【摘 要】
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近年来,随着互联网和电子商务的快速发展,网购群体也随之增长。这一现象使得物流订单量呈逐年递增的趋势,特别是在各大电商开展促销活动之时,物流订单量更是呈井喷现象,达到平时三倍之多,导致物流配送系统出现运力资源不足、配送延迟和网点爆仓等问题。众包物流作为一种新兴模式,具有运营成本低且能充分利用社会闲散资源的优点,有助于缓解需求井喷下的物流配送压力。因此本文将众包模式引入两级物流配送系统,考虑服务网点位
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近年来,随着互联网和电子商务的快速发展,网购群体也随之增长。这一现象使得物流订单量呈逐年递增的趋势,特别是在各大电商开展促销活动之时,物流订单量更是呈井喷现象,达到平时三倍之多,导致物流配送系统出现运力资源不足、配送延迟和网点爆仓等问题。众包物流作为一种新兴模式,具有运营成本低且能充分利用社会闲散资源的优点,有助于缓解需求井喷下的物流配送压力。因此本文将众包模式引入两级物流配送系统,考虑服务网点位置的优劣,对众包模式下的两级物流配送路径问题展开研究,主要研究内容如下:（1）针对需求井喷状态下的物流运力资源不足和社会资源利用率不充分等问题,提出两级众包物流配送策略。根据该配送策略特点,将整个配送方案的优化过程拆分成服务站选址、一级企业车辆路径优化和二级众包车辆路径优化。针对每个优化过程建立相应的数学模型,并将一级路径与二级路径模型融合,建立两级众包车辆路径模型。通过验证不同模型参数下优化的物流配送方案,证实了通过选址加路径规划方式优化物流配送的有效性。（2）针对服务站选址与两级车辆路径的目标函数不一致而导致优化结果存在冲突的问题,将服务站选址模型与两级车辆路径模型融合,建立选址和两级车辆路径混合数学规划模型,使其在同一目标函数下进行优化。通过求解该模型并与选址和两级车辆路径分开优化进行对比分析,证实了该模型能够求得更优的物流配送方案。（3）为快速求解两级众包物流配送路径问题,提出一种离散麻雀搜索算法。为提高算法收敛速度,设计初始解生成算法获得较好的种群。并将该算法优化结果与GUROBI求解器和遗传算法的求解结果进行对比,验证本文算法在求解两级众包物流配送路径问题的有效性和高效性。（4）以A快递公司在成都市的两级物流配送为实例数据,通过本文算法优化该实际案例在传统配送模式和众包配送模式下的车辆路径,结果表明众包模式在车辆数量、车辆路径成本、延迟惩罚成本和延迟客户数量均优于传统配送模式,证实了两级众包物流配送模式的优越性。
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