電子商務(wù)下物流配送系統(tǒng)優(yōu)化模型和算法研究.pdf

1、隨著國際互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和信息技術(shù)的日新月異，電子商務(wù)正越來越深入影響著當(dāng)今經(jīng)濟(jì)生活。如何合理地對設(shè)施選址、需求分派、運送方式和路線選擇等進(jìn)行決策，建立一套高效率的配送系統(tǒng)，從而降低配送成本，提高服務(wù)質(zhì)量，成為電子商務(wù)物流業(yè)發(fā)展面臨的重要問題。因此，具有較高的研究價值和實用價值。
　　首先，本文研究電子商務(wù)配送中心選址模型與評價方法。依據(jù)電子商務(wù)下配送網(wǎng)絡(luò)的不同和配送戰(zhàn)略的側(cè)重點不同，構(gòu)建了基于時間-成本的分散型配送中心選址模型和基于

2、服務(wù)-成本的混合型配送中心選址模型。針對分散型選址模型的約束條件和0-1變量多的特點，采用基于分解-過濾的啟發(fā)式算法求解。針對混合型選址模型節(jié)點多和備選地址不確定的特點，用基于模糊c均值聚類法和掃描法的三階段啟發(fā)式算法進(jìn)行求解。由于配送中心選址是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程，還需進(jìn)行定性的選擇。為此，建立多準(zhǔn)則多層次模糊評價模型，模型中準(zhǔn)則層權(quán)重是運用基于按比例分配的模糊層次分析法獲得，子指標(biāo)的權(quán)重通過計算模糊評價值的期望值法獲得，選址方案評價指

3、標(biāo)權(quán)重是準(zhǔn)則層權(quán)重和對應(yīng)準(zhǔn)則下子指標(biāo)權(quán)重的組合。方案確定是為了決策，依據(jù)定量計算和定性分析的結(jié)果，采用協(xié)調(diào)分析法確定最優(yōu)選址方案。
　　其次，研究了電子商務(wù)下車輛調(diào)度優(yōu)化問題。為滿足電子商務(wù)客戶多樣化和個性化的需求，分別建立多約束條件的車輛調(diào)度模型、一體化配送與集貨車輛調(diào)度模型以及有時間窗的車輛調(diào)度模型。針對多約束條件模型的特點，設(shè)計基于改進(jìn)的順序交叉算子和引入爬山算法的混合遺傳算法，通過對仿真實例的計算，無論在尋優(yōu)結(jié)果，還是在算

4、法的穩(wěn)定性上均好于標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法和改進(jìn)遺傳算法。對于多個配送中心的一體化配送與集貨模型，采用對混合遺傳算法求得的精英種群進(jìn)行禁忌搜索的混合遺傳啟發(fā)式算法。仿真實例計算表明該算法好于單獨使用遺傳算法或是禁忌搜索算法。由于，有時間窗的車輛調(diào)度問題中產(chǎn)生的等待費用和延遲費用影響配送成本，為此，在考慮配送線路前提下；將最小費用作為優(yōu)化目標(biāo)，并設(shè)計了改進(jìn)兩階段算法對該問題求解。通過對仿真實例的計算，表明該算法具有簡單、清晰、靈活的特點，并為大規(guī)模解

5、決實際問題提供思路。
　　最后，研究了電子商務(wù)下一體化配送與集貨以及有時間窗的定位-運輸路線安排問題。由于傳統(tǒng)的多級分解算法易陷入局部最優(yōu)解，而不是全局最優(yōu)。因此，本文從整體上設(shè)計混合啟發(fā)式算法求解一體化配送與集貨的定位-運輸路線安排問題。首先，采用基于分層聚類算法和改進(jìn)重心法構(gòu)造弱初始可行解；其次，使用改進(jìn)插入法生成強初始可行解；最后，設(shè)計了基于4種鄰域操作、利用能力約束條件控制配送中心的啟用與客戶點的插入的禁忌搜索算法進(jìn)行優(yōu)化

6、求解。仿真實例計算顯示本算法的良好尋優(yōu)性能，具有很高的收斂速度。對于有時間窗的定位-運輸路線安排問題，設(shè)計了混合遺傳模擬退火算法求解。采用基于向量的混合編碼，引入個體數(shù)量控制選擇策略；對線路子串用改進(jìn)的最大保留交叉操作，對中心選址定位子串用單點交叉操作；采用全局最優(yōu)基因保護(hù)策略，使用自適應(yīng)變異算子；利用模擬退火算法的Boltzmann機制，控制交叉、變異操作。仿真實例計算證明本算法，無論在尋優(yōu)結(jié)果，求解質(zhì)量上、計算效率上，以及算法穩(wěn)定性