【摘 要】
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电子商务推动了中国互联网经济的快速发展,蓬勃发展的网上超市成为中国电子商务的风向标。大型网上超市作为新型的电子商务模式,购物方式便捷而且商品品目众多,给消费者生活带来了极大的便利。但是,网上超市的运营发展也遇到诸多挑战。消费者购买时间不确定,购买商品量少但种类繁多,增加了订单履行的难度。网上超市具有规模庞大、分仓运作等属性,订单履行中心每天需要对成千上万的订单进行分配,分配方式不合理会造成订单履行
【基金项目】
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江苏省自然科学基金—“大型网上超市订单分配与物流配送的时空网络优化方法”（BK20160742）； 国家自然科学基金—“农—宅直销模式下基于时空网络的鲜果农产品采摘与配送协同优化研究（71803084）”； 教育部人文社会科学—“农业供给侧改革下生鲜农产品B2C直销的采摘与配送联合优化研究（17YJC630048）”；
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电子商务推动了中国互联网经济的快速发展,蓬勃发展的网上超市成为中国电子商务的风向标。大型网上超市作为新型的电子商务模式,购物方式便捷而且商品品目众多,给消费者生活带来了极大的便利。但是,网上超市的运营发展也遇到诸多挑战。消费者购买时间不确定,购买商品量少但种类繁多,增加了订单履行的难度。网上超市具有规模庞大、分仓运作等属性,订单履行中心每天需要对成千上万的订单进行分配,分配方式不合理会造成订单履行成本居高不下、配送频繁扰民等后果,不仅如此消费者收货周期变长,导致满意度下降。因此,科学合理地对消费者订单进行分批拣选、合理高效地降低物流配送成本,提高物流配送效率成为网上超市发展关键难题。基于此,本文以大型网上超市订单履行过程优化为研究背景,以大型网上超市订单分批拣选以及包裹配送为重点研究问题,以大型网上超市的仓库及订单的固有特征以及消费者满意度为切入点,为缩短大型网上超市订单履行周期,降低订单履行成本为研究目标,围绕着网上超市订单履行“时间复杂性”、“空间复杂性”、“决策变量耦合性”的内在要求,运用时空网络流方法论、粒子群算法、遗传算法理论,开展了对大型网上超市订单处理与车辆派遣联合优化的研究。本文研究具体包含以下两个方面的内容。（1）如何在顾客下单后协调好拣选和配送环节,并且在最短的时间以较低的成本拣选并配送到顾客手中,已成为网上超市订单履行中亟待解决的问题。本文研究了订单拣选与车辆派遣联合优化的问题,首先从时间和空间两个维度详细剖析了电商平台接到订单之后的订单拣选分批与后续配送问题,提出对于订单分批拣选和车辆派遣联合优化策略,以最小化订单拣选成本和派遣车辆成本为目标,建立出基于时空网络的网上超市订单分批拣选和车辆派遣联合优化模型。接着通过混合式粒子群算法对该非线性规划整数模型进行求解,引入遗传算法中交叉变异操作,扩大粒子搜索范围,获得更优适应度值。然后在数值实验比较混合式粒子群策略的优越性,证明算法和模型的正确性和有效性。最后通过灵敏度分析对网上超市仓库分批拣选和车辆派遣提出管理性见解。（2）针对网上超市最后一公里包裹配送问题,聚焦配送效率低、成本高、交付收货频繁问题,综合考虑包裹交付时间,车辆派遣计划等决策。首先提出配送站整合同一顾客不同时间到达包裹的包裹合并（PC）策略,从时间和空间两个维度构建包裹合并与车辆派遣联合优化的非线性整数规划模型实现包裹合理分配,降低物流成本。然后提出包裹合并规则的自适应禁忌搜索粒子群算法（APSOTSPC）,将APSOTSPC算法计算结果与CPLEX对比,证明算法的精度和准确性。最后通过数值仿真分析证明所提出PC策略的优越性,并在实际应用方面提出管理性见解。本论文的研究工作为大型网上超市订单处理以及车辆派遣作业提供了一种新的解决思路。本文提供的订单处理方案为大型网上超市运营商提供了合理、高效、科学的订单履行策略,丰富了电子商务领域大型网上超市订单履行理论研究体系,提高网上超市订单履行作业的科学性和实践性。
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