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。
新零售下生鲜电商企业门店选址研究
这是一篇关于新零售,生鲜电商,选址问题,双层规划模型的论文, 主要内容为被誉为“电子商务最后一片蓝海”的生鲜电商在国内发展日益成熟化,新的线上与线下相结合的零售模式将会成为未来的主要发展方向。生鲜产品是我国居民日常生活中的必需品,市场规模巨大。生鲜电商企业若想占据更大市场份额、增强客户粘性,就要注重顾客的购物体验、不断满足顾客日益变化的购物需求。而具有配送中心作用的新零售生鲜电商企业线下门店,则是连接企业与顾客的一个重要枢纽,其选址既要符合企业的实际成本和经济效益,又要符合消费者对商品质量和配送时效的要求。线下门店的合理选址,对建立高效快捷的新零售生鲜物流网及实现规模效益都起着极其重要的作用。在此背景下,本文首先对新零售生鲜电商线下门店选址问题进行了系统的梳理,并对影响其选址的相关因素进行深入研究。通过对现有选址理论的分析总结,构建了新零售生鲜电商线下门店选址的双层规划模型:上层规划的目标为企业总成本最小,并将时间惩罚成本及运营成本纳入考虑范围中,从而确定最优选址地点;下层规划的目标在于获取顾客效用最大,在考虑服务付费的条件下,确定各需求点与门店之间的分配。其次,创新使用自适应遗传算法与分支定界算法相结合的自适应混合遗传算法,对所构建的双层规划模型进行求解。并通过案例验证模型和算法的有效性。结果发现:相对于传统遗传算法,新型自适应混合遗传算法收敛性及有效性更好,迭代次数更少,可得到更为精准的全局最优解。最后以每日优鲜(上海市部分区域)为例,采用双层规划模型和自适应混合遗传算法,对其线下店铺的选址进行研究。模型求解结果表明,按照本文的选址方式进行门店的选址优化,不仅能节省企业成本,而且还能提高顾客体验效用。使得企业总体服务水平也有所提升。
基于遗传算法的B2C电子商务逆向物流中心选址研究
这是一篇关于B2C电子商务,逆向物流,物流选址,遗传算法,双层规划模型的论文, 主要内容为近年来,伴随着B2C电子商务的兴起和发展,电商销售模式逐渐代替传统销售模式。这种借助于互联网所开展的线上销售活动,一方面为人们提供了方便和快捷的服务,另一方面由于它的虚拟性,顾客在购买商品时期望与现实之间的差异很容易导致逆向物流的产生,即退货物流。随着B2C电子商务的普及,这种逆向物流不断增长,它会使企业的负担不断加重,也会导致资源利用效率的下降,造成浪费。然而,这些都不利于企业经济、社会环境的发展。正因为如此,B2C电子商务模式下逆向物流的合理规划得到了史无前例的重视,科学合理的逆向物流将会为企业和社会创造巨大的价值。对于B2C电子商务企业,面对退货率日益上升的现象,解决逆向物流问题己经成为了降低企业运输费用,减少物流开支,提高用户满意度的重中之重。本文首先对逆向物流中心优化中涉及到的作业成本分析、逆向物流网络以及逆向物流中心选址等相关理论进行研究。其次从退货物流过程中资源特性、逆向物流中心选址现状以及选址优化等三个方面对我国现有的逆向物流系统进行分析。通过分析发现逆向物流中的物品具有非全新性、易损等特性是造成电子商务企业成本过高的主要原因;B2C电子商务逆向物流网络的构成主要包括退货的客户、逆向物流中心、购买商品的新客户等物流节点以及运输线路;我国的逆向物流中心以两层节点网络结构为主,很少考虑到逆向物流中的商品经加工或处理后再利用再发货,因此需要加以优化;电子商务逆向物流中心选址主要内容包括逆向物流中心分析、确定物流中心备选、选定新址以及制定运输方案等。然后构建逆向物流网络布局优化模型,包括确定模型目标——成本最小、服务最优;本文采用作业成本法从具体作业划分及逆向物流中心的隐成本等角度出发分析电子商务企业逆向物流中心的成本;分别以运输成本、运营成本、固定成本三部分构成的从退货客户至逆向物流中心成本最低以及从逆向物流中心至新客户的成本最低为目标构建逆向物流中心优化双层模型。最后引用数值算例证明双层规划模型以及遗传算法能够实现电子商务企业逆向物流中心选址的优化。
基于遗传算法的B2C电子商务逆向物流中心选址研究
这是一篇关于B2C电子商务,逆向物流,物流选址,遗传算法,双层规划模型的论文, 主要内容为近年来,伴随着B2C电子商务的兴起和发展,电商销售模式逐渐代替传统销售模式。这种借助于互联网所开展的线上销售活动,一方面为人们提供了方便和快捷的服务,另一方面由于它的虚拟性,顾客在购买商品时期望与现实之间的差异很容易导致逆向物流的产生,即退货物流。随着B2C电子商务的普及,这种逆向物流不断增长,它会使企业的负担不断加重,也会导致资源利用效率的下降,造成浪费。然而,这些都不利于企业经济、社会环境的发展。正因为如此,B2C电子商务模式下逆向物流的合理规划得到了史无前例的重视,科学合理的逆向物流将会为企业和社会创造巨大的价值。对于B2C电子商务企业,面对退货率日益上升的现象,解决逆向物流问题己经成为了降低企业运输费用,减少物流开支,提高用户满意度的重中之重。本文首先对逆向物流中心优化中涉及到的作业成本分析、逆向物流网络以及逆向物流中心选址等相关理论进行研究。其次从退货物流过程中资源特性、逆向物流中心选址现状以及选址优化等三个方面对我国现有的逆向物流系统进行分析。通过分析发现逆向物流中的物品具有非全新性、易损等特性是造成电子商务企业成本过高的主要原因;B2C电子商务逆向物流网络的构成主要包括退货的客户、逆向物流中心、购买商品的新客户等物流节点以及运输线路;我国的逆向物流中心以两层节点网络结构为主,很少考虑到逆向物流中的商品经加工或处理后再利用再发货,因此需要加以优化;电子商务逆向物流中心选址主要内容包括逆向物流中心分析、确定物流中心备选、选定新址以及制定运输方案等。然后构建逆向物流网络布局优化模型,包括确定模型目标——成本最小、服务最优;本文采用作业成本法从具体作业划分及逆向物流中心的隐成本等角度出发分析电子商务企业逆向物流中心的成本;分别以运输成本、运营成本、固定成本三部分构成的从退货客户至逆向物流中心成本最低以及从逆向物流中心至新客户的成本最低为目标构建逆向物流中心优化双层模型。最后引用数值算例证明双层规划模型以及遗传算法能够实现电子商务企业逆向物流中心选址的优化。
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。
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