電子商務(wù)網(wǎng)上零售業(yè)務(wù)模式自從進入大眾的視野以來,就一直以其便利性和及時性獲得大眾的青睞。網(wǎng)上支付的便利化,以及B2C電子商務(wù)領(lǐng)域的迅猛發(fā)展,使得“網(wǎng)上購物”成為當(dāng)下社會的一個日�；顒�。與普通的網(wǎng)上零售方式相比較,大型網(wǎng)上超市的訂單顯示出幾個顯著的特點:每日訂單量大,平均每個訂單包含商品種類和品項多。網(wǎng)上超市銷售的商品種類數(shù)達(dá)百萬種,需要配置多個倉庫進行存儲,這導(dǎo)致網(wǎng)上超市訂單往往需要被拆分成多個包裹,進行多次配送,由此給顧客帶來極高的擾動,并造成包裝物的浪費,對環(huán)境產(chǎn)生污染。如何將拆分至不同倉庫的訂單的子訂單包裹合并配送至客戶,已成為提高客戶滿意度的關(guān)鍵問題。本文根據(jù)大型網(wǎng)上超市訂單的特性,對網(wǎng)上超市訂單合并配送問題以及時空網(wǎng)絡(luò)問題進行研究分析,提出基于分揀中心的訂單合并策略來研究網(wǎng)上超市訂單合并優(yōu)化問題。本文首先通過分析國內(nèi)外網(wǎng)上超市訂單合并配送和時空網(wǎng)絡(luò)問題的研究及現(xiàn)狀,結(jié)合研究的背景,給出了本文研究的意義、內(nèi)容及技術(shù)路線。其次,對網(wǎng)上超市訂単分揀中心合并配送問題進行描述與分析,建立了訂單合并配送中各利益相關(guān)主體間的博弈模型,并分析訂單合并配送問題的復(fù)雜性;運用時空網(wǎng)絡(luò)技術(shù)刻畫了大... 

【文章來源】：華北電力大學(xué)(北京)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外相關(guān)研究進展
        1.2.1 網(wǎng)上超市物流配送研究綜述
        1.2.2 網(wǎng)上零售訂單合并配送研究綜述
        1.2.3 時空網(wǎng)絡(luò)問題研究綜述
    1.3 本文主要研究工作
    1.4 技術(shù)路線
第2章 網(wǎng)上超市訂單分揀中心合并配送問題分析
    2.1 網(wǎng)上超市訂單分揀中心合并配送流程描述
    2.2 網(wǎng)上超市訂單分揀中心合并配送路徑分析
    2.3 網(wǎng)上超市訂單合并影響因素分析
        2.3.1 網(wǎng)上超市訂單合并影響因素
        2.3.2 訂單合并配送中各利益相關(guān)主體間的博弈模型
    2.4 訂單合并配送問題的復(fù)雜性
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于時空網(wǎng)絡(luò)的訂單分揀中心合并配送模型
    3.1 訂單分揀中心合并配送問題的時空網(wǎng)絡(luò)描述
    3.2 時空網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
        3.2.1 時空網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)
        3.2.2 時空網(wǎng)絡(luò)的簡化
        3.2.3 時空網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
    3.3 基于時空網(wǎng)絡(luò)的訂單分揀中心合并配送問題的動態(tài)過程分析
    3.4 基于時空網(wǎng)絡(luò)的訂單分揀中心合并配送優(yōu)化模型的構(gòu)建
        3.4.1 問題假設(shè)及變量表示
        3.4.2 數(shù)學(xué)模型的建立
    3.5 本章小結(jié)
第4章 網(wǎng)上超市訂單分揀中心合并配送問題求解算法
    4.1 訂單合并配送問題求解難度分析
    4.2 蟻群算法的求解原理及改進策略
        4.2.1 蟻群算法求解原理
        4.2.2 蟻群算法的改進
    4.3 基于蟻群算法的網(wǎng)上超市訂單合并配送問題求解方法
    4.4 本章小結(jié)
第5章 訂單分揀中心合并配送問題的算例分析
    5.1 算例驗證
        5.1.1 小規(guī)模算例的生成
        5.1.2 小規(guī)模算例的計算
        5.1.3 大規(guī)模算例的生成
        5.1.4 大規(guī)模算例的計算
    5.2 敏感性分析
    5.3 管理建議
    5.4 本章小結(jié)
第6章 研究成果和結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]多起訖點貨物轉(zhuǎn)運配送車輛調(diào)度模型及其粒子群、蟻群算法混合求解[J]. 王雷震,汪定偉,王素欣.  信息與控制. 2018(05)
[2]基于蟻群算法及博弈論的多Agent路徑規(guī)劃算法[J]. 鄭延斌,王林林,席鵬雪,樊文鑫,韓夢云.  計算機應(yīng)用. 2019(03)
[3]一種改進蟻群算法的無人機避險方法仿真研究[J]. 吳學(xué)禮,賈云聰,張建華,甄然.  河北科技大學(xué)學(xué)報. 2018(02)
[4]基于時空網(wǎng)絡(luò)的物資保障網(wǎng)絡(luò)效能優(yōu)化[J]. 黎武,周慶忠,孫皓,熊彪,陸思錫.  裝甲兵工程學(xué)院學(xué)報. 2018(02)
[5]基于改進蟻群算法的泊車系統(tǒng)路徑規(guī)劃[J]. 王輝,王景良,朱龍彪,邵小江,王恒.  控制工程. 2018(02)
[6]基于改進蟻群優(yōu)化限制短路電流的網(wǎng)架調(diào)整措施[J]. 應(yīng)林志,劉天琪,王建全,侯婷.  電力系統(tǒng)自動化. 2018(01)
[7]基于改進蟻群算法的地鐵疏散路徑優(yōu)化[J]. 吳鵬飛,李華,張樹平.  消防科學(xué)與技術(shù). 2017(09)
[8]基于混合遺傳蟻群算法的數(shù)字微流控芯片測試路徑規(guī)劃[J]. 汪杰君,劉江寬,黃喜軍,許川佩,莫瑋.  電子測量與儀器學(xué)報. 2017(08)
[9]基于蟻群算法的多加工路線柔性車間調(diào)度問題[J]. 黃學(xué)文,張曉彤,艾亞晴.  計算機集成制造系統(tǒng). 2018(03)
[10]基于協(xié)同進化蟻群算法的含光伏發(fā)電的配電網(wǎng)重構(gòu)[J]. 劉科研,盛萬興,賈東梨,孟曉麗,閆文棋,張筱慧.  可再生能源. 2017(05)

碩士論文
[1]基于動態(tài)交通網(wǎng)絡(luò)的城市物流配送路徑優(yōu)化研究[D]. 李波.深圳大學(xué) 2017
[2]大型網(wǎng)上超市兩級物流配送問題優(yōu)化模型研究[D]. 王堃.華北電力大學(xué)(北京) 2017
[3]“一地多倉型”網(wǎng)上超市訂單分配優(yōu)化方法研究[D]. 張源凱.大連理工大學(xué) 2016
[4]基于時空情景的城市物流動態(tài)路徑優(yōu)化研究[D]. 王丹.北京工商大學(xué) 2016
[5]B2C網(wǎng)上超市成本管理研究[D]. 蔡翠.江蘇大學(xué) 2016



本文編號：3194175