B2C电商物流末端众包配送服务质量管控研究

作为物流领域的新业态,众包配送具有先天的优势,但在实践操作中问题却层出不穷.通过分析众包配送的发展现状,探究B2C电商物流末端众包配送服务质量问题产生的原因,构建服务质量管控体系,并提出相应的管控机制,以期推动B2C电商物流末端众包配送服务的健康发展.     

基于众包模式的两级开闭混合车辆路径优化

针对在需求井喷状态下的物流运力资源不足和物流企业自身与社会闲散资源利用率不高的问题,提出采用企业车辆完成一级配送,社会车辆完成二级配送的具有最优中转站的两级众包物流配送策略. 考虑客户对服务时间的要求,以路径成本与服务延迟惩罚成本总和最小为优化目标,建立带时间窗的两级开闭混合式车辆路径规划数学模型. 根据模型特点构建基于启发式策略的离散麻雀搜索算法,该算法在迭代过程中可以自适应选择操作算子. 通过与GUROBI精确求解器和遗传算法优化算例的结果对比,验证所提算法的有效性. 对比不同配送模式下的各项成本,结果表明所提策略能够有效降低物流运输成本和提高客户满意度.     

末端配送服务模式与路径联合优化

考虑末端配送服务模式对服务质量和配送成本的影响,提供一种末端配送服务模式与路径联合优化方法.以配送成本和客户满意度为双目标建立混合整数规划模型,改进NSGA-Ⅱ求解模型,并且利用GUROBI求解器验证所建模型的有效性.通过求解不同规模算例发现,改进NSGA-Ⅱ具有求解稳定性,并且仅用GUROBI求解时间的1/10便能够得到高质量Pareto解集,与传统NSGA-Ⅱ相比,改进NSGA-Ⅱ求解时间平均仅增加23 s,求解质量平均提升3.37%,表明改进NSGA-Ⅱ优于GUROBI求解器和传统NSGA-Ⅱ.通过敏感度分析发现,与仅利用单一末端配送服务模式相比,物流企业综合利用多种末端配送服务模式能够更好地平衡配送成本与客户满意度水平,合理增加自提柜和自提点数量,拓宽客户收货时间窗宽度有助于降低配送成本.     

众包模式下任务的定价算法及打包发布方案

研究了众包模式下企业发布任务的定价方案和打包发布方式。对于单个任务的定价,首先通过K-means算法,按照地理位置对任务进行聚类;然后根据每个任务与聚类中心的距离,借助历史价格极差得到任务的新定价。对于任务的打包发布方式,根据任务和会员之间的距离及会员的任务完成能力、信誉度,给出任务打包方案。最后通过"拍照赚钱"这个具体实例实现了两种算法,验证了它们的可行性及有效性。     

基于HACO-ALNS的车辆与无人机协同配送问题研究

针对物流配送需求增大、“最后一公里”交付困难、车辆或无人机配送均具有一定局限性等问题,作者提出了带有动态能耗约束的车辆与无人机协同配送问题,以最小化总配送成本为目标建立了混合整数规划模型,在约束中考虑了无人机一次起飞可完成多点配送、客户点差异等限制。设计了一种基于自适应大邻域搜索的混合蚁群算法进行求解,在蚁群算法中融入遗传算法,设计新的启发式因子。实验结果表明,该算法在不同规模算例上均具有良好的求解精度和运行速度。与不同配送模式的对比表明,多点配送的无人机装载率比单点配送高22.1%,动态能耗模式的成本与固定能耗相比平均降幅为3.31%。     

众包服务中基于公平性最大化的团队组建方法

众包服务已成为各个领域的主流服务计算范式。在众包服务中,如何选择合适的移动用户形成团队并用于众包服务是一个挑战性的问题。目前大多数研究都集中在使通信成本最小化的团队组建方法上,但在众包服务实际应用中,存在不基于沟通成本最小化的团队组建问题;因此,文章在社交网络框架下提出了基于公平性最大化的团队组建方法,给出了基于公平性最大化的团队组建方案和任务众包算法,并在实际社交网络中验证了基于公平性最大化的团队组建方案和任务众包算法。其结果表明,所提出的基于公平性最大化的团队组建方法是有效的,并在众包服务中具有实际应用价值。     

考虑成本最优的物料配送方式组合优化模型

针对生产过程中单一物料配送方式所导致的成本过高问题,开展考虑成本最优的物料配送方式研究,基于批量配送和kit配送方式,以物流配送的总成本最优为目标,构建改进的物料配送方式组合优化模型.以汽车生产车间装配线为例,给出物料配送最优方案并进行有效性验证,结果表明:与批量配送方式或kit配送的方式相比,改进的物料配送方式组合优...     

网络科学的发展新动力:大数据与众包

大数据时代的来临给网络科学带来了新的发展机遇,但如何处理海量数据也成为网络科学领域面临的严峻挑战.与大数据时代同时到来的,是近年来兴起的众包项目模式.公开竞赛和数据公开等众包形式,已成为解决数据领域问题非常流行的方法.该文概述了海量数据和众包模式在多个方面对网络科学发展的促进作用,并详细介绍了2013年首届阿里数据平台创新大赛的竞赛流程和本团队的获奖成果.在众包模式的驱动下,人们期待以大数据处理为中心的数据科学和网络科学相辅相成、共同发展.     

互联网时代的翻译众包服务及行业启示研究

翻译众包是通过信息技术将企业、服务商和译者有机结合的翻译模式.文章在介绍了翻译众包服务的产生后,对不同阶段的发展模式进行了研究,并重点分析了Web3.0时代的翻译众包特点,进而从翻译模式、翻译教育和翻译标准三个方面阐述其为翻译行业带来的启示.     

基于蚁群算法的速冻蔬菜配送路径优化研究

以安徽某公司速冻蔬菜为例,介绍了基于蚁群算法的冷链物流配送路径优化问题的研究。通过对安徽某公司配送速冻蔬菜的现状与不足、车辆路径问题及求解算法的特点、蚁群算法模型的建立与应用等进行详细分析,建立了基于蚁群算法的冷链物流配送路径优化研究模型,使其在销售速冻蔬菜时能够达成配送路径更短、配送时间更少、配送成本更低、客户满意度更高的目标。     

ALNS算法求解带软时间窗同时取送货的PCVRP问题

考虑电子商务环境下订单种类多、批量小等特点,在现有奖金收集车辆路径问题(PCVRP)模型的基础上加入时间窗约束和同时取送货需求,建立了带软时间窗同时取送货的PCVRP模型.设计了自适应大邻域搜索算法(ALNS)进行求解,采用插入法生成初始解,再用ALNS对初始解进行改进.通过仿真实验将设计的ALSN算法计算结果与使用遗...     

改进人工蜂群算法的农村DRT路径优化研究

农村地区居民的出行需求低且分布分散,导致常规公交运营难以为继.针对农村公交运营成本高、运输效率低的问题,基于农村居民出行需求特征,构建了考虑农村地区需求响应公交(DRT)同时接送模式的车辆路径问题模型,提出一种改进的两阶段自适应大邻域人工蜂群算法(adaptive large neighborhood search a...