基于微服务的家政服务平台的设计与实现
这是一篇关于家服平台,微服务架构,订单分配,NSGA-Ⅱ的论文, 主要内容为随着我国居民人均可支配收入的不断增加,人们对生活品质也有了更高的追求,家政服务行业的市场需求开始呈现井喷态势。然而,传统家政行业存在服务不标准、信息不透明、服务供不应求等问题。随着互联网的迅速发展,诞生了众多互联网家政服务平台,在一定程度上解决了这些问题。但是,平台在订单分配方面,仍采用手动分配的方式,效率低且依赖于个人经验,存在诸多弊端。其次,由于大部分互联网家政平台开发采用单体式架构,当用户量达到一定规模时,对系统性能要求也变得很高,并且随着后期业务的扩张,模块越来越多,单体应用耦合性愈发严重且难以扩展和维护。本文以某互联网公司的实际项目为背景,对现有的项目进行重构开发,设计并实现了基于微服务的家政服务平台,解决了传统单体应用高耦合等问题,同时提高了系统的可扩展性、可维护性和并发性。平台整体采用Spring Cloud相关框架和微服务架构设计理念,并结合软件生命周期方法学,依次通过需求分析、概要设计、详细设计、系统测试等阶段工作,设计并实现了产品中心、订单中心、调度引擎、服务者管理、培训管理、营收中心、消息中心等微服务。本人在项目开发过程中主要负责产品中心微服务、订单服务、派单服务、支付微服务和用户微服务五个模块的后端开发工作。在订单分配方面,本文基于用户对上门时间满意度和最小化交通运营成本为目标建立模型,采用多目标遗传算法NSGA-II对模型进行求解,最后通过算例验证算法的有效性。目前,本系统已经发布上线,并且业务功能仍在不断迭代。平台为客户提供便捷的家政预约服务,同时为家政从业人员提供了可靠的、灵活的就业平台,具有一定应用价值。
基于医药流通行业“货到人”拣选系统的订单处理的关键技术研究
这是一篇关于医药流通行业,“货到人”拣选系统,订单分批,订单分配,仿真的论文, 主要内容为近年来,随着国民医疗水平逐渐提高和人口老龄化程度的加剧,国家针对医药相关政策和体制改革的力度也在逐渐加大。医药流通企业的业务受医药政策的直接影响较大,近年来各医药物流配送中心的订单结构出现了明显转变——逐渐趋于碎片化,进而导致零拣订单的处理量急剧上升。随着设备自动化、智能化的发展,传统“人到货”拣选模式由于低效的作业弊端逐渐被“货到人”的高效拣选模式所替代,因此“货到人”拣选模式的优化问题在医药流通领域的应用中也成为热点研究问题之一。本课题从订单处理角度对“货到人”拣选模式中系统作业优化问题进行了研究,主要完成了如下几方面工作:1.梳理分析医药政策的叠加效应对医药物流配送系统订单结构变化的影响,综合分析由此导致的物流运作过程中亟待解决的问题。提出基于订单业务处理逻辑,将整个复杂的拣选系统合理的切分为上游和下游两个相对独立的子系统,并分别从订单分批和订单分配两方面对两个子系统进行优化的订单处理策略。2.基于医药背景,针对上游子系统——多层穿梭车存储系统中料箱提升机的作业效率瓶颈,难以满足料箱作业出入库需求大幅增加的问题,提出基于医药订单特性EIQ分析的订单粗分批降维处理策略,实现对海量订单数据的粗分批。在结合了降维思想的数据预处理基础上,通过设计改进的K-means聚类算法对订单进行了聚类分批优化,并结合EIQ分析的订单特性对系统实际拣选模式提出了改进意见;3.基于医药背景,针对下游子系统——“货到人”拣选工作站系统中,受限于药品GSP的批次管理要求,针对料箱、订单分配不合理导致拣选台的任务耦合,出现工作效率较低的问题,引入动态规划方式概念。针对多拣选台同步拣选的作业场景,首先采用单拣选台订单迭代优化算法解决拣选过程中的订单、料箱规划问题,并通过Beam Search算法进行解算,基于此在每阶段料箱选择过程中增加统筹料箱动态规划过程,设计针对多个拣选台的料箱分配解耦算法。4.以某医药电商企业为研究实例对文中模型进行仿真验证。对于订单分批问题,通过对模型的训练确定IK占比及相关系数阈值范围,结合python仿真验证本文提出的算法相较于现有作业模式的优化效果;对于医药批次约束背景下的订单分配问题,通过python仿真验证单拣选台订单迭代优化分配算法和多拣选台订单分配解耦算法优化效果的显著性,并采用AutoMod仿真技术根据实际场景建立模型,仿真验证了多拣选台订单分配解耦算法的输出结果——料箱运行轨迹在实际系统运行中,相较于现有模式对系统效率提升的效果,对于企业相关拣选系统实际运行过程中的订单处理策略具有一定的借鉴意义。
AGV拣选系统订单分配与路径规划联合优化研究
这是一篇关于仓储管理,订单拣选,AGV拣选系统,订单分配,路径规划,自适应大领域搜索算法的论文, 主要内容为随着电子商务的蓬勃发展,海量客户需求和高频次、多品种、小批量的订单特性给电商物流中心订单拣选效率带来巨大挑战。在物流智能化趋势下,大量电商企业采用自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)拣选系统进行订单拣选。但AGV拣选系统在实现拣货模式向“货到人”转变和订单处理速度提升的同时,也面临着货架重复多次出入库、机器人行走路线迂回等问题。为了提高电商AGV拣选系统作业效率,实现仓储资源的合理调度,本文考虑AGV系统特性,研究订单分配与路径规划的联合优化问题,可为电商企业智能化仓储运营管理提供决策支持,具有重要的理论价值和实践意义。论文的主要工作包括:(1)总结归纳订单拣选系统和订单分配、路径规划的既有研究成果。对AGV拣选系统设备组成、结构布局和订单拣选作业流程进行详细介绍和剖析,为AGV拣选系统的联合优化研究奠定基础。(2)提出AGV拣选系统订单分配与路径规划的联合优化方法。明确了多订单、多货架、多拣选站业务场景下的订单分配和路径规划问题的内涵,指出订单分配和路径规划的决策要素及其必要性、相关性,以机器人负载距离最小化为目标,建立了订单分配与路径规划联合优化的混合整数规划模型。同时结合问题和模型特征,采用A*和自适应大领域搜索(Adaptive Large Neighborhood Search,ALNS)算法进行求解,并在原有ALNS算法基础上,设计了适合订单分配问题的移除和修复算子。(3)使用不同规模的仿真算例进行方法验证。利用不同规模的仓库和订单仿真算例,对比分析先到先拣选规则(First-Come-FirstService,FCFS)、CPLEX求解器和ALNS算法在订单分配问题上的求解效率,并深入挖掘了批次容量、订单商品种类、货架存储多样性和仓库商品丰富度这些因素对联合优化方案的影响。计算和分析结果表明,本文所提出的AGV拣选系统订单分配和路径规划联合优化模型及算法,能有效缩短机器人负载距离,从而提高电商物流中心整体订单拣选效率。而ALNS算法在订单分配问题上适应性良好,可在较短时间内获得与CPLEX质量相近的解,时间优势明显。图39幅,表14个,参考文献100篇
K电商公司快递供应商选择与订单分配研究
这是一篇关于快递供应商,评价指标,订单分配,电商渠道的论文, 主要内容为近年来,我国电子商务发展非常迅猛,平台建设、电子支付和信用等问题基本解决,但快递始终是影响企业电子商务发展的主要瓶颈。电子商务企业如何选择快递供应商,在成本与用户满意度之间取得平衡是电商企业面临的一项重要课题。K电商公司是一家传统食品、药品集团企业试水电商渠道所成立的电商公司。K电商公司拥有旨在建立品牌形象的自营电商平台,并在天猫、京东等第三方电商平台上开设了旗舰店,同时还建立了的微店渠道。在运营初期,K电商公司选择顺丰和圆通快递作为快递供应商,自营商城和微店渠道的订单指派给顺丰快递,第三方商城订单指派给圆通快递。这种简单的快递分配方式带来用户的投诉居高不下,随着自营商城业务的增加,快递成本持续增加。因此,合理选择快递供应商和合理分配快递订单成为K电商公司的一项亟待解决的问题。关于快递供应商的选择,通过对已有文献的分析,由K电商公司有关专家甄选了快递供应商的评价指标,包括基本服务能力、扩展服务能力、快递成本、综合实力和客户满意度5个一级指标和28个二级指标;利用层次分析法得出了各个指标的权重;最后通过综合评价从顺丰、天天、圆通、EMS和韵达五家快递供应商中选择了顺丰、EMS和韵达作为K电商公司的合作伙伴。订单合理分配是实现提升用户体验和物流成本优化管理的关键所在。结合K电商公司自身的情况从定量和定性两个方面分析影响订单分配两类因素——订单属性和快递供应商特性,确定了合理的订单分配方案,并根据相关理论模型与方法确定了快递成本、时效性、供应商绩效和客户等级各影响因素的权重,构建了订单动态分配方案模型,实现了订单动态分配的数据化和系统化,制定了订单分配比例与供应商绩效考核的联动机制。在订单快递供应商分配模型计算中,订单管理系统可以通过获取上个月度各供应商相应的KPI得分,依此配置系统来决定订单分配。这样便动态地将供应商的绩效评价得分与其所能得到的业务量联系在一起,提高了快递供应商的积极性;进而也使得他们有意愿去采取措施改善KPI分数,以便得到更多的业务量。实际应用表明,优化后的快递供应商选择和订单分配方案,对K电商公司控制物流成本和市场占有率,保持合理利润以实现可持续增长起到了很好的作用。
集货直邮跨境物流模式下CODP定位与订单分配优化研究
这是一篇关于跨境电商,物流服务供应链,CODP,订单分配,供应链优化的论文, 主要内容为随着国内消费者对海外进口商品的购买力度不断增强,国家出台多项政策引导和规范进口跨境电商物流的发展,我国进口跨境电商物流模式逐步得到完善。进口跨境电商物流模式中的集货直邮模式能够满足消费者对不同商品种类的需求,并且能够使跨境购物的消费者获得更好的购物体验,但其存在商品配送周期长和运输成本高的问题,在商品的配送过程中还要经历许多复杂的物流环节。跨境电商平台为了专心发展自身核心业务,选择将订单配送任务外包给专业的跨境电商物流服务集成商,由跨境电商物流服务集成商完成订单配送活动。因此,在进行订单配送任务时,如何选择合适的物流运输模式来降低物流配送成本和时间并满足消费者的个性化需求,是一个意义重大又亟待解决的问题。针对以上背景本文进行了三个方面的研究:(1)对跨境电商物流服务供应链和进口物流模式展开研究,分析跨境电商物流服务供应链的定义和特征并引入大规模定制思想,接着研究了跨境电商的多个进口物流模式,重点分析集货直邮模式存在的问题。(2)在集货直邮模式下研究大规模定制物流服务的CODP定位问题,建立CODP定位决策模型并求解,分析交货时间和转换成本对最优CODP位置的影响。(3)进一步深入研究,在提前确定CODP的情况下研究跨境电商物流服务集成商如何进行订单分配优化的问题,建立订单分配优化模型并采用遗传算法求解,分析CODP位置、客户时间偏好和跨境电商物流服务集成商的协商能力对跨境电商物流服务供应链的综合绩效的影响。最终结论表明,在进行CODP定位时,交货时间能够影响可选CODP的数量和最佳CODP的位置,交货时间提前和转换成本变大都会引起最佳CODP位置的变动,而转换成本降低会使最优CODP位置稳定并获得更多收益。在制定订单分配方案时,CODP的位置会直接影响订单配送的成本和时间,跨境电商物流服务集成商在确定CODP的位置之前要考虑客户的时间偏好。在进行订单分配时还要综合考虑三个参与主体的利益,以获得最优的订单分配方案,另外,提升协商能力可以获得更多的收益,从而改善跨境电商物流服务供应链的综合绩效。
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