考虑外协服务的零售双渠道两级配送优化研究

近年来,线上销售市场逐渐成为零售企业的主攻方向,线上订单的配送效率也成为影响企业市场竞争力的关键因素,因此,如何实现低成本高效率的线上订单配送服务是零售企业亟需解决的难题。随着共享平台的发展,可将零售企业的线上需求与线下闲置的社会物流资源进行耦合,以此实现具有成本效益的线上订单配送服务。提出考虑外协服务的零售双渠道两级配送方案,即将社会中闲置可用的物流资源作为协作车辆和自营车辆完成线上订单的配送,建立以最小化配送总成本为目标的两级配送模型,并采用多阶段算法对模型求解。以重庆某超市为例对模型与算法进行验证,并对影响总成本的参数进行灵敏度分析。结果表明,通过外协服务的零售双渠道两级配送模式,可大幅减少配送自营车辆的行驶距离、配送时间及总成本,达到降本增效的目的。

考虑外协服务的车辆路径优化问题

降低零售企业的末端配送成本是控制物流成本的关键,共享经济的发展为此提供了新思路。因此,针对零售企业末端上门配送服务成本较高的情况,提出了考虑外协的车辆服务策略,将有意愿进行单次交付的线下客户作为协作车辆配合普通车辆来完成线上客户订单的配送,建立了以最小化普通车辆路径成本,普通车辆使用成本,时间窗惩罚成本和协作车辆补偿成本为目标函数的数学模型,并设计匹配算法和混合遗传算子的模拟退火算法对该模型进行求解,最后结合算例对提出的算法进行检验与分析。

基于NSGA-Ⅱ-SA算法的外协云服务组合优选

针对云制造环境下外协服务资源组合如何优化选择这一难题,建立了以服务时间、服务成本、服务可靠性和服务可信性为优化目标的外协云服务组合优选模型。首先在改进非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)的基础上,引入融合邻域搜索与模拟退火(Simulated Annealing,SA)算法的局部搜索策略,提出一种混合多目标进化算法即NSGA-Ⅱ-SA算法对模型进行求解。然后采用考虑用户偏好的优选策略对算法结果进行优选,从而得出最符合用户需求的高质量外协云服务。最后结合企业实际案例,验证了优选模型的有效性和算法的可行性。