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商品整合及受限拆分交付车辆路径问题研究
| 论文题名： | 商品整合及受限拆分交付车辆路径问题研究 |
| 关键词： | 车辆路径;物流业;商品整合;拆分交付;变邻域搜索 |
| 摘要： | 当前市场上的产品极其丰富，顾客的需求变得更加个性化和多样化，需求方在市场中的地位也越来越重要。企业想长期持续地盈利就必须以更好的服务使顾客满意并吸引更多顾客。在此背景下，如何将多样的商品以最小的成本配送到顾客手中并使顾客满意,是当前物流业亟待解决的问题。 针对上述问题，有学者针对多种商品配送的场景，考虑同种商品订单不可拆分，以最小化配送成本为目标，提出商品受限拆分交付车辆路径问题(CommodityConstrainedSplitDeliveryVehicleRoutingProblem,C-SDVRP)。其中，同种商品订单不可拆分是许多场景下顾客的实际要求，包括商品本身无法拆分跟顾客不方便多次接收同种商品的情况。该问题更实际地考虑了顾客方的要求，受到企业和学术界的广泛关注。 然而，现有文献尚未考虑商品整合对C-SDVRP配送效率的影响。商品整合旨在配送过程中将不同车辆中的商品整合到一辆车中，以提高车辆利用率。基于此，本文首先在多商品流模型的基础上引入相应的决策变量，构建商品整合及受限拆分交付车辆路径问题(CommodityConstrainedSplitDeliveryVehicleRoutingProblemwithShipmentConsolidation,C-SDVRPC)模型。其次，针对问题特点设计变邻域搜索结合0-1整数规划的数学启发式算法求解。其中，变邻域搜索主要用于构造潜在的配送路径，0-1整数规划的嵌入则考虑了路径中商品整合的可行性。最终，使用124个基准算例及德州商储超市的真实算例进一步验证了本文数学启发式算法的有效性。 本文首次建模并求解了C-SDVRPC。所提出的混合整数线性规划模型很好的刻画了商品整合的过程，且具有良好的拓展性。所设计的数学启发式算法为解决该问题提供了思路且求解效果良好。基准算例实验发现商品整合可以有效提高配送效率，尤其是在顾客位置比较分散时，作用更加明显。德州商储超市的真实算例实验发现，在管理成本可控的前提下，C-SDVRPC能为该企业降低至少15％的配送成本。 |
| 作者： | 孔德馨 |
| 专业： | 管理科学与工程 |
| 导师： | 赵培忻 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 山东大学 |
| 学位年度： | 2023 |
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