基于自营配送模式的车辆路径规划设计与实现_kaic

     
摘要
近年来，随着我国消费水平逐渐提升，消费者在网上购物的频率也越来越高，电商发展速度迅猛，加大了物流配送的压力，促使物流企业以更大的运力，更短的时间将货物送达。在货品的运输过程中，成本居高不下，配送周期长等一系列问题时有发生。类似的短板现象严重影响 B2C 模式的稳定性，本文通过对比自营物流配送模式与其他物流配送模式，提出了自营物流配送模式的明显优势，经过文献资料查阅以及调研分析，归纳了现实存在的问题：比如自营物流配送服务制度不完善、自营物流配送路线模式不合理、人才整体素质有待提高、车辆调度系统相对落后等。本文针对其中主要的问题，并对相关问题成因进行了分析,针对一家北京城区经营生鲜成本的自营配送物流企业相关重要环节提出了优化方法，构建VRPTW基础模型，考虑到碳排放，运输成本，时间窗惩罚以及固定成本，以最小化总配送成本为目标。
总而言之，本毕设的研究结果有助于企业自营物流配送模式的运营管理的优化，并针对典型案例提出技术可行性解决方案，对综合性企业进一步提高物流配送效率，建立良性发展的物流配送体系，最终降低物流配送总成本，具有一定借鉴价值。
关键词：遗传算法， 自营配送，车辆路径规划，VRPTW
                             Abstract
In recent years, with the gradual improvement of China's consumption level, the frequency of consumers shopping online has also increased. The rapid development of e-commerce has increased the pressure on logistics delivery, prompting logistics enterprises to deliver goods with greater capacity and shorter time. During the transportation of goods, a series of problems such as high costs and long delivery cycles often occur. Similar shortcomings seriously affect the stability of the B2C model. This article compares the self operated logistics distribution model with other logistics distribution models and proposes the obvious advantages of the self operated logistics distribution model. After literature review and research analysis, it summarizes the existing problems in reality, such as incomplete self operated logistics distribution service system, unreasonable self operated logistics distribution route model, and the need to improve the overall quality of talents The vehicle scheduling system is relatively backward, etc. This article focuses on the main problems and analyzes the causes of related problems. It proposes optimization methods for the important links of a self operated distribution logistics enterprise operating fresh food costs in the urban area of Beijing, and constructs a VRPTW basic model, taking into account carbon emissions, transportation costs, time window penalties, and fixed costs, with the goal of minimizing total distribution costs.

In summary, the research results of this study contribute to the optimization of operational management of self operated logistics distribution models for enterprises, and propose technical feasible solutions for typical cases. This has certain reference value for comprehensive enterprises to further improve logistics distribution efficiency, establish a healthy development of logistics distribution system, and ultimately reduce the total cost of logistics distribution.
Keywords: genetic algorithm, self operated delivery, vehicle path planning, VRPTW

目录
摘要    
第一章 绪论    
1.1研究背景    
1.2研究意义    
1.3研究现状    
1.3.1研究形势
1.4研究内容及结构                 
第二章 自营物流配送模式相关理论
2.1自营配送存在的问题    
    2.2车辆路径问题相关理论
2.3车辆路径问题现代启发式算法介绍
2.3.1禁忌搜索算法
2.3.2遗传算法 
第三章 数学模型的建立  
3.1问题描述与模型建立
        3.1.1问题描述与模型假设
        3.1.2模型建立
第四章  算法设计
     4.1编码
     4.2 生成初始种群
     4.3建立适应度函数
     4.4选择策略
     4.5交叉运算
     4.6变异运算 
     4.7终止准则
第五章 实验结果及结论
     5.1案例描述
     5.2参数设置
         5.2.1案例参数
         5.2.2算法参数
      5.3算例求解
      5.4结果分析
第六章 技术经济性分析
总结    
参考文献    
谢辞    
 
第一章 绪论
1.1研究背景
在市场经济强有力的驱动下，国内外物流配送体系也在发生着根本变化。当前的物流模式整合了多种社会资源，将交通运输、仓储管理以及配送服务网络进行了系统性的优化，同时充分发挥了互联网的经济优势，形成了物流业新的发展模式，业界称之为“第三利益源泉”。目前我国的物流业发展较快，组织化能力得到了较大提升，物流的现代化建设进程加快，同时，在经营方式上也有创新, 像连锁超市、购物中心、零售批发等物流方式发展迅速，成为我国新的经济增长点。然而，我国的物流发展仍存在诸多弊端，例如产业的规模增长不能适应企业发展、经营的效率不高、现代化的程度较低等等。根据官方数据显示，截止2014 年底，我国的企业流动资金周转速率明显低于发达国家水平，物资流通成本高于发达国家水平。
从整体上看，我国企业流通配送体系松散、规模较小，运营效率低下，缺乏符合时代发展的企业自营物流发展战略。现阶段，我国物流成本约占整体GDP 的20%,而发达国家的先进地区的占比仅为10%。我国成本明显高于发达国家水平，评价指标低于发达国家水平。当前，我国对现代物流业的研究仅仅停留在学术上，实践中鲜有企业去尝试和推动，整个产业链出现了难以推动的局面。物流配送体系发展缓慢、发展效率低下。我国企业物流业缺少战略性思维，很多管理决策层不懂如何打造现代企业物流配送系统;企业内部新开辟的专项服务专业化 水平较低，导致整体经营收益低下；与欧美国家相比，我国企业自营配送系统的投资规模、运营模式、营销技术等差距较大；信息化技术在物流配送体系中的应用不足。
此外，我国在建设现代化的流通网络以及信息化的普及领域，也要落后于发达国家。为了提高整体竞争素质，我国企业在物流业的建设投入、管理创新、营销策划等方面仍有较大的提升空间。物流行业的发展关系到社会经济的发展，社会经济其他方面的发展也直接影响到物流行业的发展。
在现代电子商务领域中，电商平台想要占据市场份额，不仅需要保证订单量的稳定性，更需要为顾客提供优质的物流服务和售后服务。为了顺应我国的物流信息化水平不断提高以及物联网发展的趋势，电商平台需要整合物流、资金流和信息流，提升企业的综合服务质量。相比于当下流行的第三方物流， 自营物流的一些典型代表企业，当前在配送与仓储之间出现了不协调的现象。 
当前，自营物流模式的确能够在一定程度上提升电商的服务质量，但与之共存的资金与管理问题也同样不可小觑。此前，相关研究提出的末端物流配送模式解决了物流配送的外包模式存在的一系列质量以及服务过程权责不对等的问题，为处理自营物流与第三方物流的关系提供了保障。本毕设基于以上问题以及成果，在技术手段方面利用遗传算法等手段对物流配送路径加以优化，改进自营物流配送过程中的一系列不足，完善自营物流配送体系架构。自营物流配送优势 ：一般而言，自营物流是指企业自己购买物流设备，经营物流活动。作为当前电商发展的重要支撑点，自营物流可以保障物流的服务质量，提升物流的效率，同时优质的物流服务本身就可以对电商平台进行直接的宣传。但自营物流对于企业的资金流限制较多，要求企业具有一定的资金实力，投入到物流基础设施 （货架、车辆、仓库）之中。与自营物流模式相对的是第三方物流。它是当前比较常见的物流模式，是指电商平台通过外包的形式，为客户提供物流服务。以菜鸟物流为典型代表，其为了节约资金以用于发展减轻企业负担，采用第三方物流模式服务客户。但第三方物流模式的弊端在于，物流服务商的服务质量参差不齐，很容易影响顾客满意度，降低物流速度。为了更加直观，我们对两种经营模式作出如下对比。由此直观看出，自营物流有明显优势。