随着企业的不断发展,为了尽可能多的去整合一切可利用的资源,越来越多的电商经营者选择以自营的方式经营自己的企业,推广自己的品牌。现在自营的形式已经逐步渗透到各行各业当中,自营形式在餐饮业,服务业乃至教育行业都屡见不鲜。与此同时各自营企业为了进一步打造自身与其它同质品牌的差异性,保证自己品牌产品的质量以及促使自己企业的利润实现最大化,他们开始寻求新的一些供应方式——打造属于自己的产品生产基地,采取统一管理、统一配送的供应方式。生活中有很多这样的实例,比如:一些大型的自营电商,一方面为了保证在其平台上销售的商品质量良好,保证自己货源的稳定性,另一方面也为了优化购买者的用户体验,从而达到提高其品牌知名度、增加销售额来实现利润最大化的目的,他们大都采用统一采购商品,集中放置货物并且统一配送的方式,拥有自己的生产基地和大型储物仓库,像现在我们经常会在网购时光顾的京东等大型自营电商,都是采取这种模式。为了更好的运用这种模式,京东就拥有自己的管理中心,采购中心和物流中心,还有自己的物流集散中心和仓库等。在大型自营电商统一配送商品的过程中,运输费用的多少直接影响着他们的总利润,为了定量的分析配送商品过程中的运输费用,本文应用图论和模糊数学等相关知识建立数学模型,以找到使得运输费用相对较小的运输策略,为自营电商的商品运输提供可行的,可以降低运费的方法。本文建立了两个数学模型,模型一,称为“最小运费模型”,是以图论为基础,利用图论中的最小分枝算法[1]联系实际的一个数学模型。建模及计算过程是,首先,根据不同城市之间运费的差异,通过定义一个可优化量,将大型自营电商统一配送商品的运费问题转化成一个最小分枝问题;然后,利用最小分枝算法结合实际情况进行计算,通过计算得出了使得运费较小的方案;最后从数值上对不同的策略结果进行了对比,结果表明利用本文中提出的最小运费模型求解得到的策略可以使商品配送过程中的运费达到更小。模型二,称为“运费-时间优化模型”,是在模型一的基础上考虑了商品配送过程中的运输时间,是对最小运费模型的进一步优化,因为在商品配送过程中不止会考虑运费的影响,运输时间也是一个非常重要的影响因素。具体的建模方法是,通过将运输时间转化为可优化量中的换算系数来将时间因素加入到可优化量中,将加入了时间因素后的可优化量称为综合可优化量,即在模型中考虑时间的影响。其中换算系数的确定采用了两种不同的方法,一种是直接利用不同城市之间的距离不同导致运输时间不同得到换算系数的方法;另一种是以模糊数学为基础,利用模糊综合评价向量得到换算系数的方法。最后将模型一和模型二的结果进行对比,发现利用运费-时间优化模型(即模型二)计算得到的策略,可以在保证使商品配送过程中的运费达到相对较小的同时使运输所需要的总时间相对较短,能够更好的满足自营电商经营者的需求。