VRP城市包裹配送智能优化算法研究(2)_毕业论文

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VRP城市包裹配送智能优化算法研究(2)

目前,我国的物流包裹很大一部分来源于网购订单,截止2016年初,六成快递站点的电商物流件占比5成以上,17。74%的站点电商物流快件占总件量的比例达到了80% 。 另一方面,如今互联网已不单单局限线上,正逐渐向线下渗透,因而涌现出了越来越多的距离近的同城包裹配送需求,例如已成为许多人生活不可或缺的外卖产生的订单,或是鲜花、蛋糕、水果之类小型包裹的同城订单。这两类包裹的配送是目前当下中国最后一公里配送中最典型的场景。

1。2 研究目标和意义

伴随我国产业布局的调整升级、电商商务的迅猛发展、大众消费的方式转变,小批量、多频次、时效性强的城市配送发展迅速,这既大大地促进了社会经济的发展,提高人民的日常生活水平,也方便了居民多元化的需求。但是,我国配送企业众多,又有诸多互联网公司不断进驻该行业,服务水平参差不齐。在配送路线的选择上,过往主要依靠配送员的经验,缺乏配送路线的科学规划以及计算机的计算辅助,其直接影响是降低了企业配送的效率与成本,并且随着配送车辆的增加,也会给城市的交通、环境带来不良影响。

因此,“最后一公里”包裹配送问题已成为现实生活中,各相关行业公司必须面对及解决的问题。首先,高效的配送,可以为物流公司降低运输成本,减少损耗。其次,快速的配送,可以提高消费者的满意度,满足消费者个性化的需求,从而减少客户的流失,提升企业商家的形象,更有利于消费者的再消费。最后,高效的算法,不仅能用于物流的包裹配送,还可以运用于交通等多个行业,提高社会资源的利用率,有利于社会的良好发展。

此课题不仅有理论意义,更具有现实意义。采取现代商业中产生的真实的大数据,不仅仅是将算法讨论于理论上,更是付诸于现代商业化的场景之中。

本文以阿里巴巴举办的天池数据竞赛所提供的真实数据为依据,通过改进的C-W节约算法,加之合理的规划分配,对电商订单和O2O同城订单进行物流路径规划,为实际生活中的应用提供解决思路与方案,达到城市包裹的智能配送效果。

1。3研究创新点

1。数据量大

本次研究数据涉及100多个网点,9000多个配送点,近600个商户,负责9000多条电商订单和3000多条O2O订单的配送,配送包裹达二十二万件之多。而在现实生活场景中,无论网点数还是商户数,都远远超过该量级,而各类订单,每天都会产生如此多,甚至更大的数据量。论文网

2。配送要求高

在以往的生活中,电商包裹的配送和同城O2O的配送是分开两个独立系统。此次研究,将两类配送纳入同一算法中进行配送安排。此举目的,主要在于减轻企业在物流上的成本,如人力成本、车辆损耗、管理成本等。随着以大数据为基础的科学技术的不断发展,越来越多的企业,尤其是大企业,会越来越依靠算法等科学方法,减轻企业的成本,提高企业效率。在城市智能化的道路上,也朝着以更少的资源,解决更多问题的方向努力。

3。更符合现代商业场景

目前,无论国内外,关于“最后一公里”的问题研究,大多是基于理论,提出观点意见,而并未根据科学的算法去实现规划,解决“最后一公里”的现实问题。如今,无论是日常生活,还是商业职场,都愈发重视数据的作用。依托大数据做出决策,更加符合现代商业场景的情景,更能为企业未来的场景规划提供可靠的依据。

1。4数据来源

阿里巴巴旗下数据竞赛平台——“天池”数据平台于2016年7月下旬开展“最后一公里极速配送”算法大赛,由菜鸟网络提供的线下真实产生的数据,包括124个网点、9214个配送点、598个商户、9214个电商订单等数据。 (责任编辑:qin)