【摘 要】
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随着互联网的发展,近年来电子商务市场呈现出了显著增长的趋势,在竞争日趋激烈的环境下,如何提高消费者的消费体验,增加用户粘性成为各大电商平台竞争的焦点,而完善的物流配送体系恰恰是消费者良好线上购物体验的保障。同时,随着环境问题的日益凸显,很多企业开始设法减少物流活动对环境的影响。除此之外,企业在日常的运作和管理中会面临多种不确定的因素,如产品生产过程的不确定、产品质量的不确定性等。因此,研究不确定需
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随着互联网的发展,近年来电子商务市场呈现出了显著增长的趋势,在竞争日趋激烈的环境下,如何提高消费者的消费体验,增加用户粘性成为各大电商平台竞争的焦点,而完善的物流配送体系恰恰是消费者良好线上购物体验的保障。同时,随着环境问题的日益凸显,很多企业开始设法减少物流活动对环境的影响。除此之外,企业在日常的运作和管理中会面临多种不确定的因素,如产品生产过程的不确定、产品质量的不确定性等。因此,研究不确定需求下物流配送的选址-路径联合优化问题具有一定的实际意义。基于上述背景,本文主要研究不确定需求下物流配送选址-路径联合优化问题。在消费者需求不确定的情况下,以总成本最小化,碳排放量最小化为目标函数,分别研究单周期和多周期的物流配送选址-路径联合优化问题。本文的具体研究工作主要分为以下三个方面:（1）针对不确定需求下物流配送选址-路径联合优化问题,以单个中央仓库、多个消费者和多个自提柜潜在位置组成的物流配送系统为研究对象,考虑将消费者分为送货上门和自提柜自提两种配送模式,将产品从中央仓库配送至自提柜或送货上门的消费者家中,针对该问题构建以总成本最小化为目标函数的模糊混合整数规划模型,基于模糊期望值方法将模糊需求清晰化,并用CPLEX软件进行求解。（2）在不确定需求下多目标物流配送选址-路径联合优化问题的基础之上,同时考虑总成本最小化和碳排放量最小化两个目标函数,构建不确定需求下多目标多周期物流配送选址-路径联合优化问题。运用模糊期望值方法将模糊需求清晰化,并提出ε-约束法对多目标模型进行转化,以便用CPLEX软件进行求解。（3）以J企业在A市的物流配送系统作为案例,将本文提出的两个模型与实际案例相结合,以验证模型的有效性。同时,对部分重要参数进行灵敏度分析,探究这些参数对模型求解结果的影响,为决策者的决策实践提供理论借鉴与方法支持。本文研究的不确定需求下物流配送选址-路径联合优化问题是对选址-路径联合优化问题拓展。通过模型的求解与灵敏度分析系可以表明,本文所构建的不确定需求下选址-路径联合优化模型与提出的求解方法能够为电商平台企业管理实践提供理论参考与方法支持。
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