【摘 要】
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针对顾客需求量不确定情况下末端配送中心选址及提前备货问题，提出了基于“自营+外包”配送模式的配送中心选址-配送问题。以自营配送中心的固定运行成本、提前备货成本和各种场景下的自营配送成本、外包配送成本以及缺货损失成本的期望值之和最小化为目标，建立了两阶段连续型随机规划模型。第一阶段确定自营配送中心的选址位置和各个配送中心的提前备货量；第二阶段确定各种场景下的自营配送货运量、外包配送货运量和客户点的缺
【基金项目】
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北京市自然科学基金资助项目（9212004,Z180005）； 国家自然科学基金资助项目（71771028）； 北京市属高校高水平创新团队支持计划项目（IDHT20180510）；
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针对顾客需求量不确定情况下末端配送中心选址及提前备货问题，提出了基于“自营+外包”配送模式的配送中心选址-配送问题。以自营配送中心的固定运行成本、提前备货成本和各种场景下的自营配送成本、外包配送成本以及缺货损失成本的期望值之和最小化为目标，建立了两阶段连续型随机规划模型。第一阶段确定自营配送中心的选址位置和各个配送中心的提前备货量；第二阶段确定各种场景下的自营配送货运量、外包配送货运量和客户点的缺货量等，使总成本期望值达到最小。基于Monte Carlo抽样理论设计了求解模型的样本均值近似方法；以及求解大规模问题L-shaped分解算法。通过模拟算例验证了两阶段随机规划模型的优越性和样本均值近似方法的有效性；并对自营配送中心固定运行成本、单位商品的自营配送成本和外包配送成本等进行灵敏度分析，得到了不同参数对应的最优配送策略，结果表明，正常情况下“自营+外包”配送模式是企业的最佳选择。本文同时将配送中心选址和提前备货量作为随机规划模型的第一阶段决策变量，可以帮助企业降低物流成本、提高顾客的满意度。
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