Spatial Structure of China's E-commerce Express Logistics Network Based on Space of Flows

The intermediate link compression characteristics of e-commerce express logistics ne tworks influence the tradition al mode of circulation of goods and economic organization,and alter the city spatial pattern.Based on the theory of space of flows,this study adopts China Smart Logistics Network relational data to build China's e-commerce express logistics network and explore its spatial structure characteristics through social network analysis(SNA),the PageRank technique,and geospatial methods.The results are as follows:the network density is 0.9270,which is close to 1;hence,indicating that e-commerce express logistics lines between Chinese cities are nearly complete and they form a typical network structure,thereby eliminating fragmented spaces.Moreover,the average minimum number of edges is 1.1375,which indicates that the network has a small world effect and thus has a high flow efficiency of logistics elements.A significant hierarchical diffusion effect was observed in dominant flows with the highest edge weights.A diamond-structured network was formed with Shanghai,Guangzhou,Chongqing,and Beijing as the four core nodes.Other node cities with a large logistics scale and importance in the network are mainly located in the 19 city agglomerations of China,revealing the fact that the development of city agglomerations is essential for promoting the separation of experience space and changing the urban spatial pattern.This study enriches the theory of urban networks,reveals the flow laws of modern logistics elements,and encourages coordinated development of urban logistics.

Enhancement of E-commerce Service by Designing Last Mile Delivery Platform

The revolution of technology and the rapid evolution of the digital world had a significant effect on the development and expansion of e-commerce.Last mile delivery,for which different app-based delivery services have recently emerged,is a new area of research that is not thoroughly addressed.Delivery ser-vice is one of the supporting platforms of e-commerce.One of the delivery issues is that many customers experience difficulties in communicating and coordinating with the logistics companies responsible for the delivery service.This challenge is emphasized in this study which introduces a new system to facilitate communica-tion and coordination between customers and logistics companies by using one identity and one interface.This paper is a programming-based study,as the pro-posed system evaluates a website to serve logistics companies as well as designs an application(app)to serve the customers of logistics companies.Swift,a power-ful open-source and object-oriented programming language,and the mark-up language(HTML)were used to build the last mile delivery system.In addition,Firebase,a cloud-hosted real-time database built on Google infrastructure,were used to develop the system.By increasing the level of customer satisfaction and reducing delivery failure rates,this system will eventually increase the prosperity of e-commerce.

Semantic Complex Event Detection System of Express Delivery Business with Data Support From Multidimensional Space

The express delivery induslry of China is relatively backward in the automation degree of critical business processes. The basic reason is that the business-related supporting data, which is scattered in the multidimensional space, is difficult to utilize and process. This paper proposes an automatic data acquisition fi-amework to resolve such difficulty, which synthetically utilize intelligent inemet of things （IoT）, semantic web and complext event processing （CEP） technology. We also implement a SCEP prototype system with the capability of real-time detecting complex business events on the goods sorting line, which adopts a detection method consisting of four stages. The simulation results show that the system has good performance and feasible enough to deal with the complex business which need data support fTom multidimensional space.

考虑随机需求的高铁快递运输计划优化方法

为了充分利用高速铁路非高峰期的列车运输能力,提升高速铁路运营的经济效益,研究载客动车组客货共运模式下的高铁快递运输计划优化问题。首先,考虑高铁快递运输需求的时效性与随机性,以最大化高铁快递运营企业期望总利润为优化目标,同时满足列车运输能力、车站装卸效率、标准箱到发量守恒等约束,构建高速铁路快递运输计划优化的2阶段随机规划模型。在第1阶段,以最大化高铁快运期望总利润为目标,确定各列车的运输能力分配计划;在第2阶段,根据第1阶段获得的列车运输能力分配计划,确定随机需求场景下的高铁快递实际装运方案,使该场景下的运营收益达到最大。其次,基于蒙特卡洛模拟随机生成需求场景,采用反向消减算法(BRA)将2阶段随机规划模型转化为包含有限场景数的确定性整数线性规划模型,从而调用商业求解器GUROBI进行求解。最后,以宁杭高速铁路为背景进行算例分析,验证模型和算法的有效性。结果表明,相较于基于确定性需求得到的运输计划,利用随机规划方法得到的方案更能适应需求的随机性,从而达到更好的盈利效果,同时可以兼顾服务水平与企业收益,适用于实际运营中高铁快递运输计划的设计与优化。

预制菜冷链物流快递配送问题及其对策

预制菜产业发展环境越来越好,市场规模越来越大,对冷链物流服务的要求也越来越高。当前,预制菜产业存在成本高、品控难、损耗大、时效差等问题,要通过完善网络建设、增加设施设备投入、推动产业融合发展、提供一体化服务等举措,打造预制菜冷链快递物流新生态,增强预制菜供应链的韧性。

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。

同义异构:配送时间表达方式对购买意愿的影响

配送时间是网络购物中不可避免的服务等待时间,其表达方式传递了网络零售商的相关服务承诺信息,影响着消费者的购买意愿。研究基于数字效应理论,通过情景实验探究配送时间表达方式对消费者购买意愿的影响。结果表明,配送时间表达方式对消费者购买意愿具有显著影响,“小数字—大单位”的表达方式通过缩短消费者等待时间感知,提高消费者购买意愿,发挥了时间竞争弱优势;然而,在心理距离调节作用下,“数字”与“单位”组合的表达效应发生逆转,即在远时间(空间)距离情境下,“大数字—小单位”的表达方式影响力减弱,进而增强消费者购买意愿。

快递进村倡议下“邮快合作”主体博弈关系研究

快递进村具有成本高和效率低的困难,邮政与民营快递企业在共建配送中心、开展共同配送业务等方面进行合作,是解决这一问题的重要手段。因此围绕共建共配的邮快合作模式,分析了邮政快递企业和民营快递企业之间的合作和博弈关系,并构建了演化博弈模型,选取某区的实际数据作为算例,探讨不同因素对合作稳定性的影响以及政府政策在邮快合作中所起的作用效果。结果表明:邮政占据主导地位对推进快递进村具有一定优势,政府推进邮快合作的政策补贴应考虑多种补贴形式。

客货“共线不共车”模式下地铁货运站点选择

电子商务的蓬勃发展极大增加了城市物流配送和环境保护方面的压力,让地铁承担部分货运功能成为当前解决这一难题的全新思路。本文基于城市地铁运行特征及未来发展趋势,研究客货列车“共线不共车”模式下的地铁货运,并结合地铁系统的运营情况和内部结构,通过建立E-TOPSIS流量筛选模型、集合覆盖模型、混合整数规划的组合模型,对地铁站点进行分析,从而选择合适的站点作为货运站,最终实现地铁客货列车“共线不共车”模式下的货运方案。最后,以北京市通州区为例进行模拟仿真,找出通州区可开展货运的地铁站点,对地铁货运站点选择的方法进行了验证。

城市公交快递配送中的公交线路匹配问题研究

针对中小城市公交系统面临的客流下降和运力闲置问题,以及末端快递配送在“最后一公里”面临的运力挑战,提出了一种创新的快递-公交线路匹配模型。该模型以提高线路快递配送量与需求量的匹配率为优化目标,同时确保不影响公交正常运营和乘客体验。研究通过满载率筛选、距离计算、服务半径设定等方法,综合考虑了公交车辆的配送能力和需求点的服务需求,构建了目标规划模型。以湖南益阳桃江县公交配送网络为例,实证分析验证了模型的有效性,为城市公交快递配送提供了科学决策支持和实用价值的路线规划工具。该研究不仅提升了公交物流配送能力利用率,增加了公交企业收入,降低了快递企业的运输成本,还为缓解城市交通压力和推动公交行业转型升级提供了新思路和解决方案。

产品服务系统设计思维下的校园快递包装可持续系统设计研究

基于产品服务系统设计思维研究校园快递包装回收系统创新思路,以解决快递业务量增大与快递包装回收体系不健全之间的矛盾。使用全生命周期分析、AEIOU观察法找到系统的设计介入点;使用“由内向外”分析法挖掘利益相关人;使用用户访谈语言材料分析方法进行用户访谈定性研究。提出一套校园智能快递运输及包装回收一体化系统,通过快递取件和包装回收场景的整合,设计出集取件与包装回收于一体的智能车及配套小程序。整合校园内智能快递运输资源,简化了快递包装回收流程,促进低碳物流发展。

高速铁路快运末端货物取送一体化优化研究

随着我国快递业务量的持续增长和客户对快递服务水平要求的不断提高,传统的航空快递运输成本较高、运输条件限制多,公路快递运输能耗高、排放大的不足越发明显,制约了行业的快速发展。通过使用高速铁路承担快运货物的干线运输任务,优化高速铁路与城市相衔接的末端取送货网络,可以提高快运货物的运输效率和客户满意度。在高速铁路快运末端取送货网络设计的基础上,以最小化运输成本和最大化客户满意度为优化目标,建立上层转运与下层取配的双层多目标优化模型。针对模型多目标的特点,设计基于非支配排序的遗传算法NSGA-Ⅱ,并改进,使其适用于求解双层优化问题。对本文所提方法进行验证,求解结果显示,算法平均55.9代收敛,最终得到的Pareto最优解集中包括10个拥挤度在0.5左右的解,高速铁路快运次日达要求满足率最高为97%,最低为92%,平均值为94.3%。

乡村振兴战略下的农村物流发展研究——以安庆市为例

近年来,农村的快递量急剧增长,随之产生各种各样的问题,现阶段尤为显著的就是快递末端服务能力不足。文章分析了安庆市农村寄递物流服务行业“末端配送”现状及存在的问题,提出一系列相应的建议,为推动安庆市农村地区物流体系优化升级、提升物流服务水平,解决城乡物流“末端配送”问题,提出打造“村货巴士”与“沿路村民”乡村物流专线,完善农村冷链快运建设、健全农产品上行发展机制、促进农产品的流通和销售,提高农民收益,解决农村地区寄递物流问题和未来发展研究等提供理论支持,助力乡村振兴战略。

数智时代多个快递企业末端协同仓共配:机遇与挑战

基于实物互联网(Physical Internet,PI)理论和物流友好设计(Design for Logistics,DFL)理论,文章分析了能均衡环境成本、运营成本及改善交付效率的“多个快递企业末端协同仓共配”这一创新模式未来发展面临的机遇与挑战、相应的路径选择与应对策略,结论认为:以绿色低碳与合作协同为内核的“多个快递企业末端协同仓共配”模式不仅可持续,而且市场价值和社会价值巨大;单业务操作层面上来看,多企面单异质问题是其市场主体实现高效率自动化分拣的最大障碍因素之一,建议行业层面共同努力并且立即行动。

考虑箱流中转的高速铁路快捷货物运输方案优化

为充分发挥高铁干线运输能力及溢出效应,采用高速铁路载客动车组捎带模式,以时变箱流需求为导向,旨在对考虑箱流中转情形下的高速铁路快捷货物运输方案进行优化。基于既有列车运行图,在生成列车接续关系矩阵的基础上构建运输方案优化模型,以快运箱总运达时间最短为目标,考虑箱流守恒、列车装载能力、箱流中转等约束。基于模型特性,设计模拟退火算法求解,在生成初始解的基础上,设计以消解违背列车能力约束冲突为核心的可行化算法。以宁杭高速铁路为背景验证模型及算法的有效性。结果表明,与不考虑箱流中转情形相比,该模型所得运输方案无快运箱滞留且列车平均满载率提升14%。此外,合理地估算列车装载能力对于获得较好的箱流运输方案具有重要作用。

我国绿色快递业效率评价及时空演化分析

依据“十四五”规划提出的推动快递业高效、绿色发展要求,以2017-2021年我国快递业为研究对象,运用超效率SBM—DEA模型构建投入产出体系,测度快递业绿色发展静态效率值,利用全局参比Malmquist指数对全要素生产率进行分解,研究绿色快递业动态变化趋势。并选取截面数据绘制绿色发展效率的空间分布图,进一步分析我国绿色快递业效率的空间变化。研究发现,我国快递业绿色效率水平处于不断提升的状态,但绿色效率水平仍然偏低,呈现出“东部>西部>中部”的阶梯式递减分布,不同地区之间发展不平衡、不协调的问题十分突出;不同省份之间快递业绿色效率存在较大的差异,且大部分省份的效率值尚未达到有效水平,存在投入冗余、产出不足以及不均衡发展的变化趋势。时序演变上,我国快递业TFP主要的影响因素是技术进步。空间维度上,绿色快递业中高效率水平逐渐由中部地区向东南沿海方向移动,但高效率水平城市仍处于较为集中状态。针对研究结果,结合我国快递业的实际发展状况,提出相关建议,以期促进我国快递业绿色协调发展。

The impact of the COVID-19 prevention and economic interventions on express delivery industry:Evidence from China

As a fundamental logistics service,the express delivery(ED)industry provides production and consumption activities to maintain efficient supply chain operations.It plays an important role in promoting industrial development and maintaining daily life and consumption.This study examined the effects of COVID-19 on the ED industry using ED package delivery data from 31 provinces(autonomous regions and municipalities)in China.Using a difference-in-differences method,the COVID-19 outbreak was found to have a positive effect and epidemic prevention and control(EPC)policies were found to have negative effects on the development of the ED industry.In addition to EPC policies,the Chinese government has implemented other short-term economic interventions(SEI),such as the resumption of work and production(RWP),policies to balance economic growth,and epidemic prevention.This study divided the pandemic period into three stages to analyze the different impacts of EPC and SEI policy changes on the ED industry.The RWP policies adopted during the pandemic positively impacted the volume and income of packages delivered to the ED industry.The conclusions of this study are significant for the ED industry in addressing public health emergencies and for the Chinese government to formulate EPC and SEI policies during epidemic periods.

面向低空快递配送的空地协同路径优化研究

无人机与地面车辆联合运输是解决快递配送“最后一公里”问题的有效手段,然而无人机电池能量的有限性等因素对实现空地联运提出新的挑战。为此,提出了综合考虑地理位置及无人机能耗约束的启发式空地协同路径优化方法。首先,建立多参数耦合的无人机能耗模型,进而考虑无人机释放点位置、无人机能耗因素设计约束条件,提出包含整数决策变量的空地协同路径优化模型;然后,通过约束解耦,提出了融合粒子群优化机制的两阶段启发式算法。最后,与传统旅行商算法、模拟退火算法的对比实验结果表明,所提出的算法能够使平均配送成本分别降低12%和3%,进一步验证了所提算法的收敛性和有效性。

改进型蚁群算法在快递配送路径规划中的应用

随着快递运输行业的快速发展,人们对配送时效性提出了更高的要求。因此,亟须设计一种速度快、精度高的算法优化快递配送路线。文章采用动态信息素因子与启发函数因子优化等策略,将改进之后的蚁群算法引入快递配送路径规划问题。研究结果表明,改进型蚁群算法能够更高效地找出最佳配送方案,并优化了易陷入局部最优的问题,达到了提升路径规划精准度及配送效率的目的。