拆分方案,从全局角度对订单拆分进行优化。并基于0-1规划法与排列组合法设计求解方法,得到多品类订单批量拆分方案集合,实现多品类订单拆分的第一次寻优。（2）依据多品类订单拆分得到的多品类订单批量拆分方案集合,将多品类订单配送问题转化为多仓库对多订单的订单配送问题,构建多品类订单配送优化模型。该模型以车辆额定载重为约束,考虑订单配送时间窗,引入时间窗惩罚成本,以订单配送成本最小化为目标,实现多品类订单配送优化。（3）针对多品类订单配送优化模型,提出改进遗传算法进行求解。算法设计中依据问题及模型特点采用两层编码,设计能够同时体现仓库、车辆以及订单等信息的编码方式,并对交叉及变异进行改进,在实现迭代优化的同时,避免无效解的干扰,使得算法更适用于问题模型求解,最终实现多品类订单配送优化以及多品类订单拆分二次寻优同步进行。（4）运用算例针对多品类订单拆分及配送问题,将传统方法与本文所设计的方法通过MATLAB仿真进行结果对比。通过对比分析,本文所建立模型及求解方法更适用于该问题优化求解,且在结果上优于传统方法,能够有效降低订单拆单率即企业配送任务量,并降低配送成本,提高配送服务水平。本文共含图30幅,表22个,参考文献54篇。

关键词：多品类订单订单拆分订单配送遗传算法

基于分层强化学习的随机场景下订单分配与取送顺序联合决策

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基于分层强化学习的随机场景下订单分配与取送顺序联合决策

作者：陈明浩东北财经大学

学位级别：硕士

近年来,随着科学技术的进步以及移动互联网的快速发展,越来越多的传统行业和实体经济开始受到O2O(online to offline)商业模式的冲击。为了快速适应发展需求,国内从头部互联网公司如美团,百度,阿里巴巴等,下至传统提供线下购物消费的超... 详细信息

近年来,随着科学技术的进步以及移动互联网的快速发展,越来越多的传统行业和实体经济开始受到O2O(online to offline)商业模式的冲击。为了快速适应发展需求,国内从头部互联网公司如美团,百度,阿里巴巴等,下至传统提供线下购物消费的超市也开始提供O2O服务。尤其是在外卖餐饮领域,越来越多的商家开始进入市场导致每日高峰期订单量激增,给O2O即时配送全平台带来了较大的配送压力。O2O场景下外卖配送的订单分配与骑手取送订单顺序决策,是实现平台和商家收益均衡与骑手公平的重要手段,目前各大O2O平台均在努力探寻实现各方均衡的方法。针对目前外卖配送优化研究中优化的目标函数较为单一,考虑实际场景中随机和动态因素较少,同时对社会因素考虑不足;并且传统精确算法和常规启发式算法已经无法满足大规模复杂场景下微批次实时性决策要求的现实问题,本文基于深度强化学习框架和SUMO交通仿真工具,对高峰期场景下考虑随机因素的订单分配与取送优化问题提出了一种基于固定周期和重调度的联合决策方法。综合考虑了算法性能,平台收益,时间窗惩罚和骑手公平等优化目标。为了解决订单分配和取送顺序决策两个复杂子问题,创新性的设计了基于分层强化学习和 DQN(Deep Q-learning Network)以及 Pointer-Network(指针网络)的端到端联合决策系统。实验对比了启发式算法和传统DQN算法,结果表明提出的联合调度算法,在各类子目标和总目标上均超过了对比算法,且体现出很好的实时性和稳定性。该方法的鲁棒性,可学习性,有望在类似的真实复杂配送场景中发挥重要作用。同时提出的多种具有现实意义的指标如骑手公平和平台收益也具有一定的启发意义。同时,以文章考虑的现实场景,即午高峰时期的订单分配与骑手取送顺序决策问题。在文章算法的前提下,订单分配的更准确,骑手取送顺序更合理。对于骑手而言,可以在规定的时间内配送更多订单,且延迟更低,不仅能够提高自身收益还能够提高客户满意度;对于商家而言,订单配送更快更多,使得积压更少,在午高峰期对于盈利而言意义十分重大,同时也使得顾客对于其有更好的评分;对于平台而言,在压力较大的高峰期对于订单在商家、骑手和平台之间的转移不仅考验了其抗压能力,同时也赢得了商家、客户和社会的信任。最终以平台的视角做到了各方资源最优化的配置。

关键词：分层强化学习订单配送取送顺序优化联合调度

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基于冷链物流的生鲜产品运输与配送问题研究

基于冷链物流的生鲜产品运输与配送问题研究

作者：裴霞西南交通大学

学位级别：硕士

随着新零售的发展,消费者对于生鲜到家的需求急速增长,高昂的物流成本和运营成本使得生鲜电商平台实现整体规模化盈利变为长期难以攻克的难题。本论文基于生鲜产品冷链物流深入分析了冷链集装箱运输问题以及生鲜产品配送问题的特性。充... 详细信息

随着新零售的发展,消费者对于生鲜到家的需求急速增长,高昂的物流成本和运营成本使得生鲜电商平台实现整体规模化盈利变为长期难以攻克的难题。本论文基于生鲜产品冷链物流深入分析了冷链集装箱运输问题以及生鲜产品配送问题的特性。充分考虑了冷链集装箱多次翻转将加重生鲜损耗、冷链集装箱末得到及时转运将产生滞留时间、生鲜订单未在时间窗内送达将产生违约成本等因素。构建了冷链集装箱运输问题以及生鲜产品配送问题的数学模型,并设计了优化算法进行求解。本论文主要从以下几个方面展开研究:(1)针对多式联运码头冷链集装箱同步转运问题,综合考虑了冷链集装箱转运设备剩余容量、作业顺序等约束,以最大化加权成功转运数为目标构建了该问题的混合整数规划模型。采用数学优化器求解该问题的小规模算例,同时采用先卸载后装载的方式获得问题的初始解,并设计通用变邻域搜索算法进一步提升解的质量。最后通过对问题进行拓展为更多的应用场景提供了解决方案。(2)针对生鲜平台订单配送路径优化问题,综合考虑了时间窗、地理位置、车辆容量等因素,以最小化配送距离为优化目标构建了该问题的混合整数规划模型。采用数学优化器求解该模型,同时采用贪婪算法获得问题的初始解,并设计精确算法-分支定价算法进一步提升解的质量。通过对比算法结果,验证了算法优劣性。(3)针对生鲜平台订单分批拣选与分批配送集成问题,综合考虑了订单动态到达、订单种类多数量少等因素,以最小化订单延迟时间为目标构建了该集成问题的混合整数规划模型。采用数学优化器求解该模型的小规模算例,同时根据订单分批拣选与分批配送集成问题的特性,设计了集成优化思路以及两阶段优化思路对问题进行求解,通过对比算法结果,验证了算法优劣性。论文中构建的优化模型和设计的优化算法将能够有效地降低生鲜电商平台订单违约概率、提升客户满意度、节约物流成本和运营成本,对于其他领域的订单履约效率优化也具有一定的参考借鉴价值。

关键词：生鲜冷链订单拣选订单配送同步转运分支定价算法集成优化算法

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基于蚁群算法的快递投递最优路径规划设计

电脑知识与技术 2022年第4期18卷 86-89页

作者：乐靖雯西北民族大学数学与计算机科学学院甘肃兰州130000

随着我国电子商务的繁荣发展,外卖、网购、快递等电子商务活动已成为人们日常生活的重要组成部分,订单配送的及时性已成为评价各外卖平台、快递公司等电商企业服务质量的重要指标之一。以骑行成本和路况成本为约束,建立最优路径规划模型... 详细信息

随着我国电子商务的繁荣发展,外卖、网购、快递等电子商务活动已成为人们日常生活的重要组成部分,订单配送的及时性已成为评价各外卖平台、快递公司等电商企业服务质量的重要指标之一。以骑行成本和路况成本为约束,建立最优路径规划模型,设计基于蚁群算法的快递投递最优路径规划算法,在给定时间窗内以目标约束规划出最优投递路径,以合适的投递成本实现订单高效配送,降低投递员的在路上的时间,提升电商企业的服务质量。

关键词：订单配送成本约束时间窗蚁群算法路径规划

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华润苏果物流订单管理优化策略研究

华润苏果物流订单管理优化策略研究

作者：姚远南京农业大学

学位级别：硕士

连锁超市业态以及现代物流、订单管理手段为居民的物质消费带来了便利性,随着我国居民可支配收入的不断提高,全面消费正在由满足基本的生活需求向物质享受型转变。在这个信息化技术迅速发展的今天,以互联网技术为基础的现代物流管理体... 详细信息

连锁超市业态以及现代物流、订单管理手段为居民的物质消费带来了便利性,随着我国居民可支配收入的不断提高,全面消费正在由满足基本的生活需求向物质享受型转变。在这个信息化技术迅速发展的今天,以互联网技术为基础的现代物流管理体系几乎渗透到了人类生产生活的各个方面,而对于大型连锁超市企业来讲,中国无疑是全球消费市场中最为耀眼的明星。中国市场飞速发展的消费能力,使得中国具备了取代美国成为全球第一大连锁消费市场的潜力。无论是跨国公司抑或是本土企业,都将中国市场重要性提升至公司战略性高度,希冀能够借助现代物流订单管理方式在这个庞大市场中占据一席之地。作为整个连锁商业的主要流通环节,物流订单管理的重要性不言而喻。传统意义上的物流订单管理包含了由订单需求分析到最终产品上架中间的所有环节。现代信息技术和物流管理技术的飞速发展不仅促使连锁超市管理效率得到极大提升,也为超市物流订单管理体系的创新提供了前所未有的机遇。本文在查阅了大量国内外有关物流订单管理及创新的研究文献,通过对华润苏果进行调查分析,发现其在物流订单管理中存在的问题,结合订单管理优化所采用的业务流程重组理论,对华润苏果的物流订单管理进行了业务流程重组,并提出了具体的实施办法,并给出了评估的相关方法,以期能够为华润苏果进行物流业务重组,提升企业竞争力提供理论帮助。

关键词：超市物流订单管理业务流程重组订单配送华润苏果