【摘 要】
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大数据背景下即时配送平台对客户进行精细化管理已成为可能.为寻求企业长期发展,将客户分类融入到车辆路径问题中,用有限的资源提高配送准时性以得到优质客户的维持和发展,为
【基金项目】
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教育部人文社科项目(18YJC630114,20YJAZH123),陕西省自然科学基金(2020JM-211),西安市科技计划项目(XA2020-RKXYJ-0143).
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大数据背景下即时配送平台对客户进行精细化管理已成为可能.为寻求企业长期发展,将客户分类融入到车辆路径问题中,用有限的资源提高配送准时性以得到优质客户的维持和发展,为企业赢得更多潜在效益.本文结合客户的消费行为将客户分为多个层级,根据每层级客户的特点设置超时惩罚成本,构建出基于客户分类的即时配送路径优化模型,并根据问题特点设计遗传算法求解,最后,结合某即时配送平台的业务场景进行案例分析,验证了模型和算法的有效性.
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