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快遞企業(yè)“最后一公里”快件收派優(yōu)化方案研究

發(fā)布時間:2021-01-05 02:18
  本文以快遞公司快件收派服務為背景,對區(qū)域收派路線規(guī)劃問題進行研究,結合A快遞公司實際運作情況進行案例分析,綜合考慮收派混合、動態(tài)性、時間窗和容量約束四個最主要的因素,建立數(shù)學模型,設計收派流程,通過改進的禁忌搜索算法在短時間內(nèi)得到優(yōu)化的路徑結果,并在收派活動進行中動態(tài)處理新需求及實時更新收派路徑,以提高收派效率;谠撈髽I(yè)實際數(shù)據(jù)的計算結果表明,本文提出的相應流程和算法比實際操作獲得更好的解。 

【文章來源】:運籌與管理. 2019年01期 北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】:8 頁

【部分圖文】:

快遞企業(yè)“最后一公里”快件收派優(yōu)化方案研究


快遞公司快件實際收派流程

禁忌搜索算法,鄰域


況后,保留結果最好的兩個解,若該解為明顯劣解,則將其舍去,隨機生成一個可行解代替。⑤鄰域解優(yōu)化。生成的鄰域解不一定達到了最優(yōu)狀態(tài),對其中的每條路徑分別進行調(diào)整能進一步提升鄰域解的質(zhì)量,在此本文采取Gendreau等[23]提到的路徑調(diào)整US算法進一步優(yōu)化鄰域解。關于終止條件。在改進的禁忌搜索算法中采用總分散搜索次數(shù)和連續(xù)沒有找到更好解次數(shù)來控制,分別記作N和M,每當連續(xù)未提升次數(shù)達到M時執(zhí)行分散搜索,當分散搜索次數(shù)達到N時,搜索停止。詳細步驟如圖6所示。圖6改進的禁忌搜索算法2.4基于臨近原則處理動態(tài)需求當收派員在派件途中,會隨機到達若干收貨請求。請求反饋到系統(tǒng),系統(tǒng)中有各個收派員的實時位置和容量信息,管理人員需要讓收派員在完成原來任務的基礎上,靈活加入新收件任務,具體的安排方式如下:(1)當每個動態(tài)請求到來時,系統(tǒng)自動獲取收貨位置和各個收派員當前未完成任務點的集合,算出其間距離,并按升序排列;(2)選定第一個未完成任務點;(3)將該動態(tài)收貨請求加入該任務點之后,更新路徑長度、時間,以及各個節(jié)點車的裝載量;(4)判斷路徑是否可行,考慮容量約束、時間(距離)要求。若可行,將該收派員的新路徑信息發(fā)送到本人,處理結束;若不可行,選定下一個未完成任務點,轉(zhuǎn)至步驟(3)。3A快遞公司快件收派案例分析3.1案例背景為了驗證所提出的優(yōu)化方案在實際問題中的有效性,本文結合A快遞公司實際案例進行模擬。A快遞公司是一家著名快遞企業(yè),經(jīng)營國內(nèi)外快遞業(yè)務,于九十年代初成立。隨著客戶配送需求的增加,A快遞公司的服務網(wǎng)絡延伸開來。目前A快遞公司希

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配送需求的增加,A快遞公司的服務網(wǎng)絡延伸開來。目前A快遞公司希望進一步提升競爭力,在“最后一公里”快件收派上提升效率,并且完善對收派員作業(yè)的管理。A公司現(xiàn)存的問題簡要概括為:收派路線行走效率低下,時間反饋精確性不高。將本文提出的優(yōu)化方案用于A快遞公司,首先是考慮到與其他快遞企業(yè)相比較,A快遞公司管理模式較規(guī)范,信息傳遞系統(tǒng)較先進,有更好的實施性和比較性。其次是通過優(yōu)化方案結果和實際派送情景比較,找出本研究的意義及提升空間,為后續(xù)研究做鋪墊。圖7深圳市南頭區(qū)本文利用A快遞公司2015年10月份位于深圳市南頭區(qū)的實際收派件數(shù)據(jù),來說明收派路徑優(yōu)化的處理流程及實施效果。深圳市南頭區(qū)位于深圳市西南部,如圖7,是深圳經(jīng)濟特區(qū),覆蓋面積約182平方公里。這一整個月的快件收派歷史數(shù)據(jù)包含了3621個收件任務和2793個派件任務,一共安排了三位收派員,都使用同樣的交通工具二輪電動車進行收派活動,每個批次開始時,從派送網(wǎng)點出發(fā),結束任務后,返回派送網(wǎng)點。該企業(yè)中有一個“收1派2”的規(guī)則,即客戶下單后1小時完成收第1期賀冰倩,等:快遞企業(yè)“最后一公里”快件收派優(yōu)化方案研究13


本文編號:2957822

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