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原文传递 B2C电子商务中物流配送系统的模型与算法研究

论文题名：	B2C电子商务中物流配送系统的模型与算法研究
关键词：	电子商务;物流配送;配送中心;路径优化;模糊规划模型;遗传算法;粒子群算法;捕食搜索算法;业务流程重组
摘要：	近年来，随着网络通信和信息技术的飞速发展，Internet全球迅速普及，电子商务正逐渐成为经济增长的亮点和未来商务发展的趋势。物流配送作为电子商务运作实施的重要环节势必伴随电子商务的兴起而迎来自身发展的新机遇和新挑战。许多在传统方式下建立的物流配送系统已经不能适应电子商务发展的实际需要，尤其是对B2C型的电子商务，一方面，企业服务的对象是众多的个性化终端顾客，他们自身具有需求量小，品种多，位置较为分散等特点；另一方面，顾客对企业的配送服务亦提出了定点定时定量等更高要求，这使得我们对B2C电子商务环境下物流配送系统的研究有着十分重要的意义。本文从系统工程的角度对B2C电子商务中物流配送系统的配送中心优化设计，配送路径优化决策，配送业务流程重新构建等问题进行了研究，具体内容包括以下五个部分： (1)查阅了国内外大量的期刊、书籍、会议文集、研究报告等文献，了解物流配送系统优化问题的研究现状。同时对相关问题如电子商务、模糊规划的理论和技术进行了综述，为本文下面的研究奠定了理论基础。 (2)针对B2C电子商务中顾客需求量小，品种多，位置分散等特点，提出用分级聚类法将顾客进行分类，从而计算每类顾客单位重量商品的配送运输费用，建立了B2C电子商务中物流配送中心优化设计的数学模型。模型考虑了配送中心投资和流通加工的规模经济效应，因而目标函数中具有非线性项，同时该问题具有NP-Hard性质，难以用常规的方法求解。为此，设计了嵌入单纯形法的遗传算法对之进行求解。通过对仿真实例的计算，取得了较为满意的结果。 (3)提出了B2C电子商务中物流配送中心优化设计的模糊规划模型。模型中将顾客的需求量、供应点的供应量以及配送运输费用系数均视为模糊参数。并分析了如何运用模糊规划理论将模糊规划模型进行清晰化处理的方法。由于清晰化后的模型与(2)中提出的模型有一定的差别，不能直接用(2)中设计的算法求解。因而，依据清晰模型的特点，重新设计了一种求解该问题的嵌入粒子群算法的遗传算法。仿真结果表明了模型和算法的可行性和有效性。 (4)将B2C电子商务中实际的物流配送网络描述为由配送中心和顾客两类节点构成的不完全无向图，并采用模糊数表示车辆行驶时间和顾客服务时间的不确定性，建立了物流配送路径优化的模糊规划模型。模型的目标函数中将配送运输费用和车辆的行驶时间联系了起来，以更能反映在交通拥挤等情况下的整体配送效益。模型在经过清晰化处理后采用了嵌入FLOYD算法的捕食搜索算法求解，并与遗传算法求解的结果进行了对比分析。 (5)构建了电子商务环境下的物流配送业务流程。首先依据传统物流配送的定义和组成，设计了传统物流配送的活动流程图，然后利用改进的基于过程代数的定量分析方法对其进行分析，并结合业务流程重组(BPR)原则和电子商务环境下物流配送特点，构建了适应于电子商务环境的物流配送业务流程。最后，分析了流程重组前后的评价指标，结果令人满意。新构建的流程可为电子商务企业的物流配送业务的执行提供指导性依据。
作者：	蒋忠中
专业：	系统工程
导师：	汪定伟
授予学位：	博士
授予学位单位：	东北大学
学位年度：	2006
正文语种：	中文