【摘 要】
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在互联网时代,人类生活方式的转变促进了外卖与快递行业的发展,尤其在新冠肺炎疫情的助推下,2020年中国外卖交易规模达3460亿元,快递交易规模达8750亿元,分别同比增长18.79%和16.7%。不断增长的线上交易量为外卖与快递的配送带来了极大的压力。外卖配送与快递配送都属于城市配送。外卖员的工作时间分配不均匀,工作量不饱和,这造成了很大的人力资源浪费。快递员工作量高度饱和,人力资源紧张。快递配送
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在互联网时代,人类生活方式的转变促进了外卖与快递行业的发展,尤其在新冠肺炎疫情的助推下,2020年中国外卖交易规模达3460亿元,快递交易规模达8750亿元,分别同比增长18.79%和16.7%。不断增长的线上交易量为外卖与快递的配送带来了极大的压力。外卖配送与快递配送都属于城市配送。外卖员的工作时间分配不均匀,工作量不饱和,这造成了很大的人力资源浪费。快递员工作量高度饱和,人力资源紧张。快递配送时间相比外卖更加灵活,同时两者的配送路线重复率较高,显然外卖员与快递员合作实现共同配送具有可行性。外卖与快递共同配送是将同一配送区域的外卖与快递“最后一公里”配送需求进行整合,实现外卖与快递共同配送,不仅能够缓解高峰期交通拥堵、充分利用人力资源,还能减少碳排放、支持可持续发展。本文研究外卖与快递共同配送场景下的订单分配与动态车辆路径优化问题。首先针对以快递配送为主的共同配送场景构建以人力成本与车辆行驶成本之和最小为目标的数学模型,考虑了订单的时间窗及取送货顺序等约束条件;接着设计了一种基于自适应大邻域搜索算法（ALNS）的启发式算法,构造了订单分配及路径规划模型的初始解,并通过设计破坏算子与修复算子来提高搜索性能;最后进行算例分析,对比分析单独外卖配送、单独快递配送与外卖快递共同配送的配送成本,结果表明配送员能够在满足订单配送时间窗的前提下完成所有订单配送,外卖快递共同配送对于降低配送成本、促进物流资源整合效果显著。
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