【摘 要】
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科学技术的进步尤其是网络技术的发展使网络购物这一模式日益普遍化,与之紧密相关的物流业也面临着越来越大的挑战。由于消费者对商品需求差异较大,且对配送时间普遍要求较高
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科学技术的进步尤其是网络技术的发展使网络购物这一模式日益普遍化,与之紧密相关的物流业也面临着越来越大的挑战。由于消费者对商品需求差异较大,且对配送时间普遍要求较高,为了更好地满足消费者的需求,亟需对网络购物配送环节的效率进行优化。另外,为了使各物流企业配送中心的服务在行业内不断完善,还需要对行业内类似物流中心的配送效率进行对比,以实现各物流中心之间取长补短,共同发展。网络购物配送流程由多个环节组成,根据大量资料显示,其中的分拣环节时间占到整个配送时间的一半左右。同时,传统分拣流程中的串行分拣方式在资源利用率和时间效率方面存在着极大的浪费。本文针对分拣问题中的并行分拣问题进行研究,将整个并行分拣过程分为订单分批和将分批后的订单进行分拣两个步骤。每个步骤中均结合顾客需求及自身步骤特性建立模型和约束条件,并针对性地采取遗传算法和蚁群算法进行优化求解。对物流配送中心分拣效率问题的诸多因素进行分析,并采用AHP/DEA方法选取了5家物流配送中心进行了综合评价。通过对两个步骤结合实例数据进行的分析来看,物流企业采用并行分拣方式相对于传统中的串行分拣而言,分拣效率得到极大提高。通过AHP/DEA方法对5家物流配送中心的分析,对各自的物流配送效率在多因素背景下进行了对比及优劣排名。这些分析结果对于蓬勃发展中的物流企业各自优化和物流行业整体优化发展均具有一定的指导和实践意义。
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