電子商務(wù)環(huán)境下的城市末端配送方法研究.pdf

1、隨著電子商務(wù)的迅猛發(fā)展，城市末端配送已經(jīng)成為現(xiàn)代電子商務(wù)亟需解決的重要問題之一?！白詈笠还铩焙汀白詈笠坏篱T”是城市末端配送面臨的主要難題，間接限制了電子商務(wù)的快速發(fā)展。近年來，共同配送模式的提出，為上述問題的解決提供了新思路和新方法，逐漸得到國內(nèi)外學者的廣泛關(guān)注和深入研究。
　　共同配送模式的目標是配送計劃的制定和順利實施。復(fù)雜的城市交通網(wǎng)絡(luò)是配送計劃的載體，眾多的城市末端網(wǎng)點是協(xié)助配送計劃實施的有效手段。兩者有利于配送計劃的順

2、利實現(xiàn)，但是也增加了最優(yōu)配送計劃的求解難度。針對上述問題，本文借助GIS（Geographic Information System）技術(shù)構(gòu)建了城市配送網(wǎng)絡(luò)，為真實模擬城市道路網(wǎng)路奠定了基礎(chǔ)。利用道路暢通度系數(shù)改進了1-M-1模型，加入了配送時間成本概念，使模型更能準確地描述城市末端配送問題。提出了GS-LS-NS聯(lián)合學習搜索機制，并成功引入到粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）中，從而得到了協(xié)同

3、粒子群算法（Cooperative Particle Swarm Optimization，CPSO），較大程度上提高了算法的搜索效率。為了充分整合地理信息系統(tǒng)和協(xié)同粒子群算法的功能優(yōu)勢，本文又提出了基于交通地理信息系統(tǒng)和粒子群算法的混合啟發(fā)式算法（GIS-CPSO），該算法具有良好的交通網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建能力和強大的路徑搜索能力。為驗證該算法的可行性，本文將上述理論方法成功地應(yīng)用到上海市閔行區(qū)的末端配送案例中。與其他方法的求解結(jié)果進行對比，發(fā)現(xiàn)