生鲜品配送路径优化--以鲜码头生鲜网为例

【摘要】：随着生活水平的提高,人们日益重视健康的生活方式,对新鲜的、优质的生鲜农产品的需求越来越大,而以传统方式购买优质生鲜农产品的渠道已不能满足顾客的多样化需求。近年来,电子商务以灵活的运营模式和快速反应消费者的个性化需求,迅速的赢得了消费者和企业的广泛关注,也为生鲜农产品线上推广与交易提供了平台。然而我国电子商务企业当前在生鲜的运营模式上还处于探索阶段,生鲜品配送业务尚不熟悉,导致现阶段生鲜品配送成本很高,但效率低下,服务水平也不高。本论文力图对电商生鲜品同城配送路径进行优化,达到降低配送成本、提高配送的效率的目的,能够确保电商生鲜配送能够顺利、高效的完成。论文首先对电商生鲜品进行了概述,点出了其优势,接着对比了传统生鲜农产品配送网络与电商生鲜农产品配送网络,阐述了生鲜电商的自营、第三方物流配送和混合配送的配送模式以及对生鲜农产品配送存在的问题进行了论述。然后再根据配送路线优化所需要考虑的因素,如时间窗,配送车辆反复利用以及生鲜的在途配送能够存放的最长时间等,建立了一个能够保证生鲜品的新鲜度、充分利用运力并能让配送成本最小的配送路线优化模型。最后以鲜码头生鲜网企业为实例,使用Python进行编程,利用混合遗传算法来求解,得到鲜码头生鲜网对生鲜品进行同城配送优化后的最低成本以及配送车辆的调度方案。优化后的路线与鲜码头原配送路径相比,减少了配送车辆,降低了固定成本；减少了行驶距离,使变动成本也随之降低；优化后的在途等待时间大幅下降,使配送的运行效率提高,整个配送的利润将会提高。优化的结果验证了所用模型和算法的实效性。
【关键词】：生鲜品 配送 电子商务 路径优化 混合遗传算法
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F326.6;F724.6;TP18