本科生畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)） 題 目: 電商在“最后一公里”物流配送優(yōu)化問題 姓 名: 王佳偉 學(xué) 院: 工學(xué)院 專 業(yè): 交通運(yùn)輸 班 級(jí): 交運(yùn)113 學(xué) 號(hào): 30211317 指導(dǎo)教師: 李建 職稱: 副教授 20 15年5月10日 南京農(nóng)業(yè)大學(xué)教務(wù)處制 目 錄 摘要 1 關(guān)鍵詞 1 Abstract 1 Key words 1 引言 1 1 選題背景 2 1.1 背景分析 2 1.1.1 Amazon的儲(chǔ)物柜服務(wù) 2 1.1.2 加拿大的BufferBox 2 1.1.3 京東的自建物流 2 1.2 國內(nèi)外“最后一公里”研究現(xiàn)狀 2 1.3 電商“最后一公里”物流配送優(yōu)化的意義 3 2 電商環(huán)境下的物流配送 3 2.1 電商與物流配送的關(guān)聯(lián) 3 2.2 電商物流配送的類型 3 2.2.1 集中型配送 3 2.2.2 分散型配送 3 2.2.3 混合型配送 4 2.3 電商物流與傳統(tǒng)物流的差異 4 3 物流配送VRP模型 5 3.1 物流配送車輛路徑問題 5 3.2 車輛路徑的分類 6 3.3 車輛路徑問題數(shù)學(xué)描述 6 3.3.1 確立目標(biāo)函數(shù)的約束條件 6 3.3.2 問題描述 6 4 電商物流配送的模型及求解方法 7 4.1 建立電商物流配送VRP模型 7 4.2 節(jié)約算法 8 4.2.1 節(jié)約算法原理 8 4.2.2 求解的關(guān)鍵步驟 8 4.3 算例 8 5 總結(jié) 11 致謝 11 參考文獻(xiàn) 11 電商在“最后一公里”物流配送優(yōu)化問題 交通運(yùn)輸專業(yè)學(xué)生 王佳偉 指導(dǎo)教師 李建 摘要：進(jìn)入電商時(shí)代，“最后一公里”物流配送成為電商比拼勝負(fù)的地方。本文通過研究國內(nèi)外“最后一公里”物流配送的現(xiàn)狀，分析傳統(tǒng)物流與電商物流的差異，總結(jié)出電商物流多樣化、小批量、多批次等特有的特點(diǎn)。提出“最后一公里”物流配送優(yōu)化問題，建立帶時(shí)間約束非滿載的VRP模型，運(yùn)用節(jié)約算法進(jìn)行求解，達(dá)到了節(jié)約運(yùn)輸成本，提高客戶滿意度的目的。 關(guān)鍵詞：“最后一公里”；電商物流；VRP模型；節(jié)約算法 Distribution optimization of E-commerce logistics in the “l(fā)ast mile” Student majoring in Transportation Wang Jiawei Supervisor Li Jian Abstract: Enter the E-commerce era, "the last mile" logistics become the winner of the local E-commerce competition. By studying the "last mile" domestic and international logistics and distribution situation, analyze the differences of traditional logistics and E-commerce logistics, summed E-commerce logistics diversification, small-volume, multi-batch and other unique features. That "the last mile" logistics optimization problem with time constraints set up a non-fully loaded VRP model, using saving algorithm to solve so as to save transportation costs, improve customer satisfaction purpose. Key words: "The last mile"; E-commerce logistics; VRP model ;saving algorithm 引言 近年來，網(wǎng)購成為消費(fèi)的主流，快遞行業(yè)跟著發(fā)展迅猛，出現(xiàn)了電商自建物流和物流進(jìn)軍電商，兩者都得到長足的進(jìn)步和發(fā)展。但物流環(huán)節(jié)繁瑣，"最后一公里“運(yùn)輸成本高，電商在物流運(yùn)輸遇到了很大的麻煩 [1]。 客戶的數(shù)量，決定了電商未來的發(fā)展。作為流通環(huán)節(jié)的“最后一公里”配送及服務(wù)，成為電商物流亟需解決的難題。如何提升核心競(jìng)爭力，改善“最后一公里”的低效率、高成本、服務(wù)差等現(xiàn)象，成為當(dāng)前的難題[2]。 本文針對(duì)這一現(xiàn)象，對(duì)當(dāng)前電商“最后一公里”物流配送問題，進(jìn)行深入研究，運(yùn)用數(shù)學(xué)建模等方法，對(duì)這一問題進(jìn)行了優(yōu)化，起到了一定的效果。而在這當(dāng)中，參考了許多業(yè)內(nèi)人士的先進(jìn)觀點(diǎn)和理念，對(duì)“最后一公里”物流配送有了新的理解。 1 選題背景 1.1 背景分析 在信息發(fā)達(dá)，競(jìng)爭激烈的時(shí)代，物流需要依賴電商企業(yè)，而電商的盈利也必須依靠物流。“最后一公里”配送高成本、低效率、資源配置不合理，已成為我國物流產(chǎn)業(yè)亟待解決的問題[3]?？梢哉f，電商在“最后一公里”物流的成敗，決定今后利益的盈負(fù)。 電商發(fā)現(xiàn)物流配送時(shí)效和質(zhì)量是核心競(jìng)爭力，所以財(cái)力充裕的電商企業(yè)主導(dǎo)建立電商物流方案，物流已經(jīng)成現(xiàn)階段B2C企業(yè)的核心競(jìng)爭力，它成為供應(yīng)鏈、客戶物流體驗(yàn)等電子商務(wù)的關(guān)鍵要素[4]。比如京東商城全國物流體系基本形成,蘇寧是傳統(tǒng)的零售發(fā)展起來開展電商服務(wù)，傳統(tǒng)線下物流優(yōu)勢(shì)明顯，存在大量的倉庫面積和配送隊(duì)伍。當(dāng)當(dāng)和唯品會(huì)通過控制倉儲(chǔ)基地，外包干線運(yùn)輸，合作實(shí)現(xiàn)最后配送的任務(wù)。阿里集團(tuán)的菜鳥物流也在布局全國，打造以天網(wǎng)+地網(wǎng)的整合模式?？墒?，目前各大電商在實(shí)物流和信息流之間仍有更多的改善空間。 1.1.1 Amazon的儲(chǔ)物柜服務(wù) 　　美國亞馬遜公司有一項(xiàng)儲(chǔ)物柜服務(wù)（Amazon Locker）。由于沒有實(shí)體店，與便利店、雜貨店或連鎖藥品店等合作，放置儲(chǔ)物柜，只需支付少量的租賃費(fèi)?？蛻粼谶M(jìn)行網(wǎng)購后可要求將貨物發(fā)到儲(chǔ)物柜，然后獲得一個(gè)代碼，在包裹到達(dá)后，使用代碼打開儲(chǔ)物柜取走商品，而且不必支付額外費(fèi)用[5]。 1.1.2 加拿大的BufferBox 　　加拿大的企業(yè)BufferBox與零售商以及UPS等建立合作。用戶只需在BufferBox上注冊(cè)即可獲得在自己工作公司或住宅附近的一個(gè)BufferBox箱子的地址，然后根據(jù)這個(gè)地址收取包裹。包裹寄送到后，電商會(huì)通知客戶，到指定的BufferBox面前輸入儲(chǔ)物柜密碼，取回包裹。在每次包裹成功交付后，會(huì)向已集成服務(wù)的零售商收取一定的費(fèi)用，而用戶并不需要支付任何費(fèi)用[6]。 1.1.3 京東的自建物流 在中國，眾多電商企業(yè)在解決這個(gè)大難題，也可謂是絞盡腦汁。京東近幾年發(fā)展迅猛，對(duì)物流要求度極高。京東為了增強(qiáng)顧客對(duì)企業(yè)的信任度，放棄了第三方物流，從而選擇自建物流體系。這種方式主要集中在盈利和融資不平衡，物流配送成本與壓力較大，訂單處理方式欠妥，交貨方式影響服務(wù)質(zhì)量和“最后一公里”瓶頸[7]。 自建物流體系有以下優(yōu)化途徑： (1)增強(qiáng)訂單的合理性 (2)建立輻射全國的物流網(wǎng)絡(luò) (3)簡化顧客退換貨手續(xù) 1.2 國內(nèi)外“最后一公里”研究現(xiàn)狀 當(dāng)前，針對(duì)“最后一公里”研究比較多，國內(nèi)外分別從派送模式、末端運(yùn)輸方式、配送中心位置等幾方面研究這個(gè)問題。 張俊山分析電商物流和傳統(tǒng)物流的不同，提出社區(qū)派送網(wǎng)點(diǎn)，具有全天服務(wù)、服務(wù)半徑小和自提等優(yōu)點(diǎn)[8]。 張宇等人結(jié)合B2C電子商務(wù)物流的特點(diǎn)，運(yùn)用決策矩陣解決B2C企業(yè)與物流配送模式的匹配選擇問題，通過衡量企業(yè)管理物流的能力和相對(duì)于同類型企業(yè)的成本優(yōu)勢(shì)，分析電商物流配送問題 [9]。 李向文等總結(jié)出幾種“最后一公里”配送方法，即送貨上門、便利店、第三方快捷點(diǎn)聯(lián)盟、外包物流站點(diǎn)取貨、郵局站點(diǎn)、公交配送、地鐵站自取、配送塔自動(dòng)配送、大學(xué)校園自取等。即構(gòu)建基于智能手機(jī)的同城配送物流信息平臺(tái)，采用社區(qū)配送塔進(jìn)行穿梭取送貨。顯然這些新的配送方法的實(shí)施需要多種技術(shù)、設(shè)施以及人員的支持，任何一種單一的配送方法都不能從根本上解決電子商務(wù)物流“最后一公里” 配送中的各種中矛盾問題，而且沒有給出各種方法的使用范圍，也沒有考慮電子商務(wù)客戶的多層次、多樣化需求[10]。 Punakivi 等人發(fā)現(xiàn)對(duì)于一些微利的電子商務(wù)交易，例如網(wǎng)上超市，做到既盈利又能提供優(yōu)質(zhì)的配送服務(wù)就非常困難。無人看管的儲(chǔ)物柜進(jìn)行商品配送可以在一定程度上減少配送費(fèi)用。但目前，無人看管的儲(chǔ)物柜或接收箱配送模式并沒有能得到廣泛推廣，主要原因在于投資成本和客戶的認(rèn)可程度。為了便于客戶提取貨物，儲(chǔ)物柜或接收箱一般安裝在客戶的車庫或家門口。同時(shí)，為了保證貨物的安全性，往往需要對(duì)儲(chǔ)物柜或接收箱配備電子鎖等安全設(shè)施。可以說初期的投資一般很大，而由于接收箱基本上是專用的，因此利用率通常不高也不穩(wěn)定。這種方法雖然可以減少或避免重復(fù)投遞，降低配送成本，但是投資的回收周期很長[11]。 Jun-jie Xu 等人基于從淘寶網(wǎng)上得到的數(shù)據(jù)對(duì)自助取貨這種“最后一公里” 配送模式在中國的適用情況進(jìn)行了分析。認(rèn)為傳統(tǒng)配送的方便程度、網(wǎng)上購物的年限、網(wǎng)上購物的頻率和商品的價(jià)值是影響電子商務(wù)客戶是否選擇自愿取貨的主要因素。通過從這幾個(gè)方面對(duì)淘寶網(wǎng)用戶進(jìn)行調(diào)查和分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)自愿取貨的吸引力有限，自主取貨在當(dāng)前與傳統(tǒng)服務(wù)相比并沒有壓倒性的優(yōu)勢(shì)。雖然作者自己也承認(rèn)這種研究方式不夠嚴(yán)謹(jǐn)，沒有考慮商家的服務(wù)承諾和一些激勵(lì)客戶自愿選擇取貨服務(wù)的措施[12]。 1.3 電商“最后一公里”物流配送優(yōu)化的意義 研究電商“最后一公里”物流配送優(yōu)化問題，可以在使電商節(jié)約成本的同時(shí)，提高物流配送的效率和質(zhì)量，同時(shí)更加方便顧客，減少退換貨等的頻率，這是符合時(shí)代的特征，“最后一公里”物流配送關(guān)乎到顧客的切身利益。 將電商和“最后一公里”物流聯(lián)系在一起研究，電商物流與其他物流不同，具有對(duì)配送方式比較嚴(yán)格，對(duì)配送的時(shí)效性要求高，配送訂單多、規(guī)模小、支付退換貨等特點(diǎn)。而“最后一公里”存在成本高，效率低等問題，本文通過對(duì)這個(gè)問題的優(yōu)化，旨在減少電商成本，方便顧客收貨，提高配送效率，增強(qiáng)物流行業(yè)的專業(yè)化程度。 2 電商環(huán)境下的物流配送 2.1 電商與物流配送的關(guān)聯(lián) 近幾年，隨著市場(chǎng)的需求，物流成為電商的依托，電商促進(jìn)了物流的快速發(fā)展。 電商通過網(wǎng)絡(luò)擁有大量的客戶，能夠滿足消費(fèi)者的需求。而貨物的運(yùn)載，需要物流進(jìn)行。用戶在網(wǎng)絡(luò)中訂貨后，電商需要及時(shí)準(zhǔn)確的將貨物送達(dá)，此時(shí)就需要物流行業(yè)的運(yùn)輸，所以，物流配送成為電商的重用組成部分[13]。 2.2 電商物流配送的類型 常見的有集中型、分散型和混合型配送三種方式。而三種方式各有自身的特點(diǎn)，針對(duì)不同的對(duì)象都是十分有效的配送[14]。 2.2.1 集中型配送 單配送中心，多用在運(yùn)輸頻率低、載貨量大、貨運(yùn)量變化不大的情況。 2.2.2 分散型配送 設(shè)有多個(gè)配送中心，分散型多用在距離較短、運(yùn)輸頻率高，單位載貨量較少，車輛數(shù)量多，特別適合電商的物流配送，如圖2-1分散型配送： 企業(yè) 配送中心 顧客 圖2-1 分散型配送 2.2.3 混合型配送 大型的第三方物流企業(yè)和大型電商企業(yè)的配送通常是這種結(jié)構(gòu)。既能滿足顧客的服務(wù)需求，還能提高配送效率。如圖2-2混合型配送： 企業(yè) 顧客 圖2-2 混合型配送 2.3 電商物流與傳統(tǒng)物流的差異 （1）傳統(tǒng)物流品種少、大批量、少批次、長周期，電商物流品種多樣化、小批量、多批次、短周期。 （2）傳統(tǒng)物流大多是存儲(chǔ)區(qū)和揀練區(qū)功用，叉車揀貨，而電商存儲(chǔ)區(qū)和揀練區(qū)分開，多是人工揀貨。 （3）傳統(tǒng)運(yùn)輸批量大，目標(biāo)地點(diǎn)固定，“最后一公里”往往是區(qū)域配送中心到門店，而電商產(chǎn)品不一，地點(diǎn)不確定，“最后一公里”是與唯一與客戶接觸的流程。 （4）傳統(tǒng)物流實(shí)時(shí)運(yùn)輸更新緩慢，客戶對(duì)此要求不高，而電商物流需要及時(shí)更新在途跟蹤，客戶對(duì)物流信息要求高。 （5）傳統(tǒng)物流時(shí)收貨人的簽單作為交易完成的最終憑證，而電商物流其實(shí)是收款的落實(shí)，牽扯到龐大的資金鏈問題[15]。 3 物流配送VRP模型 3.1 物流配送車輛路徑問題 物流配送對(duì)電商的重要性不言而喻，本文將研究配送路徑優(yōu)化的問題。本章中將針對(duì)實(shí)際中的配送問題，建立數(shù)學(xué)模型，把問題抽象化，研究如何配送，才能優(yōu)化距離，節(jié)約成本。 客戶下單，需要電商物流的配送，大部分配送模式基本是相同的，即配送中心按照貨物量、時(shí)間等因素派出車輛送至不同區(qū)域的不同顧客。 這類問題：假設(shè)有一配送中心向若干顧客配送貨物，每個(gè)顧客的要求不同，送貨的車輛從配送中心出發(fā)，把貨物送到各個(gè)顧客手中，如何確定最優(yōu)的配送路線，行車距離最短？送貨量大時(shí)，滿載出發(fā)。如果送貨量較小，車輛不能滿載，需要將各分散客戶一同配送。通過將顧客連線一起配送，并優(yōu)化車輛送貨順序，可以降低成本，提高效率[16]。 車輛路徑的描述：對(duì)下單客戶，從同一配送中心，有序的配送，確定合適的配送順序和路徑，并需要滿足客觀的條件（車輛載重量、時(shí)間限制等），達(dá)到費(fèi)用少，時(shí)間短等效果[17]。如圖3-1配送示意圖； 配送中心 客戶 圖3-1 配送示意圖 通常VRP問題可以從幾個(gè)方面描述： （1）道路網(wǎng) 道路網(wǎng)的表示通常是以圖的形式。 （2）客戶 客戶用圖3-1的點(diǎn)表示?？蛻舻男再|(zhì)包括客戶地理位置、貨物類型和服務(wù)時(shí)間?？蛻粲唵嗡柝浳?，可能有不同的品類，在不同時(shí)間到達(dá)配送中心。 （3）站點(diǎn) 在實(shí)際中，先按照站點(diǎn)的劃分客戶，所以這就限定了車輛必須往返在同一個(gè)配送點(diǎn)。 （4）車輛狀況 車輛型號(hào)有所不同。 （5）行駛費(fèi)用和行駛時(shí)間 與路況，顧客要求的服務(wù)時(shí)間等有關(guān)。 （6）目標(biāo) 最小的運(yùn)輸成本。 3.2 車輛路徑的分類 車輛路徑問題按照不同的標(biāo)準(zhǔn)劃分為不同的類型，具體見表3-1分類標(biāo)準(zhǔn)： 表3-1 分類標(biāo)準(zhǔn) 分類標(biāo)準(zhǔn) 分類結(jié)果 配送中心數(shù)目 單配送中心問題 多配送中心問題 顧客對(duì)配送時(shí)間的要求 顧客對(duì)貨物的送達(dá)時(shí)間有具體的要求 對(duì)商品的送達(dá)時(shí)間沒有具體的要求 車輛的類型 配送中心車輛相同 配送中心車輛不完全相同 目標(biāo)函數(shù)個(gè)數(shù) 優(yōu)化目標(biāo)只有一個(gè) 同時(shí)考慮多個(gè)優(yōu)化目標(biāo) 車輛的裝載能力 非滿載問題 滿載問題 3.3 車輛路徑問題數(shù)學(xué)描述 物流配送車輛路徑問題描述為：某配送中心擁有輛車，其中配送車輛有（）(種載重量不同的車型)，表示第種車輛數(shù)，表示第種車型的第輛車，這一配送中心負(fù)責(zé)用輛車對(duì)個(gè)顧客配送貨物，其中顧客的需求量為，根據(jù)訂單，顧客位置、需求量及服務(wù)時(shí)間要求已知，滿足約束條件下，求配送路徑最短[18]。 3.3.1 確立目標(biāo)函數(shù)的約束條件 確立約束條件，需要考慮客戶所需商品的性質(zhì)、客戶和車輛特點(diǎn)。首先，客戶購買的商品多數(shù)是小件，配送的總量較小，所以是非滿載問題。根據(jù)際情況分析，多數(shù)配送屬于單配送中心問題。本文研究電商物流配送，考慮只有的單配送中心的送貨問題[19]。 3.3.2 問題描述 電商根據(jù)訂單系統(tǒng)中確定客戶對(duì)商品的需求量，顧客的位置。 假設(shè)條件： （1）顧客與配送中心的劃分區(qū)域給定，即為單配送中心的配送模式； （2）配送中心的位置已知； （3）配送對(duì)各個(gè)顧客進(jìn)行配送； （4）每個(gè)客戶對(duì)貨物的需求量、位置由電商系統(tǒng)中訂單確定； （5）配送中心所有的車輛類型給定。 約束條件： （1） 每輛車規(guī)定的最大載重量； （2） 每輛車必須由往返都要在同一個(gè)配送中心； （3） 每個(gè)顧客必須由同一車輛完成，并且保證所需； （4） 顧客要求的服務(wù)時(shí)間必須得到滿足。 4 電商物流配送的模型及求解方法 4.1 建立電商物流配送VRP模型 對(duì)模型中各個(gè)變量的定義如下： 1,車輛從客戶行駛到客戶 0,否則 1,點(diǎn)i的客戶由車輛S配送 0,否則 表示需要完成配送的顧客的數(shù)目； 表示的是配送車輛的總數(shù)； 車輛由顧客到顧客的行駛時(shí)間； 表示顧客與顧客之間的距離； 表示顧客要求的最早的服務(wù)時(shí)間； 表示顧客要求的最晚服務(wù)時(shí)間； 表示配送車輛的最大載貨量； 表示配送車輛配送的顧客數(shù)量； 表示顧客的需求量。 建立數(shù)學(xué)模型： 目標(biāo)函數(shù)： （4-1） 約束條件： （4-2） （4-3） （4-4） （4-5） （4-6） 式（4-1）表示配送路徑最短；式（4-2）車載載重約束；式（4-3）每個(gè)顧客的貨物只能由一輛車輛配送；式（4-4）式（4-5）每臺(tái)車輛必須由配送中心出發(fā)，完成后回到原來配送中心。式（4-6）車輛在對(duì)顧客配送時(shí)，必須在最晚服務(wù)時(shí)間之前到達(dá)。 4.2 節(jié)約算法 將配送中心和各顧客連接，采用單個(gè)顧客往返配送方式，計(jì)算運(yùn)輸成本。然后連接兩個(gè)相鄰的顧客，與配送中心構(gòu)成一個(gè)閉合回路，計(jì)算運(yùn)輸成本，明顯比單獨(dú)配送成本低。按照節(jié)約值大小進(jìn)行依次插入配送線路，直到不符合約束條件時(shí)。用同樣的方式，對(duì)其他的顧客進(jìn)行線路分配，每一次連接都能節(jié)約距離，最終線路得到優(yōu)化[20]。 4.2.1 節(jié)約算法原理 由于電商顧客的訂單大多是小件，所以配送成小批量，多批次。已知配送中心與顧客的具體位置，如圖4-1配送中心與顧客的具體位置所示。 O O4 O5 O6 O1 O2 O3 圖4-1 配送中心與顧客的具體位置 當(dāng)僅考慮兩個(gè)相鄰用戶需求是，采用直接往返配送線路（和）,運(yùn)輸距離；采用循環(huán)路線,運(yùn)輸距離。 可見，采用循環(huán)線路更加合理。同理，三個(gè)相鄰用戶形成的循環(huán)線路可以節(jié)約更多的距離。因此，為節(jié)約更多距離，運(yùn)輸線路應(yīng)該存在多個(gè)用戶一起配送。 但在實(shí)際中，存在運(yùn)載量、時(shí)間窗、路況等因素，需要滿足條件下，盡可能連接顧客，使線路節(jié)約值最大，找到最優(yōu)循環(huán)路線。 4.2.2 求解的關(guān)鍵步驟 （1）已知電商訂單的相關(guān)信息（顧客位置、送達(dá)日期和時(shí)間、需求量）； （2）計(jì)算配送中心和顧客，客戶間的距離，形成距離表； （3）根據(jù)距離表計(jì)算顧客間的節(jié)約值，形成節(jié)約值表； （4）根據(jù)節(jié)約值表和約束條件確定調(diào)整配送路線。 4.3 算例 已知，某電商一配送中心有3輛5t，2輛7t的貨車，現(xiàn)接到來自公司的訂單信息，需要按照訂單的信息進(jìn)行對(duì)顧客的配送。該訂單信息見表4-1客戶基本信息，配送中心和客戶的位置坐標(biāo)見表4-2： 表4-1 客戶基本信息 訂單號(hào) 客戶需求量 送達(dá)日期和時(shí)間 客戶編號(hào) 20150512001 2.0 2015.5.13T11:30-12:45 G001 20150512002 3.5 2015.5.13T10:30-11:00 G002 20150512003 2.4 2015.5.13T12:30-13:15 G003 20150512004 2.3 2015.5.13T11:30-12:00 G004 20150512005 2.5 2015.5.13T12:30-12:45 G005 20150512006 1.8 2015.5.13T11:30-11:45 G006 20150512007 1.2 2015.5.13T13:30-14:30 G007 20150512008 2.8 2015.5.13T15:30-15:45 G008 表4-2 配送中心和客戶的位置坐標(biāo) X坐標(biāo) Y坐標(biāo) 配送中心 0 0 G001 6 5 G002 12 0 G003 1 -6 G004 0 4 G005 4 -3 G006 8 6 G007 6 7 G008 -3 5 通過表4-2的信息，計(jì)算出配送中心和客戶以及客戶間的距離，見表4-3, 表4-3 配送中心和客戶以及客戶間的距離 配送中心 G001 G002 G003 G004 G005 G006 G007 G008 G001 8 0 G002 12 8 0 G003 6 12 13 0 G004 4 6 12 10 0 G005 5 8 9 4 8 0 G006 10 2 7 14 8 11 0 G007 9 2 9 14 7 10 2 0 G008 6 9 16 12 3 11 11 9 0 節(jié)約距離公式：,得出節(jié)約距離，見表4-4節(jié)約距離： 表4-4 節(jié)約距離 G001 G002 G003 G004 G005 G006 G007 G008 G001 0 G002 12 0 G003 2 5 0 G004 6 4 0 0 G005 5 8 7 1 0 G006 16 15 2 6 4 0 G007 15 12 1 6 4 17 0 G008 5 9 0 7 0 5 6 0 最大節(jié)約量來自G006與G007,最大節(jié)約量17，兩者運(yùn)量為3.0t,與G006和G007相關(guān)的最大節(jié)約，是G006與G001，最大節(jié)約量為16，三者總運(yùn)量為5.0t,與G006和G001相關(guān)的最大節(jié)約，G001和G002，節(jié)約量為12，四者總運(yùn)量為8.5t,超過了配送中心的車輛最大運(yùn)載量，故不能添加G002。選擇一輛5.0t的車進(jìn)行配送。 排除G001, G006和G007，接下來最大節(jié)約來自G002和G008，節(jié)約量為9，總運(yùn)量為4.3t，與G002和G008相關(guān)的最大節(jié)約，是G002和G005節(jié)約為8，三者總運(yùn)量為6.8t。選擇一輛7.0t的車配送。剩余兩個(gè)G003和G004顧客的總運(yùn)量為4.7t，選擇一輛5.0t的車配送。 排定送貨路線: G001、G006和G007，最初的行程只有配送中心，距離為0，如果加入G006，新增距離16,加入G006新增距離20，加入G007新增距離18。運(yùn)用最遠(yuǎn)插入法，先插入G006，距離為20，在考慮插入G001和G007，如果插入G001，總距離增加至22，插入G007，增加至22，所以兩者都可以。故線路為. 同理，. . 根據(jù)車輛的運(yùn)載量，顧客的時(shí)間要求等約束條件，。這條線路符合要求，，因?yàn)轭櫩鸵髸r(shí)間為2015.5.13T12:30-12:45，早于要求的時(shí)間2015.5.13T15:30-15:45，為了滿足顧客的需求，需要對(duì)運(yùn)輸線路作出調(diào)整，即。 由于G003所需時(shí)間2015.5.13T12:30-13:15晚于G004要求的時(shí)間，配送順序進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，即。即如表4-5最終的配送線路： 表4-5 最終的配送路線 貨車 送貨路線 行程長度 載貨量 5.0t 22 5.0t 7.0t 44 6.8t 5.0t 18 4.7t 滿足要求約束條件后，配送路徑最短，達(dá)到了求解問題的目的。但由于“最后一公里”物流配送還存在顧客當(dāng)天未能簽收，配送過程路況擁堵等常見的實(shí)際情況，因此更加復(fù)雜。 5 總結(jié) 通過研究這個(gè)課題，對(duì)物流行業(yè)有了更深的認(rèn)識(shí)，特別是“最后一公里”物流配送這方面，也對(duì)我未來的職業(yè)路有很大的影響。通過本文了解到，我國在“最后一公里”物流配送研究起步相對(duì)較晚，這方面缺少權(quán)威人士，這還需要大家的努力。對(duì)比國內(nèi)外在這方面的研究，發(fā)現(xiàn)中國的國情決定了我們的物流之路必定更加艱辛。所以，更需要新一代的物流人作出努力和貢獻(xiàn)，提升我國物流行業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)。 本文中構(gòu)建VRP模型，然后通過節(jié)約算法進(jìn)行求解，問題基本得到解決。但由于模型建立不夠全面，沒有充分考慮時(shí)間窗、路況等約束問題，存在一些缺陷，算法也存在一定的局限性，難免會(huì)出現(xiàn)許多漏洞，而且在采用數(shù)據(jù)時(shí)，也未能夠得到具體電商物流的訂單信息，而是采用抽象的數(shù)據(jù)，進(jìn)行簡單的分析和討論，不能夠全面準(zhǔn)確地概述出優(yōu)化后的效果。希望今后有機(jī)會(huì)參與到物流中，對(duì)模型構(gòu)建更加全面，對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)更符合實(shí)際情況。 致謝： 本文歷經(jīng)半年時(shí)光，不知道熬過了多少個(gè)夜晚，反復(fù)修改了無數(shù)次，終于完成了這篇論文。這當(dāng)中，遇到了許多難題和困惑，不過在同學(xué)的幫助，老師的指導(dǎo)，積極翻各類物流行業(yè)的書籍后，一個(gè)個(gè)的困難都被克服了。本文參考了許多物流界的精英所寫的論文，他們的資料提供了許多新穎的想法，對(duì)“最后一公里”物流配送有很深的見解，這幫助我找尋到解決優(yōu)化這一問題的方法。加上我自身對(duì)物流行業(yè)的熱愛，運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)和圖書館資料，對(duì)本文進(jìn)行撰寫。不過個(gè)人水平有限，專業(yè)水平有限，難免論文有不足之處，懇請(qǐng)老師和專業(yè)人士提出寶貴的意見，以便能夠得到完善。 參考文獻(xiàn)： [1] 楊聚平，楊長春，姚宣霞. 電商物流中“最后一公里”問題研究[J]. 商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2014(4)：16-32. [2] 郭雙盈，陳明晶. 電子商務(wù)企業(yè)“最后一公里”研究綜述[J]. 科技信息，2014(5)：34-35. [3] 丁國良. 物流“最后一公里”淺析[J]. 科技視界，2013(33)：292-293. [4] 冉寶松. 物流施壓京東商城[J]. 中國物流與采購，2009(10)：46-47. [5] Hau Lee and Seungjin Whang. Winning the Last Mile of E-Commerce[J]. MIT Sloan Management Review (2001). [6] Maria Madlberger, Antje Sester. The Last Mile in an Electronic Commerce Business Model - Service Expectations of Austrian Online Shoppers[J]. Proceedings of the Thirteenth European Conference on Information Systems(2005),899-910. [7] 劉源. 自建物流體系在網(wǎng)絡(luò)零售業(yè)的應(yīng)用研究[D]. 北京：對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)，2011：53-58. [8] 張俊山. 改革派送模式促進(jìn)快遞與電子商務(wù)協(xié)同發(fā)展. 中國快遞論壇論文集，2012：21-25. [9] 張宇，李琪. B2C電子商務(wù)企業(yè)物流配送模式選擇研究[J]. 人文雜志，2012(3)：187-193. [10] 李向文，陳燁. 破解電商物流最后一公里配送難題創(chuàng)新模式探索[J]. 信息化物流研究，2014(5)：34-36. [11] Punakivi M, Tanskanen K. “Increasing the Cost Efficiency of E-Fulfillment Using Shared Reception Boxes”, International Journal of Retail and distribution Management, Vol. 30, No. 10, PP 498-507, 2002. [12] 徐俊杰. 上門投遞包裹服務(wù)體驗(yàn)對(duì)客戶自提意愿的影響研究[J]. 暨南學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2013，35(5)：56-153. [13] 李暉. 物流配送中的運(yùn)輸優(yōu)化研究[D]. 成都：四川工業(yè)機(jī)械系，2003. [14] 任玉琴. B2C電子商務(wù)環(huán)境下物流配送車輛路徑問題研究[D]. 天津：河北工業(yè)大學(xué)，2012. [15] 路歡歡，晏紹慶. 基于共同配送的電子商務(wù)“最后一公里”配送問題探析[J]. 物流科技，2013(10)：116-118. [16] 蔣忠中，汪定偉. B2C電子商務(wù)中物流配送路徑優(yōu)化的模型與算法[J]. 信息與控制，2005，34(4)：481-485. [17] 王小博. 電子商務(wù)下物流系統(tǒng)優(yōu)化模型和算法研究[D]. 哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)，2008. [18] 宋偉剛，張宏霞，佟玲. 有時(shí)間窗約束非滿載車輛調(diào)度問題的節(jié)約算法[J]. 東北大學(xué)學(xué)報(bào)，2006，17(11)：2593-2598. [19] 肖燕，馬國忠，賈秋紅，王云. 物流配送車輛優(yōu)化調(diào)度模型研究[J]. 鐵道運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì)，2008，30(6)：69-73. [20] 陳曉偉，張悟移，耿繼武. 節(jié)約算法在配送線路選擇中的應(yīng)用[J]. 昆明理工大學(xué)學(xué)報(bào)，2003，28(4)：140-143.