B2B餐饮食材电商平台城市配送资源配置研究
这是一篇关于餐饮食材,B2B,配送,资源配置,区域划分,双层规划模型的论文, 主要内容为近年来,我国居民消费水平不断提升,餐饮业获得了持续稳定的增长,但餐饮食材供应行业却仍保持着传统粗放的分销模式。在新冠疫情冲击下,餐饮食材供应链的降本增效成为未来餐饮业疫后复苏与高质量发展的必经之路,而城市配送作为供应链末端环节,更是提升客户体验、控制运营成本的关键。B2B餐饮食材电商平台利用“互联网+食材供应”模式打造了横向一体化的餐饮食材供应链,但面对餐饮食材城市配送小批量、多批次、波动性强、时效要求高的作业特点,电商平台城市配送服务范围大、资源规划不合理、配送线路人工调度效率低等问题逐渐凸显。因此,本文设计了B2B餐饮食材电商平台城市配送资源配置方法,对提高配送管理水平、提升客户满意度、打造企业核心竞争力具有重要意义。本文通过大量数据分析和现场调研,从以下方面对B2B餐饮食材电商平台城市配送资源配置进行了全面分析与系统研究:(1)从我国餐饮业、餐饮食材供应行业与B2B餐饮食材电商平台的发展现状入手,分析了B2B餐饮食材电商平台城市配送特点,梳理了城市配送模式与配送流程,阐述了目前存在的问题以及城市配送资源配置的必要性。(2)提出了适用于B2B餐饮食材电商平台的城市配送区域划分方法。通过改进近邻传播聚类算法形成了配送点聚类方法,设计了配送区域边界拼合流程,解决了配送区域新增点的归属问题,提出了订单分布热力图绘制方法,实现了各配送区域任意周期配送订单数据的可视化管理。(3)设计了B2B餐饮食材电商平台城市配送运力资源分配模型与求解算法。在B2B餐饮食材电商平台城市配送作业需求分析的基础上,构建了以综合配送成本最小为目标,以配送区域各类型配送车辆规划为上层模型,以各配送区域每天配送线路规划与车辆指派为下层模型的长周期、多决策变量、多维度约束的城市配送运力资源分配双层规划模型。设计了适用于双层规划模型求解的遗传模拟退火算法并改进了基本算子,将求解算法与Google AI运筹学求解器结合,发挥了人工智能在经典VRP问题上求解效率优势,提高了求解速度与求解效果。(4)通过实例验证了B2B餐饮食材电商平台城市配送资源配置的可行性和有效性。以K企业某配送中心为例,划分了城市配送区域,绘制了配送中心订单分布热力图,制定了运力资源分配方案。与实际配送方案相比,综合配送成本降低了3.47%,预计年节约配送成本约36万元。从订单监控管理、配送绩效考核、资源实时优化三个方面提出了进一步的优化措施建议。本文共有图片35幅,表格7个,参考文献95篇。
B2B餐饮食材电商平台城市配送资源配置研究
这是一篇关于餐饮食材,B2B,配送,资源配置,区域划分,双层规划模型的论文, 主要内容为近年来,我国居民消费水平不断提升,餐饮业获得了持续稳定的增长,但餐饮食材供应行业却仍保持着传统粗放的分销模式。在新冠疫情冲击下,餐饮食材供应链的降本增效成为未来餐饮业疫后复苏与高质量发展的必经之路,而城市配送作为供应链末端环节,更是提升客户体验、控制运营成本的关键。B2B餐饮食材电商平台利用“互联网+食材供应”模式打造了横向一体化的餐饮食材供应链,但面对餐饮食材城市配送小批量、多批次、波动性强、时效要求高的作业特点,电商平台城市配送服务范围大、资源规划不合理、配送线路人工调度效率低等问题逐渐凸显。因此,本文设计了B2B餐饮食材电商平台城市配送资源配置方法,对提高配送管理水平、提升客户满意度、打造企业核心竞争力具有重要意义。本文通过大量数据分析和现场调研,从以下方面对B2B餐饮食材电商平台城市配送资源配置进行了全面分析与系统研究:(1)从我国餐饮业、餐饮食材供应行业与B2B餐饮食材电商平台的发展现状入手,分析了B2B餐饮食材电商平台城市配送特点,梳理了城市配送模式与配送流程,阐述了目前存在的问题以及城市配送资源配置的必要性。(2)提出了适用于B2B餐饮食材电商平台的城市配送区域划分方法。通过改进近邻传播聚类算法形成了配送点聚类方法,设计了配送区域边界拼合流程,解决了配送区域新增点的归属问题,提出了订单分布热力图绘制方法,实现了各配送区域任意周期配送订单数据的可视化管理。(3)设计了B2B餐饮食材电商平台城市配送运力资源分配模型与求解算法。在B2B餐饮食材电商平台城市配送作业需求分析的基础上,构建了以综合配送成本最小为目标,以配送区域各类型配送车辆规划为上层模型,以各配送区域每天配送线路规划与车辆指派为下层模型的长周期、多决策变量、多维度约束的城市配送运力资源分配双层规划模型。设计了适用于双层规划模型求解的遗传模拟退火算法并改进了基本算子,将求解算法与Google AI运筹学求解器结合,发挥了人工智能在经典VRP问题上求解效率优势,提高了求解速度与求解效果。(4)通过实例验证了B2B餐饮食材电商平台城市配送资源配置的可行性和有效性。以K企业某配送中心为例,划分了城市配送区域,绘制了配送中心订单分布热力图,制定了运力资源分配方案。与实际配送方案相比,综合配送成本降低了3.47%,预计年节约配送成本约36万元。从订单监控管理、配送绩效考核、资源实时优化三个方面提出了进一步的优化措施建议。本文共有图片35幅,表格7个,参考文献95篇。
公共自行车系统运行数据时空分析及智能调度系统的研究
这是一篇关于公共自行车系统,数据时空分析,区域划分,自然混合调度模型的论文, 主要内容为公共自行车系统能有效解决公共汽车交通的“最后一公里”难题和提升城市交通的整体服务水平。目前,公共自行车系统在运行实施过程中主要存在部分租赁点经常出现出行者“无车可借”或“无空车位可还”的问题。因此,对公共自行车系统中各租赁点的运行状态进行时空分析,并根据得出的租赁点运行规律,设计合理的调度方案,优化分配各租赁点的自行车数量,对于解决出行者借、还车难问题将具有重大意义。 首先为了挖掘公共自行车系统运行规律,获取公共自行车方式的群体出行规律,改善现有公共自行车系统存在的一些问题,提出了基于公共自行车系统运行数据及用户出行规律的时空分析方法。以杭州市为例,在充分考虑、对比分析各类外部环境因素(正常条件下的普通工作日、周末、节假日、恶劣天气(雨、雪、高温等)条件、不同季节等)的情况下,对杭州市公共自行车系统四年的运行数据进行时空挖掘,获得了不同时间、空间、外部环境条件下的系统用户租借行为特性、公共自行车需求时间分布特性和空间分布特性等运行特征,为掌握杭州居民公共自行车方式出行的群体性规律及制订公共自行车调度方案提供了详实的数据依据。 其次,针对目前杭州市公共自行车系统简单的按照行政区域进行调度存在的一系列问题,提出了基于关联规则的调度区域空间聚类划分方法。根据公共自行车在租赁点间的自流动性,利用杭州市公共自行车系统运行的OD数据,采用关联规则将具有较大相关性的租赁点归到同一个集合,然后对各集合中的租赁点根据距离大小等属性进行空间聚类划分,最后生成区域划分结果。并以杭州市公共自行车系统为例进行仿真验证,结果表明该方法具有有效性和实用性。 然后,在对公共自行车作为一种公共交通工具本身所具有的自流动特性进行深入分析基础上,探讨了公共自行车系统的调度实际上是人工调度与需求自流动共同作用的一种调度,并基于此提出了一种自然混合调度的模型。即在满足公共自行车系统自然调度的基础上,建立了以综合成本最低为目标的多选择权重模型,采用滚动时域方法实时获取每一周期内的租赁点信息,并采用了改进的遗传算法求解每一个周期内的最优车辆调度路径。 最后,以J2EE、Tomcat和Oracle为工具,基于B/S架构构建实验平台,在本文提出的数据分析及调度方法的基础上,设计开发了公共自行车系统运行数据时空分析及智能调度软件,并对本文提出的调度方法进行了验证。结果表明,本文提出的公共自行车系统自然混合调度方法,在优化各租赁点自行车数量方面具有预期效果,能够用于实践应用,以缓解借、还车难问题。
医药订单与配送承运商匹配优化策略
这是一篇关于互联网+,医疗健康,承运商选择,区域划分的论文, 主要内容为随着国家政策对“互联网+医疗健康”的深入推进,医药电商行业正在蓬勃发展,与之同时不可忽视的就是医药物流的发展。近几年电子商务的喷涌式发展极大程度的催化促进了中国第三方物流的成长,因此选择第三方承运商使企业专注于核心竞争力是医药电商物流配送不错的选择,继而如何合理选择承运商成为了医药电商需要重点专注的问题。本文以实际中的医药电商A公司为背景,简单介绍了医药电商平台的典型业务经营模式和仓库运作流程,并最终专注于医药电商出库订单与配送承运商匹配问题研究。在实际中,A公司在满足客户基本配送时效要求的前提下随机选择承运商,但是此种方法会导致平台配送费用较高的问题。针对此现状,本文提出了以降低成本为主要目标的两种改进模型:第一种是基于配送时效与成本的承运商选择模型,该方法简单且易于操作,在满足配送时效时选择可配送承运商中运费最低者。基于实际数据进行的算例分析结果显示,此方法相较于实际随机选择在72小时时效要求下,平均每单可降低配送成本4.11%但会提高配送时效8.18%,而在48小时时效要求下,平均每单可降低配送成本1.31%但提高配送时效0.46%,可见第一种改进方法在牺牲部分配送时效的前提下可以降低配送成本。第二种是考虑分段数量折扣的区域预划分承运商选择模型,先对各区域进行销量预测,然后基于预测结果和承运商的分段数量折扣进行区域预划分,最后按照划分结果分配订单。最终算例分析结果显示,在72小时时效要求下,相较于实际随机选择,此方法可降低配送成本24.61%同时降低配送时效10.99%,可见第二种改进方法可以同时实现降低成本和减少配送时间两个目的,优化效果更明显。
面向服务的物流线路优化系统的研究与开发
这是一篇关于面向服务,物流,线路优化,区域划分,SSM框架的论文, 主要内容为物流业是我国经济发展的重要产业之一,近年来增长十分迅速。在传统物流企业的配送业务中,运输线路的规划往往需要依赖于人工经验,低效的操作已经不能满足企业业务的快速增长。如何根据实际运输需求对运输线路进行自动规划,成为提高物流效率与服务质量的关键问题。因此,研究与开发一个支持自动线路规划的物流管理业务系统成为物流企业的迫切需求之一。本文研究并开发了一个面向服务的物流线路优化系统。首先,对系统开发需求进行分析,包括功能需求与非功能需求。针对物流企业的同城配送线路规划问题,明确了配送条件、约束条件以及配送目标;信息管理方面,对涉及到的工作人员、司机、管理人员、车辆等要素进行分析,明晰企业的业务工作模式与流程。其次,对线路优化的算法及应用技术进行研究。一方面,针对本文涉及到的物流问题进行了深入研究,重点包括区域划分问题和车辆路径规划问题,并对解决这些问题的常用算法进行分析与比较。另一方面,介绍了系统开发所用到的关键技术,包括Web开发框架、百度地图API和Android应用程序开发。接着,完成系统设计方案。在给出系统总体架构设计方案基础上,将系统划分为线路优化算法模块、业务功能模块和数据库设计三大部分。算法模块主要涵盖实际问题的分析,数学模型的建立,算法的选择与评估。业务功能模块主要包括系统管理、数据管理和业务管理。系统数据库的设计采用E-R图和数据库表的形式进行展示。最后,基于JAVA Web SSM框架完成系统开发。线路优化算法以Web服务接口形式对外提供服务,与系统其余模块松耦合,并通过多线程模式实现优化任务的并发执行。物流线路优化系统实现了对公司员工及角色权限的管理,对销售点信息、车辆信息及司机信息的管理,对线路的建立及调整。另外,充分利用百度地图API,在Web地图上可视化展示配送线路。在移动应用开发上,提供了销售点查询以及线路查询等功能,方便司机高效地完成配送任务。最后对系统进行了完整的功能测试,测试结果证明所开发的系统达到了预期效果,对物流企业配送业务的高效开展起到了促进作用。
公共自行车系统运行数据时空分析及智能调度系统的研究
这是一篇关于公共自行车系统,数据时空分析,区域划分,自然混合调度模型的论文, 主要内容为公共自行车系统能有效解决公共汽车交通的“最后一公里”难题和提升城市交通的整体服务水平。目前,公共自行车系统在运行实施过程中主要存在部分租赁点经常出现出行者“无车可借”或“无空车位可还”的问题。因此,对公共自行车系统中各租赁点的运行状态进行时空分析,并根据得出的租赁点运行规律,设计合理的调度方案,优化分配各租赁点的自行车数量,对于解决出行者借、还车难问题将具有重大意义。 首先为了挖掘公共自行车系统运行规律,获取公共自行车方式的群体出行规律,改善现有公共自行车系统存在的一些问题,提出了基于公共自行车系统运行数据及用户出行规律的时空分析方法。以杭州市为例,在充分考虑、对比分析各类外部环境因素(正常条件下的普通工作日、周末、节假日、恶劣天气(雨、雪、高温等)条件、不同季节等)的情况下,对杭州市公共自行车系统四年的运行数据进行时空挖掘,获得了不同时间、空间、外部环境条件下的系统用户租借行为特性、公共自行车需求时间分布特性和空间分布特性等运行特征,为掌握杭州居民公共自行车方式出行的群体性规律及制订公共自行车调度方案提供了详实的数据依据。 其次,针对目前杭州市公共自行车系统简单的按照行政区域进行调度存在的一系列问题,提出了基于关联规则的调度区域空间聚类划分方法。根据公共自行车在租赁点间的自流动性,利用杭州市公共自行车系统运行的OD数据,采用关联规则将具有较大相关性的租赁点归到同一个集合,然后对各集合中的租赁点根据距离大小等属性进行空间聚类划分,最后生成区域划分结果。并以杭州市公共自行车系统为例进行仿真验证,结果表明该方法具有有效性和实用性。 然后,在对公共自行车作为一种公共交通工具本身所具有的自流动特性进行深入分析基础上,探讨了公共自行车系统的调度实际上是人工调度与需求自流动共同作用的一种调度,并基于此提出了一种自然混合调度的模型。即在满足公共自行车系统自然调度的基础上,建立了以综合成本最低为目标的多选择权重模型,采用滚动时域方法实时获取每一周期内的租赁点信息,并采用了改进的遗传算法求解每一个周期内的最优车辆调度路径。 最后,以J2EE、Tomcat和Oracle为工具,基于B/S架构构建实验平台,在本文提出的数据分析及调度方法的基础上,设计开发了公共自行车系统运行数据时空分析及智能调度软件,并对本文提出的调度方法进行了验证。结果表明,本文提出的公共自行车系统自然混合调度方法,在优化各租赁点自行车数量方面具有预期效果,能够用于实践应用,以缓解借、还车难问题。
速达蜂同城快运平台的设计与实现
这是一篇关于同城快运,在线下单,配送服务,区域划分,路径规划的论文, 主要内容为线上线下相结合的“互联网+”式运输现在已经成为主要的同城快运运输方式。其中,中小型商户对货物的运输需求更加频繁。主流的同城快运平台主要是面向个体用户的通用服务,而对中小型商户关注度低,价格不具备针对性,优惠和支付方式较少。因此,建立面向中小型商户的同城快运专用平台,可以节省其运输成本来降低运输价格。针对客户下单到揽件员揽件,再到分拣员入库和司机派送的业务流程需求,本文设计并实现了由客户端、员工端和管理端组成的同城快运平台。系统后端主要采用基于SpringBoot+JPA框架技术,客户端和员工端采用基于uni-app框架的前端技术。系统为客户提供下单功能,以及为解决支付方式单一的问题,提供了包括钱包支付在内的三种支付方式实现订单支付;针对中小型商户的需求和基于先验知识的价格分析,提供了合理的价格计算方式和优惠方式。系统采用了 BCrypt算法为员工的登录密码加密,并为揽件员提供基于Synchronized对象锁技术的抢单功能和蓝牙连接打印机等揽件相关功能;为分拣员和司机提供订单分拣出库、创建行程和发车等功能。管理端采用基于Vue+Element UI前端框架技术,并集成Echarts技术实现对订单和金额等数据的图表展示,实现了订单管理、财务管理、基础管理等功能的管理信息系统,以及实现了一维码的PNG文件、二维码的PDF文件、统计数据Excel文件下载功能以及基于地图组件的区域划分和订单分布的可视化。其次,为了解决货物过多分拣困难等问题,实现了一种区域划分和路线设置的方法完成对派送区域的划分和派送路线的设置,提高了分拣员对货物分拣的效率;为解决配送成本高、配送效率低和服务水平低等问题,采用了基于DBSCAN算法的订单聚类划分方法来决定派送车辆数目以及实现订单分类装车,从而避免多个司机的重复地区运输,并提出了一种基于改进遗传算法的路径规划方法来优化司机的派送路径,通过缩短派送的路程来节省时间。2022年3月平台分为三个软件在B/S端和小程序端成功发布并在济南市地区内使用,取得了良好的成果。到2023年3月现有注册用户1万余名,除疫情期间之外每月活跃用户约4千,平均每月订单收入约16万元,客户累计充值约35万元,订单和充值等累计总流水约200万元,平均每日500订单量,累计送达约13万单。共有20余个仓库站点并配备60余辆运输车辆,覆盖了城市的各个区域。
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