生鲜电商与冷链物流发展现状

正全程冷链成本高配送时间长基于生鲜产品冷藏要求高、保质期短、易损耗的特征,冷链仓储与物流是生鲜电商的必须选择。由于我国第三方冷链物流企业较难完成地点分散、配送时间不稳定的生鲜配送业务,部分有实力的生鲜电商企业纷纷采取自建冷链模式,在采购、储存、配送等环节全程使用冷链以提高客户满意度,但成本始终高居不下。     

基于生鲜品多中心联合配送的半开放式车辆路径问题

针对生鲜品的物流配送问题,提出一种半开放式的多配送中心联合配送模式。考虑到生鲜品运输的时效性要求,设计了相应的时间窗及惩罚成本,构建了以车辆运输成本、派遣成本、时间惩罚成本及生鲜损耗成本等总和最小的优化模型,并设计了蚁群算法对其进行求解。通过算例对比验证了模型与算法的有效性。算例实验表明,半开放式多配送中心联合配送模式优于以往单配送中心独立配送模式,能快速对客户的生鲜需求做出响应,提高物流配送效率,减少生鲜品的损耗,进而降低总的物流配送成本,促进生鲜物流的快速发展。     

多中心冷链共同配送路径优化及利润分配研究

针对多中心冷链共同配送车辆路径优化研究在生鲜商品新鲜度、资源共享以及合作利润分配机制方面研究的不足，提出了新鲜度约束下多中心冷链共同配送车辆路径优化及利润分配问题。首先，在满足生鲜商品新鲜度要求的前提下建立以车辆配送总成本最小为目标的车辆路径优化模型。其次，根据模型特点，应用K-means聚类算法确定客户点的服务关系，设计改进的混合蚁群算法进行求解。最后，利用Shapley值利润分配模型计算不同联盟体下各企业的利润分配值。结果表明冷链物流企业之间通过联盟合作，可以增加企业利润，且联盟规模越大，企业获利越多。     

情景迁移学习的多网合作碳交易供应链优化

为解决碳交易背景下跨企业供应链网络的联合优化问题，提出一种碳交易供应链多网双向合作整数规划模型以及一种情景迁移学习算法。前者针对跨企业供应链网络间的协同决策，引入合作成本、伙伴共享、协同运输及横向物流，建立针对经济侧和环境侧的目标函数，并通过基于配额的碳交易手段将二者进行量化整合。后者融合马尔可夫决策过程和信息积累机制，可有效学习不同情景下的求解经验，实现了模型的高效率、高精度可迁移求解。基于真实企业数据的实验结果表明，所得方法的求解速度优于CPLEX求解器92.68倍。迁移学习模式在不同规模算例下的效率和精度上均优于独立学习模式，且具有良好的兼容性和鲁棒性，能够有效处理大规模算例。     

沿途补货的多车场开放式车辆路径问题及蚁群算法

针对大区域多仓库多需求点的物流配送系统,建立了基于沿途多点补货策略的开放式车辆路径问题模型,强化了区域之间物流资源的整合和配送路径的跨区域优化。根据该模型需货车沿途多次访问仓库补货的特点,提出了带补货控制因子的蚁群算法。利用补货控制因子对仓库和需求点的区别赋权,控制了货车对仓库的访问时机和次数,从而解决了多仓库且车辆装载能力有限的开放式配送网络中货车沿途补货的问题。仿真试验表明了该算法的有效性和稳定性。     

面向物流任务的跨组织边界物流资源优化配置

针对物流任务执行过程中物流资源配置效率低的问题,结合物流资源优化配置过程多目标、多约束、环境多变的特点,提出面向物流任务的跨组织边界物流资源优化配置策略。该策略设计了以物流资源信息共享平台为基础的跨组织边界物流资源优化配置流程,并重点针对配置流程中物流资源优化配置方案的确定,建立以时间、成本、质量和服务为目标的跨组织边界物流资源优化配置模型,并给出基于遗传算法的求解过程。以一个商品车配送任务的实例验证了该流程、优化配置模型及求解方法的有效性与实用性。     

考虑客户价值的动态竞争性物流网络优化

为了在动态竞争环境下构建合理的物流网络,提出考虑服务水平、产品价格及距离的客户效用函数,基于客户价值差异及其动态变化建立了以企业为领导者、以竞争者为跟随者的销售终端优化双层规划模型和企业上游产销网络优化模型,从而实现企业物流网络的整体优化。针对该模型的特点,采用带精英策略的快速非支配排序遗传算法等设计了迭代求解算法并进行了数值仿真,结果表明:企业在利润和销量上均获得了较好的结果,所占比例分别为50.81%和55.75%,该结果比Lingo10.0编程计算的结果更优。通过数值仿真分析表明了模型和算法的有效性,为动态环境下基于客户价值差异的物流网络设计提供了理论支持。     

面向需求不确定的混装线物流车辆配送区域划分方法

静态的物流车辆调度方案难以适应需求不确定引起的混流装配线物料需求动态变化,导致配送效率低下,甚至生产流程紊乱等问题。针对此问题,提出了一种面向需求不确定的混流装配线物流车辆配送区域划分方法。首先,分析需求不确定对物流车辆配送量的影响,提出了基于信息熵的配送任务复杂性测度方法。其次,在复杂性测度的基础上,建立以物流配送车辆满载率最大、配送任务复杂度最小为目标的调度优化模型。最后,在实例中应用遗传算法对调度优化模型进行求解,得出物流车辆配送区域最优划分方案。结果表明,所提方法能够输出适应需求不确定的物流车辆配送区域划分方案,满足需求变化的同时,保证车辆满载率维持在最高水平,并降低配送任务复杂度,减少配送错误发生率。     

带时间窗的生鲜产品冷链配送优化模型的构建与应用研究

为保证生鲜产品的新鲜程度并有效节约成本,构建了带时间窗的生鲜产品冷链配送优化模型。分析了配送成本的构成要素,在考虑时间惩罚成本的同时考虑车辆固定成本、运输成本、运输距离补偿费用、货损成本、制冷成本和汽车尾气惩罚成本,在此基础上,构建了考虑时间约束的总成本系统优化模型,并采用禁忌搜索算法和MATLAB对实例进行了分析,说明了该模型的可行性。     

送提一体与终端共享下的最后一公里配送选址—路径问题

为有效解决电商物流最后一公里配送问题,基于最后一公里配送特征分析,从系统集成优化的角度出发,对送提一体与终端共享下的多主体共同配送选址—路径问题进行了研究。在该问题中,任意客户均存在两种服务方式,自提点可同时服务不同企业的客户,且能够被不同企业的配送车辆访问。针对该问题,建立了以系统总成本最小化为目标的整数规划模型,并设计了一种融合遗传算法、局部搜索算法及多种先进进化与搜索策略的混合遗传算法予以求解。在此基础上,通过基于标准算例库和实际案例的对比仿真实验验证了算法和模型的有效性。     

B2C模式下配送中心与末端节点的两阶段布局优化模型

在配送中心数量已知的假设下,分别考虑顾客满意度最大和运输成本最低两个目标,对B2C模式下城市配送物流网络中的末端节点选址数量、配送中心和末端节点的选址位置问题进行研究,建立了两阶段布局优化模型。第一阶段,通过中心偏移二次聚类算法求解末端节点的数量和位置;第二阶段,通过基于最小生成树的聚类算法和非线性规划模型实现配送中心的选址。通过算例验证了该模型的有效性,在电子商务企业构建B2C模式下的城市配送物流网络时,可为配送中心和末端节点的布局规划提供一个较好的方案。     

考虑退货期限的生鲜电商冷链宅配供应链决策与协调

为研究生鲜电商企业与配送企业,以及消费者组成的存在退货且有退货期限的冷链宅配供应链协调问题,讨论了集中决策和分散决策下的退货期限、销售价格、新鲜度、保鲜努力程度、收费策略以及最优利润。研究发现,利润最大化时,集中式决策允许更长的退货期限;当退货期限达到某一数值后,提高退货期限会使配送企业的利润减少,致使其没有动力提供对应的保鲜水平。通过设计组合契约协调发现,在配送企业的收费策略满足一定条件时,可以实现帕累托最优,调整契约分摊系数可以实现利润在生鲜电商企业与配送企业间的不同分配。     

高端装备制造企业智能物流管理模式研究

针对高端装备制造企业为核心的产业链,提出了集成供应、生产、销售、逆向物流,中央集控,分布式布局的智能物流管理模式。该模式构建了跨时空、跨地域、信息集成、物物相联的智能物流系统。该模式分步分阶段实施后,可实现全产业链物资、产品及服务的存储、配送、回收的一体化运作,从而有效提升交付水平和质量,并优化供应链运作成本。同时,还将带动产业链成员共同转型升级,具备较好的探索和示范效应。     

带温度决策与质量管理的冷链物流配送优化

易腐生鲜水果在冷链配送过程中易受冷藏温度与配送时间的影响，当产品到客户点时，由于部分产品发生霉变导致该批货物验收不通过，增加了冷链物流的运输成本。针对此现象提出以带温度决策与订单替换的非线性混合整数规划运输配送模型。针对该模型使用了TheGeneralAlgebraicModeling System(GAMS)与遗传算法进行求解。结果表明本模型在优化配送路线的基础上，优化了配送路线的车辆的制冷温度与有效的管理控制客户订单的产品质量。对比传统恒温冷链配送模型，该模型仅考虑运输过程中产品质量的变化，使得配送总成本降低了17.97%。     

爆仓危机中网络零售企业物流伙伴选择机制

为了解决网络促销时的超量订单和物流企业滞后的服务能力引发的爆仓危机,在不进行高额固定资源投入的前提下,从网络零售商临时性超额订单的物流解决方案入手,提出电商企业设置物流服务限价和物流企业自主报价两种物流伙伴选择模式。根据各模式中物流合作形式和订单分配方案的不同,分别构建了物流服务商选择过程中的动态博弈模型。在分析各利益主体最大期望效用的基础上,通过数值仿真研究了物流企业数量和规模、电商企业促销品类、共享信息失真等因素对外包物流模式选择的影响,并根据爆仓情形下网络零售商的物流决策,以及物流企业的应对方式提出了对策和建议。     

面向离散制造业的装配车间生产物流规划分析

本文以离散制造企业C的装配车间为例,对该车间生产物流进行了业务现状和需求分析,通过对其工艺布局的优化,基于新的工艺布局建立了AGV数量测算模型,并进行了车间实际需求AGV数量测算,最终提升了企业生产现场的作业效率,优化了车间物流,同时,降低了配送成本。     

第四方物流的体系结构和运作模式研究

为了提高供应链管理的运作效率 ,许多企业将其物流业务外包给专业物流服务提供商。介绍了第四方物流的概念 ,分析了第四方物流的特点及支撑环境。以某物流企业为背景 ,设计了第四方物流体系结构及其电子商务模式下的运作模式 ,提出了其配送体系架构 ,分析了第四方物流设计及实施的关键因素 ,提出了第四方物流决策支持系统软件功能模型及技术实现方案。该系统可有效地管理物流及第三方物流供应商的基本信息 ,根据客户、供应商在线交互信息 ,实现第三方物流的运输路线及运输载体选择 ,对物流方案进行优化决策 ,保证了该企业进出口贸易物流服务的快速度、高质量和低成本     

基于时间窗指派的污染路径问题

考虑物流企业与客户对配送到达时间一致性的诉求,同时结合国家节能减排要求对车辆路径问题进行研究.物流企业需要在配送开始前为客户指派一个时间窗,由于客户具有配送前不确定需求的特点,通过引入需求场景概念,建立了以最小成本(碳排放成本和旅行成本)与最小配送时间为目标的基于时间窗指派污染路径问题的双目标优化模型.考虑到模型的复杂性,设计混合遗传—禁忌搜索算法.通过算例对设计的混合算法与构建的双目标模型进行分析,验证模型与算法的有效性,并与传统目标行驶距离最小和配送时间最小的指标进行数据对比分析.实验结果表明,基于时间窗指派污染路径问题的模型能够有效减少碳排放成本和旅行成本,但会引起配送时间的增加.     

智能生产物流系统模型及平台研究

提出了基于工业4.0的智能生产物流系统模型,并构建了智能生产物流系统管理平台。该平台重点论述了智能配送模块,并对其中的子模块如瓶颈智能控制、智能配送和智能存储进行了详细论述。平台通过配送、缓存、仓储的智能化减少了生产中的瓶颈和在制品,从而优化了生产物流系统。     

第三方物流企业电商化转型与服务水平决策

针对第三方物流企业与电商企业相互渗透、深度融合的现象,在分析第三方物流企业电商化转型决策问题上引入了物流服务水平优化,利用委托代理理论建立了第三方物流企业与电商企业的动态博弈模型,分析了第三方物流企业电商化转型的条件,以及转型后的物流服务水平的优化决策。研究发现:存在一个基础市场规模阈值,当基础市场规模小于等于该阈值时,第三方物流企业会选择电商化转型;当基础市场规模大于等于该阈值时,只有当第三方物流企业预计转型后所占的市场份额大于等于阈值时才会选择转型,反之则不会转型;即现阶段第三方物流企业若想电商化转型成功,须将目标市场定位于尚未发展成熟的电商板块,以自身物流优势占据足够大的市场份额。第三方物流企业转型后,将提高整个物流服务水平,增加电商市场产品销量。