一张快递小哥的配送地图

从早上7点到晚上9点连轴转、每天收派超200单、微信步数超2万步、手机呼出呼进百余通……这些都是快递小哥的日常。“车到啦!”2月2日早上7点,一辆货车披着尚未褪去的夜色抵达站点——贵州顺丰贵阳市合群片区人民大道营业部,随着这一声吆喝,营业部快递小哥张高也开始了一天的忙碌。车辆停稳后,几位快递小哥上前打开车舱门,架好传送带,将一个个快递放置在传送带上。张高和20余名快递小哥位列传送带两边,从中挑拣出自己片区的快递。

快件配送地址变化的干扰管理模型研究

快件配送过程中客户的配送地址发生变化后,继续按初始方案进行配送将不再最优甚至不可行,此时如何快速产生应对扰动的新方案,是当前研究的难点。结合客户消费行为的相关研究手段,将客户分为敏感型客户、容忍型客户和抱怨型客户,在考虑每类客户特点的基础上,将问题的处理分为两个阶段;采用干扰管理和运筹学的相关理论与方法,在每一阶段构建干扰管理子模型并进行求解。算例实验表明:在考虑客户行为及偏好的情况下,与其他重调度方法相比,本文方法生成的应对方案更为有效。

基于配送地点变化的物流干扰管理研究

在物流配送过程中,通常会出现各种干扰事件影响配送车辆的正常运行,这时原配送计划往往变得不可使用,文章针对客户配送点变化这一干扰事件,运用干扰管理思想,从三个主体对干扰事件进行分析和度量,并以客户不满意度最小,成本最低,路径偏离最少为目标,建立扰动恢复模型。设计了改进的遗传算法对模型进行求解,并结合算例进行仿真实验,与重调度法进行对比分析,验证了干扰恢复模型的有效性。

成品油公路配送地罐交接实施的有关问题探析

成品油公路配送地罐交接（简称地罐交接）作为一种新型的油品交接模式,打破了传统的各自为政、彼此分割的油品交接方式,充分体现了市场变化需求,适应了企业经营环境变化的需要,是当前国际上各大石油公司普遍采用的先进交接模式,但我国石油企业目前仍处于大力推广阶段。本文详细论述了地罐交接的基本概念、与传统交接方式的区别、实施条件和职责划分,系统介绍了地罐交接流程,并结合国内石油销售企业的特点，提出了地罐交接的实施保障措施，总结厂地罐交接的实施效果，并展望了地罐交接未来的发展方向。成品油公路配送地罐交接的基本概念成品油公路配送地罐交接（以下简称地罐交接）是指成品油公路配送到加油站后，通过计量地埋储油罐油品标准体积来确定加油站实际收油数量的交接方式。

烟草配送地理信息系统建设研究

分析当前烟草行业信息化过程中存在的问题,详细分析了烟草行业配送的实际需求,提出了系统建设的思路,详细介绍烟草配送系统的系统架构和主要功能,最后指出系统应用前景。

成品油公路配送地罐交接 推广中存在的主要问题研究

地罐交接是一种以加油站地罐作为交接界面与承运方进行计量交接的方式,与传统的油罐车交接和地磅交接方式相比,具有运行效率高、非正常损耗低、监管可控等优点,特别是在提高库、站作业效率,堵塞管理漏洞,优化库、站用工等方面具有显著的优势。要开展地罐交接,必须从管理作业、设施设备方面进行相应的调整与改进。地罐交接涵盖油库、配送、加油站、计量、安全等多个环节,在正式实施地罐交接前,应系统规划设计各个相关管理部门的职责。地罐交接作业所涉流程主要包括计划制定、油库付油、在途运输和加油站接卸等步骤,核心工作是数量、质量管理。中国企业在试点地罐交接的过程中,较为突出的问题包括:油库付油精度不准,部分地罐无法标定准确,缺乏综合差量标准,公路罐车难以达到信息化作业要求。为此,应加强领导,高度重视;统筹安排,分步推进;统一标准,加强培训;联合办公,合作共赢。

基于改进蚁群算法的外卖配送路径规划研究

从外卖配送员角度出发提出一种改进蚁群算法(Improved Ant Colony Optimization,IACO),在此基础上进行外卖配送路径规划研究.首先通过蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)求解得到初始规划路径,然后通过大规模邻域搜索算法(Large Neighborhood Search,LNS)优化初始规划路径,通过将ACO和LNS算法结合,提高求解质量.为了验证方法的有效性,对外卖配送过程进行仿真,并且选用不同订单数量场景进行对照分析.根据最优配送方案路线图和目标罚函数的最优值可以得出,IACO算法是有效的,且可以提高外卖配送员外卖配送的效率.IACO算法不但能够提升配送的智能化水平,还从外卖配送员的角度提出一种更为人性化的配送方法,支持网络互联外卖平台派送系统的可持续化发展.

考虑配送交通风险的新零售平台、骑手及消费者三方演化博弈分析

新零售行业中配送骑手的交通事故比率不断攀升引起了社会的广泛关注。骑手出于对配送超时和消费者投诉的担心,在配送途中选择超速违章,从而增加交通风险。为避免消费者对配送超时进行投诉,越来越多的平台企业主动建立超时补偿机制,即对配送超时为消费者提供补偿。该补偿机制能否有效减少消费者投诉,进而影响骑手的配送行为,降低其配送中的交通风险,是值得研究的重要问题。构建由新零售平台、骑手及消费者组成的三方演化博弈模型,其中,平台决定是否建立针对消费者的超时补偿机制,骑手在不同风险程度的配送行为之间进行选择,而消费者则决定在超时情况下是否进行投诉。研究发现:平台对于骑手超时的直接惩罚额度是影响骑手的策略中最关键的影响因素。当直接惩罚额度较大时,平台、消费者的任何策略选择都无法改变骑手普遍向高风险配送策略演化的“骑手困境”情况;当直接惩罚额度适中,建立超时补偿机制给平台企业带来的直接效用较大,且平台与消费者普遍对骑手更具有同理心时,三方演化策略均衡可以达到理想状态:平台建立主动补偿机制、骑手低风险配送、消费者对于订单超时选择不投诉。

机器人人工拣选环境下混流装配线齐套物料配送优化

为了提高汽车制造企业配送的智能化水平、解决混流装配线齐套物料人工拣选效率低、成本高的问题,引入基于齐套物料配送策略的机器人人工拣选模式,通过优化自动拣选机器人、工人的配置数量及配送周期,使包含机器人使用成本、劳动力成本和在制品库存成本在内的总成本最小。为求解该配送优化问题,提出了改进量子蚁群算法,利用量子比特的叠加性增加种群多样性,避免算法陷入局部最优,同时设计了改进量子旋转门更新机制和基于差分进化操作的非最优个体优化策略,提高了算法收敛速度和寻优质量。最后,通过算例分析验证了模型的正确性与算法的有效性,并分析了拣选批量对总成本的影响。

农村电商物流下无人机与车辆协同配送路径优化研究

无人机配送正在成为解决物流末端配送难题的重要手段。无人机与车辆协同配送模式克服了无人机配送能力不足、安全性不高的弊端,是无人机参与配送的重要途径之一。针对农村电商物流“最后一公里”配送难、配送贵问题,考虑无人机与车辆协同方式、多无人机多包裹配送等约束,以配送成本最小化为目标构建混合整数规划模型并提出一种两阶段算法对无人机与车辆协同配送路径优化问题进行求解。第一阶段通过带约束的自适应K-means算法确定车辆停靠点范围,第二阶段设计爬山算子与分裂算子改进遗传算法,求得无人机与车辆配送路径。最后,通过算例实验验证了模型和算法的可行性与有效性。研究成果有望为农村电商物流末端配送降本增效提供新思路和参考价值。

基于时间窗和多仓温控的生鲜商品配送车辆路径优化问题

目的针对当前生鲜商品配送效率低和成本高等问题,采用车仓温度可控的多仓车辆作为配送装备,并结合时间窗等约束,研究基于时间窗和多仓温控的生鲜商品配送车辆路径优化问题。方法建立最小化物流运营成本和车辆使用数量的双目标模型,然后设计基于Clarke-Wright节约算法的非支配排序遗传算法(CW-NSGA-Ⅱ)求解该模型。利用CW节约算法生成初始配送路径,以提高初始解的质量,并设计精英迭代策略,以提高算法的寻优性能。结果基于改进的Solomon算例,将文中所提算法与多目标粒子群算法、多目标蚁群算法、多目标遗传算法进行了对比,验证了CW-NSGA-Ⅱ算法的求解性能。结合实例,对多仓车辆使用数量、温控成本和运营成本等指标进行对比分析,结果表明,经优化后多仓车辆使用数量减少了35.7%,温控成本减少了39.2%,物流运营总成本减少了47.7%。结论文中所提模型和算法能够有效优化配送路径,降低运营成本,为构建高效率、低成本的生鲜配送网络提供了理论支持和决策参考。

时间窗约束下农产品物流配送路径优化研究

农产品需求量增加对物流配送提出较高挑战,基于此提出时间窗约束下农产品物流配送路径优化方法研究。依客户预期服务时间需求,取混合时间窗约束函数确定时间窗、物流配送车辆最大载重、配送路径长度与物流配送车辆约束条件,构建农产品物流配送路径优化模型;基于农产品物流配送需求改进传统遗传算法,求解构建模型,即获农产品物流配送路径优化结果。实验结果显示:相较生鲜农产品多车型冷链物流车辆路径优化,所提方法最优农产品物流配送路径获取迭代次数更少、配送路径长度更短、总成本更低,应用性能更佳。

非冷链商品配送路径优化研究--以京东配送为例

如何有效降低商品配送成本是物流企业的关注重点,学界已就带时间窗的商品配送路径优化算法展开了相关研究,但相关算法还存在着过早陷入局部最优或无法收敛的问题。由此提出一种改进的变邻域遗传搜索算法(VNS-GA),以非冷链商品配送为研究对象,构造起求解物流配送车辆路径规划的数学模型。首先,以配送成本和缺货惩罚成本的最小化作为实现目标,构建了包括车辆使用成本、配送运输成本和时间窗口惩罚成本的配送路径优化模型;其次,运用变邻域遗传优化算法来实现多目标物流配送路径的优化;最后,以京东某北京配送中心的物流配送为例,运用MATLAB软件对VNS-GA算法模型的科学性及有效性进行仿真验证。经实证,VNS-GA算法与传统算法相比具有更好的全局和局部搜索能力。研究期望为配送车辆调度与配送路径规划提供更优的路径选择模型,从而降低物流配送成本和减少便利店因缺货造成的损失。

多中心开放式电动货车冷链物流配送路径优化

为了实现物流企业的降本增效和绿色发展,考虑载重、电量、时间窗约束和电池动态耗电率、产品新鲜度损耗、增加配送中心充电功能和多中心联合配送等因素,提出了开放式多配送中心联合配送的电动货车冷链物流配送路径问题。以总成本最小为目标函数,建立该问题的混合整数规划模型,设计改进的遗传算法进行求解,优化电动货车冷链物流配送路径和充电方案。结果表明:开放式多中心联合配送能更好地满足客户时间窗约束并降低物流运营成本;增加配送中心的充电功能可以降低充电站短缺对物流企业运营的影响;考虑车辆载重动态影响耗电率能准确反映出配送途中车辆电量消耗;改进遗传算法求解算例成本更低,充电方案和路径规划更优。

考虑空载损失的非集中式共同配送订单分派及路径优化研究

物流活动的空载率居高不下源于路径规划不合理及企业间缺少合作,共同配送是降低空载损失的有效模式,但非集中式共同配送下物流企业可能基于被分派的订单选择自身成本最小的配送路径,从而导致共同配送联盟的空载损失变大。本文研究考虑空载损失的非集中式共同配送订单分派及路径优化,首先提出空载损失定义,权衡整个配送过程的成本最小和空载损失最小两个目标,基于非集中式共同配送的特征设计订单分派策略,进而建立订单分派及路径优化模型。设计了基于ε约束法的精确算法、改进的MOPSO(multiple objective particle swarm optimization)算法、多项式时间快速算法进行求解,并结合算例验证算法的有效性。数值分析结果表明,即使物流企业均追求自身成本最小化,提出的订单分派策略也可得到与全局优化相近的结果。

多配送中心半开放式冷链物流配送路径优化

为了解决冷链物流服务的成本、质量以及运输产生的碳排放等问题,构建多中心半开放式冷链物流路径优化模型,并将各种动态变化融入该模型中。设计一种改进的NSGA-II算法并利用标准测试函数证实该算法具有较好的收敛性与多样性。通过算例实验,结果表明:与不考虑碳排放方案相比,考虑碳排放方案的配送成本增加了19.00%,运输距离减少了5.16%,碳排放成本降低了13.03%;与初始配送方案相比,实时优化方案的配送成本下降了29.78%,碳排放成本下降了23.19%,客户满意度增幅14.49%;与单配送中心模式相比,多配送中心模式的配送成本降低了27.30%,碳排放成本降低了48.89%,客户满意度提高了13.11%,从而为冷链物流企业带来一定的管理启示。

电子商务快递末端配送模式优化研究

针对电子商务末端快递配送过程中车辆配送路径复杂和车辆利用率低等问题,设计了综合考虑车辆行驶距离和车辆装载率的多目标车辆路径优化模型,利用改进的非最优动态粒子群算法进行求解,并结合K-Means聚类来降低求解维度。通过改进学习因子和最优解更新策略,增强了粒子群算法的全局寻优能力,加快了收敛速度。最后,利用Solomon数据集中的R101样例验证了算法的有效性。结果表明:企业对用户进行合理归类后再规划车辆配送路径,可有效减少车辆行驶距离,提升车辆装载率,进而提升企业的配送效率,减少企业的运营成本,该研究可为电子商务环境下“最后一公里”配送模式的创新提供理论依据和决策支持。

考虑个体客户满意度的多车程生鲜品配送路径优化

随着生鲜电商的兴起,生鲜品的道路运输量越来越大,其配送任务越来越复杂,提升客户满意度是生鲜品配送的重要目标组成。文章以一个具有配送自主权的生鲜品供应商为研究对象,以整个计划周期内生鲜品配送的车辆运输成本最小及客户满意度最大为双目标,且客户满意度从顾客的个体视角考虑,构建双目标多车程带时间窗及考虑订单打包时间的车辆路径优化模型。基于ε-约束方法,设计了两阶段变邻域搜索(VNS)和模拟退火(SA)相结合的元启发式算法,基于车辆构造初始路线,并针对性地提出了3点改进措施,包括通过数学性质推导下界、减少求解过程中不必要的搜索空间以及规避求解过程中被支配解的后优化处理。最后,以Solomon标准算例为基础构造算例对所设计的算法进行了计算实验,其求解结果表明:其设计的算法具有有效性,并通过敏感性分析得出相关管理启示。

解决农产品配送“断链”的光伏冷链小车设计

在现有普通农用电动货运三轮车的基础上,通过增加1.3m^(3)保温车厢、600Wp太阳能电池板、4块12V100Ah蓄电池、110W直流压缩机等设备,先计算车厢从35℃降至-10℃所需要的冷量,再综合验证组件与蓄电池满足小车一天的制冷与行驶需求。通过精确的系统匹配及智能温度控制,改造成太阳能智能冷链物流小车,很好的解决了现在冷链物流配送中“最后一公里”空缺的问题,经过测试达到设计要求。本车可直接开到田间地头,有方便快捷、耐用、不付电费、造价低等优势,是现代农业物流冷链运输必不可少的中转设备,实现了农村鲜活农产品采摘−物流中心−用户的无缝对接。

感性工学视域下外卖配送电动车造型设计

目的提出符合用户感性需求特征的外卖配送电动车造型设计方案。方法基于感性工学理论,将感性需求转化成定性分析与定量分析,采用SDM(语意差异法)方法制作调查问卷,收集并筛选描述外卖配送电动车造型的感性意象词汇与样本图片,并结合主成分分析法,提取影响造型设计的主要因子和外卖电动车造型元素,构建感性意象数学模型;通过多元线性回归法,借助SPSS统计软件对四个主要造型构成要素与感性意象进行量化处理。结果对外卖配送电动车的前面板、前大灯、车身架和座垫的造型元素展开分析,设计出与用户“时尚”和“速度”情感需求最匹配的梯形前面板、变异多边形前大灯、多边形车身架和细长型座垫造型元素。结论感性工学不仅能有效挖掘用户需求,而且还能直观表达出感性感受与数值的对应关系,对外卖配送电动车造型要素进行有目的的设计和调整。