【摘 要】
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在新零售和智能制造的经济环境下,消费和生产方式的个性化、定制化趋势愈加明显,配送方式更加要求“多批次、小批量”,运输的规模效益减弱。论文对单物流中心进行了协同配送模型的构建,利用遗传算法对协同运输的物流中心车辆进行路径优化。结合新零售配送实例,对其路径优化前后的经济、环境绩效加以比较,结果表明协同配送与传统配送方式相比在成本和碳排放方面皆具优势,对降低企业物流配送成本,提高物流资源的利用率以及减少环境污染具有一定的指导意义。
【机 构】
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山东科技大学交通学院,北京交通大学交通运输学院
【基金项目】
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2020年度青岛市社会科学规划项目“青岛市制造业可持续弹性供应链管理研究”(QDSKL2001118)。
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在新零售和智能制造的经济环境下,消费和生产方式的个性化、定制化趋势愈加明显,配送方式更加要求“多批次、小批量”,运输的规模效益减弱。论文对单物流中心进行了协同配送模型的构建,利用遗传算法对协同运输的物流中心车辆进行路径优化。结合新零售配送实例,对其路径优化前后的经济、环境绩效加以比较,结果表明协同配送与传统配送方式相比在成本和碳排放方面皆具优势,对降低企业物流配送成本,提高物流资源的利用率以及减少环境污染具有一定的指导意义。
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