基于模糊随机需求的B2C多品采配协同模型及其粒子群算法求解

来源 :管理工程学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ning0001

【摘要】

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面对繁多的商品品类和多变的采配流程,B2C(Business to Consumers)电商物流运营的主要挑战之一即是合理刻画顾客小批量、不确定性的需求以实现采配流程的平稳高效运行。本文

【作者】

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崔利刚任海利邓洁张亚军

【机构】

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重庆交通大学经济与管理学院,重庆理工大学知识产权学院,贵州财经大学工商管理学院

【出处】

：

管理工程学报

【发表日期】

：

2020年6期

【关键词】

：

企业对消费者联合补货及配送模糊需求粒子群算法 B2CJoint replenishment and deliveryFuzzy demandsPartic

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(71602015),教育部人文社科青年基金资助项目(16YJC630014),重庆市基础与前沿研究计划项目(cstc2016jcyjA0530),贵州省教育厅课题(黔教合KY字[2018]159),重庆市研究生科研创新项目(CYS17216)

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面对繁多的商品品类和多变的采配流程,B2C(Business to Consumers)电商物流运营的主要挑战之一即是合理刻画顾客小批量、不确定性的需求以实现采配流程的平稳高效运行。本文针对B2C电商企业多品补货需求的不确定性,将商品需求假设为三角模糊变量。同时,考虑基于历史数据的模糊变量确定存在随机可能性判断,本文运用模糊期望值理论,构建以成本最小化为目标的多品采配(Joint replenishment and delivery,JRD)协同模型。模型采用粒子群算法(Particle Swarm Op

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