基于顾客有限理性的自提点选址研究

针对最后一公里配送情形下顾客选择行为是否对自提点选址产生影响,研究了基于顾客有限理性的自提点选址问题。考虑顾客取货距离和自提点的吸引力,重新构造了顾客对自提点的分段效用函数。在此基础上,采用Erlang-B模型描述自提点拥堵情形,并用MNL模型刻画顾客的有限理性行为,构建了基于顾客有限理性的自提点选址模型。运用免疫算法、贪婪取走算法和上升算法求解模型,不同随机算例验证了算法的有效性。最后,通过分析一个小规模的算例,结果显示:顾客有限理性行为影响自提点选址方案,顾客理性程度、自提点处理容量、自提点运营总成本、自提点覆盖距离是自提点选址的重要影响因素。     

基于顾客需求异质性的多级自提点选址研究

为实现自提服务的供需匹配,提高网点和网络的运行效率,研究了多级自提点选址问题。在物流服务需求多元化的背景下,考虑顾客需求的异质性,将目标顾客划分为高级顾客、中级顾客和初级顾客,相应建立包含自提服务中心、自提服务点和自提服务站3个层级的嵌套型自提网络结构。在此基础上,基于自提点层级、顾客需求类型,构建兼顾顾客效用和企业成本的多目标选址模型。针对优化问题,采用粒子群算法进行求解,并用案例验证了模型和算法的有效性。结果表明,自提点的总成本随着顾客效用增加而增加;当企业发展战略聚焦中高端顾客时,可优先布局自提服务中心和自提服务点;反之,优先布局自提服务站。     

基于双层规划的生鲜自提柜节点选址研究北大核心CSSCI

通过结合生鲜自提柜选址影响因素及其自身特点,建立双层规划选址模型来刻画企业选址决策及消费者偏好行为之间的相互关系。上层企业决策中加入因新鲜度损耗带来的需求损失及距离惩罚成本,下层消费者行为偏好模型中加入新鲜度损失成本及自提出行成本。通过设计内外层嵌套遗传算法和基于消费者的匹配算法对算例进行求解,验证模型可行性及算法效率,并针对产品新鲜度、需求损失率及消费者取货成本参数进行灵敏度分析,得出新鲜度、需求损失及取货成本参数将对模型最终的决策产生深远的影响,并导致总成本分别上涨5万元、23万元及8万元左右。     

基于双层规划的生鲜自提柜节点选址研究

通过结合生鲜自提柜选址影响因素及其自身特点,建立双层规划选址模型来刻画企业选址决策及消费者偏好行为之间的相互关系。上层企业决策中加入因新鲜度损耗带来的需求损失及距离惩罚成本,下层消费者行为偏好模型中加入新鲜度损失成本及自提出行成本。通过设计内外层嵌套遗传算法和基于消费者的匹配算法对算例进行求解,验证模型可行性及算法效率,并针对产品新鲜度、需求损失率及消费者取货成本参数进行灵敏度分析,得出新鲜度、需求损失及取货成本参数将对模型最终的决策产生深远的影响,并导致总成本分别上涨5万元、23万元及8万元左右。     

随机需求下冷链品多温共配路径优化研究

针对冷链物流末端配送系统中顾客需求随机、需求种类及温层多样的问题,构建了随机需求下具有配送时限要求的冷链品多温共配路径优化模型,设计了集K-means聚类算法、蚁群算法和随机动态规划算法为一体的路径优化算法,使所有可能路径的期望配送时间(包括前行/回程补货时间)满足配送时限要求。最后,通过算例验证了数学模型及算法的有效性,并对配送时限、车容量等参数进行了灵敏度分析,结果表明:配送时间与配送时限、车容量呈负向关系;随着时限的不断放宽,期望配送时间不再减少,此时,需要增加车辆容量,以减少回程补货次数。     

考虑网点共享与变更的多级快递网点选址问题

考虑客户需求多样化、物流网点共享化等实际问题,结合客户满意度和末端网点服务效率函数,构建考虑网点共享、末端网点服务模式及容量可变的多级快递网点选址多目标规划模型。针对模型特点,考虑网点模式及容量变更设计种群初始化流程,采用遗传算法求解,通过算例证明模型和算法的可行性与有效性。通过与考虑共享不考虑变更、考虑变更不考虑共享两种选址方式对比分析,考虑共享与变更的模型在系统总成本、客户满意度、网点服务效率等方面均更优。此外,实验结果表明,当成本权重超过一定值时,成本下降空间逐渐减小,且客户满意度与服务效率降低速度高于成本降低速度。     

多配送中心冷链运输路径优化

目的 在降低配送成本的同时,保证生鲜配送的顾客满意度。方法 综合考虑运输距离、配送时间窗约束、生鲜变质等因素,以运输成本、制冷成本、车辆调用成本、配送中心开放和闲置成本及自提点对配送时间和生鲜品质的满意度为目标函数,建立双目标生鲜配送路径优化模型。结果 利用非支配排序遗传算法求得了不同需求情况下的生鲜配送方案。结论 在不同的需求状况下,合理选择开放配送中心能够在保证一定顾客满意度的情况下,有效降低了配送成本。     

多顾客个性化需求下产品属性配置策略

以多顾客个性化需求为研究对象,建立了基于定价因子的产品属性输出优化模型,研究了企业在生产能力和成本一定的条件下,如何最优化产品多属性的输出值,最终满足顾客个性化的需求,其中个性化需求用顾客对产品的属性需求矩阵来表示。基于多顾客加权平均属性和属性输出偏差确定相应的定价因子矩阵,实现顾客需求的个性化定价。分别以输出属性的加权总偏差最小和企业基于定价因子的利润最大为目标,建立了产品属性输出的约束规划模型。通过一个算例对两种情况进行了进一步比较,结果表明在相同定价原则下,无论以偏差最小还是利润最大为目标,都能较好地满足顾客需求并得到近似的收益。     

双约束下智慧供应链精准化质量需求资源配置模型

互联网的发展不仅影响顾客购买行为和需求模式,还带来了供应链解耦点的前移。为提高顾客满意度,各节点企业需支付额外的成本。围绕顾客和企业效用,考虑智慧供应链整体最优,延伸资源配置理论,设计新的运算规则,建立双约束下质量需求资源配置模型。利用大数据情感分析技术获取精准化质量需求重要度,设计“加”取值规则求得顾客满意约束下质量需求权向量,形成模型输入信息。通过逐级循环运算求解,得到精准化质量需求优先级决策结果,为智慧供应链资源配置提供依据,优化企业质量行为。以某品牌新能源汽车智慧供应链为例,获取真实的评论数据,验证模型的有效性。     

销售型电子商务企业配送中心选址方法初探

通过分析销售型电子商务企业配送的特殊性和传统配送中心选址方法在解决此类问题的不足之处,提出将所需配送的总区域划分成若干个连续的小区域,建立虚拟"配送点"的方法,从而将配送地点、时间和数量都随机的顾客需求转换成固定区域顾客需求模型,随后通过配送中心选址位置与其配送成本之间的关系再次建立模型得到配送中心的布局和数量,并进一步探讨参数确定和计算步骤.     

基于灰色聚类评估的配送中心选址模糊多目标优化模型

将多属性决策方法与最优化方法相集成,研究了多配送中心选址优化问题。首先采用灰色聚类决策计算各候选地定性属性的综合评估值。再以选定配送中心的评估值均值最大化、系统成本最小化,以及配送中心容量利用率最大化作为3个优化目标,建立一个考虑需求点模糊需求、供应点与候选配送中心容量限制的三级供应链系统多配送中心选址模型。该模型被描述成了一个多目标的非线性混合整数规划模型。采用机会约束规划对模糊需求进行清晰化处理,并应用目标加权的方法将问题转化为单目标问题。通过算例验证了所提模型的可行性。在实际工作中,可根据决策者权重偏好得出令人满意的结果。     

顾客可选时间窗下城市配送订单接收策略研究

在顾客可选城市配送时间窗的情境下,研究了带硬时间窗约束的动态车辆路径问题,提出了基于辐射半径的订单接收策略,设计了可接受时间窗分配初始化、可接受时间窗动态调整、参照点动态选择及基于时间窗偏差阈值的配送需求评估等方法,构建了求解动态车辆路径问题的插入算法。通过与先到先服务策略的对比表明,提出的策略能够实现配送收益和行驶距离的有效平衡;基于辐射半径的订单接受策略在平均接受决策耗时、路径更新耗时和全局优化耗时与先到先服务策略差异较小;随着参照点数量增多,算例中收益和行驶距离都在逐渐增长,总收益/距离之比呈现先下降后上升的趋势。     

面向多周期的前摄性车辆调度问题研究

电子商务环境下客户需求呈现动态化趋势,使得企业面临的配送环境越来越复杂。为此,基于消费者历史数据统计分析的基础上,提出"前摄性调度"概念处理动态客户,利用历史需求数据预测动态需求出现概率,并对服务区域进行分区,计算区域客户簇需求概率,确定动态客户服务级别。以包含车辆固定成本、路径成本和服务失败惩罚成本的总系统成本最小为目标函数,建立前摄性车辆调度模型。考虑到模型的特殊性,采用量子比特编码染色体,在种群进化过程中引入子段优化算子,设计考虑车辆实载率的交叉算子,改进量子遗传算法对建立的模型进行求解。最后,结合算例检验模型的有效性和算法的稳定性,并对算例结果进行分析。     

基于B2C环境的物流配送模型改进

以B2C电子商务企业为背景,结合实际的物流配送网络,对原有的有时间窗约束但顾客不能被多次访问的物流配送模型进行优化,建立了有时间窗约束顾客可被多次访问的物流配送模型,通过仿真案例表明多次访问的物流配送模型要比顾客不能多次访问的模型所需的配送费用要少,从而验证了有时间窗顾客可多次访问的物流配送模型更能适应电子商务环境.     

考虑顾客满意度的生鲜外卖路径规划北大核心

生鲜外卖超时送达严重影响顾客满意度,而保障顾客满意又会大幅增加配送成本,顾客满意度和配送成本间存在背反。基于商家自营生鲜外卖模式,以配送成本最低和顾客满意度最高建立多目标优化模型,针对生鲜外卖特点设计货损成本及模糊时间窗计算方法,使用改进的遗传算法进行路径规划,避免了传统遗传算法容易陷入局部最优的缺点,平衡了配送成本和顾客满意度这两个目标。与节约里程算法对比证实模型及算法的有效性,再以盒马鲜生门店作为实例,通过真实路网条件下的位置信息,采用上述方法进行求解,得到配送成本和顾客满意度的最优组合。     

巢式需求下的租赁车队战术规划研究

以汽车租赁业的战术车队规划为研究对象,从企业经营特征、顾客租车过程和车队管理等三个方面描述了租赁车辆的物流过程,给出了战术车队规划阶段的三项主要任务。由物流成本、车辆使用成本和企业收益的角度出发,基于租赁站点对各类车型的巢式需求特征,分别考虑需求固定和随机情况下问题的复杂性,给出单个联营区内多站点多车型条件下,采用升级供应策略实现车队资源优化配置的求解模型和求解思路,并设计算法进行求解。结果表明,所提出的模型和算法可以完成战术车队规划的各项任务。     

考虑顾客满意度的生鲜外卖路径规划

生鲜外卖超时送达严重影响顾客满意度,而保障顾客满意又会大幅增加配送成本,顾客满意度和配送成本间存在背反。基于商家自营生鲜外卖模式,以配送成本最低和顾客满意度最高建立多目标优化模型,针对生鲜外卖特点设计货损成本及模糊时间窗计算方法,使用改进的遗传算法进行路径规划,避免了传统遗传算法容易陷入局部最优的缺点,平衡了配送成本和顾客满意度这两个目标。与节约里程算法对比证实模型及算法的有效性,再以盒马鲜生门店作为实例,通过真实路网条件下的位置信息,采用上述方法进行求解,得到配送成本和顾客满意度的最优组合。     

共享单车停放点联合覆盖选址及车辆配置模型

针对共享单车停放点选址及车辆配置决策问题,在考虑共享单车停放点建设数量、共享单车投放总量、各停放点容量等限制以及各需求点权重的情况下,以需求点被覆盖程度之和最大化,停、取车需求满足程度最大化和空闲车辆最少化,停放点建设和日常运营成本以及共享单车购置成本之和最小化为目标,基于联合覆盖选址思想建立了一种共享单车停放点选址和各点期初车辆配置决策的多时段、多目标优化模型。算例分析结果表明,停、取车需求满足程度对于综合目标函数值有决定性影响;随着停车点建设数量的增大,停放点建设和运营成本也随之增大,将抵消停、取车需求满足率上升对综合目标函数值的贡献;取车需求变动对综合目标函数值有重要影响,而停车需求变动对综合目标函数值的影响很小。     

考虑顾客优先级的多目标O2O外卖即时配送路径优化研究

基于O2O外卖平台的配送现状,引入外卖平台顾客优先级概念,从顾客满意度和配送成本两个角度出发,建立了考虑客户优先级、带时间窗、动态、多车场多目标取送货车辆的路径模型,采用加权法将多目标转化成单目标,并设计改进的迭代局部搜索算法对模型进行求解,最后通过调研获取某校园周边外卖实际数据构造测试算例,通过数值实验,验证了模型和算法的有效性。实验结果表明:当成本权重超过一定数值时,成本下降空间变小,但顾客满意度会持续降低。     

基于质量成本的顾客满意度优化模型与实证研究

以顾客满意度为研究对象,分析了影响顾客满意度的质量成本构成要素,建立了基于质量成本的顾客满意度优化模型,通过对某客车公司交货天数和刹车零件标准的实证分析研究,证明了所建模型的正确性,为质量成本和顾客满意度的优化分析研究提供了理论依据和有效方法。