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文檔簡(jiǎn)介
摘
要:針對(duì)生鮮配送站多建亂建所帶來(lái)選址成本居高不下的問(wèn)題,在考慮固定建設(shè)成本、運(yùn)營(yíng)成本、配送成本的情況下,將新鮮度作為懲罰成本建立了模型的成本函數(shù),引入競(jìng)爭(zhēng)函數(shù)解決配送站建造位置過(guò)于擁擠的問(wèn)題,以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了多目標(biāo)選址模型。收集寧波市數(shù)據(jù)形成算例,使用改進(jìn)遺傳算法對(duì)模型進(jìn)行求解,得到了算例生鮮配送站的最佳選址方案,并通過(guò)與僅考慮成本情況下模型結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析得到競(jìng)爭(zhēng)和新鮮度對(duì)選址的影響。關(guān)鍵詞:生鮮商品;新鮮度;配送站選址;競(jìng)爭(zhēng);改進(jìn)遺傳算法0
引
言隨著科學(xué)技術(shù)和新零售模式的發(fā)展,生鮮電商迎來(lái)了發(fā)展的黃金時(shí)期。同時(shí),人們對(duì)于生鮮產(chǎn)品的品質(zhì)也有了更高的要求,這對(duì)于生鮮產(chǎn)品交付給客戶(hù)時(shí)的新鮮度以及送達(dá)時(shí)間提出了很高的要求。為了滿(mǎn)足人們的高品質(zhì)需求,企業(yè)通常選擇修建更多的配送站,添置冷鏈設(shè)備,這給生鮮電商企業(yè)帶來(lái)了高昂的履約成本。本文通過(guò)考慮競(jìng)爭(zhēng)和新鮮度優(yōu)化生鮮電商配送站的選址,提高物流網(wǎng)絡(luò)運(yùn)作效率,降低運(yùn)作成本,同時(shí)更好的滿(mǎn)足消費(fèi)者的服務(wù)需求??紤]到生鮮產(chǎn)品的特點(diǎn),為了保證產(chǎn)品交付時(shí)的質(zhì)量,學(xué)者們?cè)谘芯可r產(chǎn)品選址問(wèn)題時(shí)通??紤]新鮮度的影響。劉琳等[1]為滿(mǎn)足生鮮產(chǎn)品交付時(shí)較高的新鮮度要求,構(gòu)建了以配送中心固定成本、庫(kù)存管理成本最小化為優(yōu)化目標(biāo)的上層模型和以車(chē)輛固定成本、運(yùn)輸成本、碳排放成本、懲罰成本最小化為優(yōu)化目標(biāo)的下層模型,并采用兩階段啟發(fā)式算法進(jìn)行求解得到結(jié)論,不同新鮮度對(duì)配送中心的選址以及車(chē)輛路徑的安排有顯著影響。在考慮新鮮度的基礎(chǔ)上,張杰和李妍峰[2]在綜合考慮疫情影響、商品易腐性、溫控特性、站點(diǎn)選址和車(chē)輛-無(wú)人機(jī)協(xié)同配送路徑規(guī)劃的情況下,構(gòu)建了總成本最小以及配送過(guò)程中損失最小的雙目標(biāo)優(yōu)化模型,并提出了一種兩階段混合啟發(fā)式算法進(jìn)行求解。馬祖軍等[3]在考慮新鮮度影響下各類(lèi)預(yù)冷站建設(shè)和運(yùn)營(yíng)中的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)下建立了一種混合整數(shù)線性規(guī)劃模型。為了保證產(chǎn)品的新鮮度,通常對(duì)于冷鏈方面的要求也較為嚴(yán)格,趙泉午等[4]系統(tǒng)考慮多業(yè)態(tài)零售門(mén)店選址布局及覆蓋范圍、冷鏈設(shè)施配置、冷藏品類(lèi)選擇等生鮮新零售特征構(gòu)建非線性混合整數(shù)規(guī)劃模型。同時(shí),越來(lái)越多的學(xué)者們認(rèn)識(shí)到對(duì)于生鮮產(chǎn)品選址問(wèn)題的研究并不應(yīng)該局限于新鮮度,也要考慮其他多種因素對(duì)選址的影響。趙振強(qiáng)等[5]以最小成本為目標(biāo),根據(jù)顧客需求量的分布建立了多重心法生鮮農(nóng)產(chǎn)品前置倉(cāng)選址模型。為了保證客戶(hù)對(duì)于商品的滿(mǎn)意度,夏連超等[6]將時(shí)間滿(mǎn)意度引入,以配送成本和時(shí)間滿(mǎn)意度建立了雙目標(biāo)選址模型。為了解決生鮮電商選址中對(duì)碳排放量的忽視,朱鈴等[7]構(gòu)建了一個(gè)包含處理低碳排放成本的最小化成本為目標(biāo)的選址模型。李冰等[8]將選址問(wèn)題與路徑優(yōu)化問(wèn)題相結(jié)合,研究了帶同步取送的生鮮農(nóng)產(chǎn)品選址-路徑問(wèn)題。綜上所述,生鮮產(chǎn)品的選址方面已有豐富的相關(guān)研究成果,為本文提供了堅(jiān)定的基礎(chǔ),但是目前的相關(guān)研究多集中于成本對(duì)選址影響的研究,忽略了配送站建造位置過(guò)于擁擠帶來(lái)的問(wèn)題?;诖?,本文在考慮固定建設(shè)成本、運(yùn)營(yíng)成本、配送成本的情況下,將新鮮度作為懲罰成本建立了模型的成本函數(shù),引入競(jìng)爭(zhēng)函數(shù)解決配送站建造位置過(guò)于擁擠的問(wèn)題,以此為基礎(chǔ)構(gòu)建了多目標(biāo)選址模型。1
模型構(gòu)建1.1
問(wèn)題描述本文研究的選址問(wèn)題可以描述為,在由配送站、客戶(hù)需求點(diǎn)構(gòu)成的二級(jí)物流網(wǎng)絡(luò)中,使目標(biāo)函數(shù)成本最小和競(jìng)爭(zhēng)最小達(dá)到最優(yōu)的情況下,從候選點(diǎn)中選出p個(gè)配送站進(jìn)行建設(shè)。1.2
模型假設(shè)(1)備選配送站地理位置是確定的,配送站之間有著相互獨(dú)立的并列關(guān)系;(2)客戶(hù)需求點(diǎn)地理位置、需求量是確定的;(3)一個(gè)配送站可以向多個(gè)客戶(hù)需求點(diǎn)提供服務(wù),但是每個(gè)客戶(hù)需求點(diǎn)僅由一個(gè)配送站提供服務(wù);(4)備選配送站具有容量限制。1.3
符號(hào)說(shuō)明1.3.1
參
數(shù)J:配送需求點(diǎn)集合;I:配送中心備選點(diǎn)集合;g:節(jié)點(diǎn)j的貨物需求量;D:節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j之間的距離;h:第i個(gè)配送中心的固定建設(shè)成本;?:運(yùn)營(yíng)成本;θ:生鮮農(nóng)產(chǎn)品單位時(shí)間上的新鮮度損失;τ:新鮮度每下降1%,市場(chǎng)需求量下降的百分?jǐn)?shù);σ:對(duì)新鮮度降低市場(chǎng)需求量的生鮮產(chǎn)品,進(jìn)行打折銷(xiāo)售的折扣系數(shù);w:每單位生鮮產(chǎn)品的成本價(jià)格;α:設(shè)備完整度;b:備選點(diǎn)的外部影響因子;Q:配送中心容量。1.3.2
決策變量Y表示第i個(gè)備選配送站被建設(shè)為1,否則為0;V表示第j個(gè)客戶(hù)需求點(diǎn)由配送站i負(fù)責(zé)配送,否則為0。1.4
數(shù)學(xué)模型1.4.1
目標(biāo)函數(shù)目標(biāo)函數(shù)C:表示成本最小,其中:式(1)從左到右表示建設(shè)成本、運(yùn)營(yíng)成本、配送成本、新鮮度損失成本。目標(biāo)函數(shù)N:表示配送站對(duì)客戶(hù)吸引力最大;目標(biāo)函數(shù)N:表示配送站與配送站之間競(jìng)爭(zhēng)最小。1.4.2
約束條件約束條件式(4)表示有且僅有一個(gè)備選配送中心i為需求點(diǎn)j提供服務(wù);約束條件式(5)表示從備選配送中心選擇建立配送中心的數(shù)量不超過(guò)p個(gè);約束條件式(6)表示只有當(dāng)備選配送中心i被選擇建立時(shí),需求點(diǎn)j才能由配送中心i提供服務(wù);約束條件式(7)表示配送中心的容量約束;約束條件式(8)、式(9)表示0~1約束。2
改進(jìn)遺傳算法設(shè)計(jì)2.1
編碼與種群初始化針對(duì)模型的編碼,本文采用二進(jìn)制編碼是最適合的編碼方式,二進(jìn)制編碼方式的規(guī)則為:在染色體上采用“0”、“1”兩個(gè)數(shù)字表示備選配送站是否被選擇建造,每個(gè)染色體的長(zhǎng)度表示備選配送站的數(shù)量。例如字符“0100010”表示共有7個(gè)備選配送站可被選擇建造,其中有2個(gè)進(jìn)行建造,分別是第2個(gè)和第6個(gè),剩下的則不選擇建設(shè)。然后,隨機(jī)生成染色體,且每個(gè)染色體都要保證不相同,從隨機(jī)生成的染色體中挑選可行解添加到初始種群中,直到種群規(guī)模到達(dá)設(shè)置的數(shù)目。2.2
適應(yīng)度函數(shù)本文考慮的選址模型是考慮成本和競(jìng)爭(zhēng)的多目標(biāo)選址問(wèn)題,因此需要將求解的多目標(biāo)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求解單目標(biāo)最小值的問(wèn)題。首先將兩個(gè)關(guān)于競(jìng)爭(zhēng)的函數(shù)綜合考慮為N的競(jìng)爭(zhēng)力差值函數(shù)并使其結(jié)果最小以達(dá)到最優(yōu)的結(jié)果,然后將競(jìng)爭(zhēng)力差值函數(shù)與成本函數(shù)賦予合適的權(quán)重轉(zhuǎn)化為適應(yīng)度函數(shù):當(dāng)適應(yīng)度值越小表明個(gè)體適應(yīng)度越高,在遺傳過(guò)程中被選擇的概率越大,在選擇算子中,將適應(yīng)度值轉(zhuǎn)化為1/F進(jìn)行取值。2.3
遺傳操作選擇操作使用StochasticUniversalSampling(SUS)算法進(jìn)行選擇。交叉操作使用OrderCrossover(OX)算法從兩個(gè)父代個(gè)體中選擇一定的位置,然后通過(guò)交換這些位置上的基因片段,來(lái)產(chǎn)生新的后代個(gè)體。變異操作采用的是隨機(jī)交換某個(gè)個(gè)體中兩個(gè)基因位的值來(lái)實(shí)現(xiàn)。為了解決面對(duì)容量限制情況下選址問(wèn)題容易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題,本文采用貪心策略改進(jìn)遺傳算法,使算法在選擇操作時(shí)對(duì)滿(mǎn)足容量約束的個(gè)體進(jìn)行選擇,使算法更容易跳出局部最優(yōu)解,轉(zhuǎn)而尋找全局最優(yōu)解。算法具體流程如圖1所示。3
算例分析3.1
基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為了驗(yàn)證本文構(gòu)建的多目標(biāo)模型和算法的有效性,本節(jié)以寧波市地區(qū)為研究對(duì)象,通過(guò)實(shí)地走訪及線上采集整理獲取數(shù)據(jù),開(kāi)展生鮮配送站的選址優(yōu)化分析,預(yù)計(jì)在寧波市內(nèi)構(gòu)建一個(gè)覆蓋全部客戶(hù)需求點(diǎn)的物流配送網(wǎng)絡(luò)??蛻?hù)點(diǎn)需求量如表1所示,備選配送站信息如表2所示,其他數(shù)據(jù)如表3所示。3.2
結(jié)果分析本文使用以上所提供的數(shù)據(jù)構(gòu)成一個(gè)簡(jiǎn)單的算例對(duì)模型的有效性進(jìn)行檢驗(yàn),將上文整理的數(shù)據(jù)輸入到遺傳算法程序中,對(duì)僅考慮成本情況和考慮競(jìng)爭(zhēng)情況兩種情況下的模型結(jié)果進(jìn)行計(jì)算,其結(jié)果對(duì)比如表4所示。由于容量的限制和新鮮度懲罰成本的影響,選址數(shù)量較少時(shí)會(huì)導(dǎo)致大量需求點(diǎn)無(wú)法被滿(mǎn)足,而選址數(shù)量過(guò)多時(shí)由于開(kāi)設(shè)門(mén)店需要大量的固定成本以及運(yùn)營(yíng)成本導(dǎo)致成本較高。通過(guò)模型的求解及結(jié)果對(duì)比可得在當(dāng)前算例中,最終優(yōu)化結(jié)果為最佳選址數(shù)量為8。選址配送方案圖對(duì)比如圖2所示,右側(cè)為考慮競(jìng)爭(zhēng)情況下選址配送方案路線圖,左側(cè)為僅考慮成本情況下選址配送方案路線圖,由圖2可以看出當(dāng)考慮競(jìng)爭(zhēng)時(shí),可以有效解決配送站建設(shè)較為密集的情況,便于配送站覆蓋所有客戶(hù)需求點(diǎn),提高客戶(hù)服務(wù)水平。在對(duì)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比后,可以得出:當(dāng)引入競(jìng)爭(zhēng)力函數(shù)進(jìn)入模型后,會(huì)造成一定的成本增加,但是可以減小配送中心之間的競(jìng)爭(zhēng),增加配送中心與客戶(hù)需求點(diǎn)之間的凝聚力,使得選址結(jié)果更為分散,可以有效解決配送站選址擁擠的問(wèn)題,有利于更好的發(fā)揮城市配送的功能。4
總
結(jié)為了在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出,企業(yè)通常選擇大量建設(shè)社區(qū)配送站來(lái)保障良好的客戶(hù)滿(mǎn)意度,但盲目大量的建設(shè)社區(qū)配送站并不意味著能夠更好地服務(wù)客戶(hù)。許多配送站多集中于人口密度較大,消費(fèi)水平較高的區(qū)域,這導(dǎo)致一些較為偏遠(yuǎn)的客戶(hù)的需求無(wú)法得到及時(shí)地滿(mǎn)足,同時(shí),在人口密度大的地區(qū)大量建設(shè)配送站也會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的運(yùn)營(yíng)和成本居高不下。本文在綜合考慮固定建設(shè)成本、運(yùn)營(yíng)成本、配送成本以及新鮮度等影
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