【《生鲜电商末端即时配送路径优化模型建立案例分析》1700字】

生鲜电商末端即时配送路径优化模型建立案例分析目录TOC\o"1-3"\h\u31080生鲜电商末端即时配送路径优化模型建立案例分析 110761.1问题描述 1235261.2模型假设 2275821.3配送路径优化模型建立 2148111.3.1配送成本分析 2202891.3.2参数与变量定义 3260571.3.3模型建立 4236041.3.4约束条件 41.1问题描述随着生鲜电商市场规模的不断扩大，生鲜电商平台的客户订单量急剧增长且客户接受配送服务的时间随机性较大，生鲜电商末端配送的成本不断增长，因此，如何在保证顾客满意度的前提下降低末端配送成本对于生鲜电商企业就显得尤其重要。本文的研究目标就是在多车辆的配送方式下寻找每辆配送车的最优配送路线，降低配送成本。研究问题具体描述如下：生鲜电商末端配送网络由一个配送中心、若干配送车辆和多个客户配送点组成。路径规划前，配送中心与各配送点具体地址已知，配送车辆的型号与车载最大容量以及每位客户的需求量和可接受服务的时间范围已知。配送车辆均从配送中心出发，在一定的约束条件下对配送车辆和客户配送点进行合理分配，然后规划配送路线，安排配送车为顾客提供配送服务，完成任务后配送车需返回配送中心。基于以上描述，为了降低生鲜电商企业配送服务的成本并及时满足顾客需求，运用遗传算法求解本文构建的以配送总成本最小为目标的数学模型，寻找最优的配送路线为生鲜电商末端配送服务提供决策依据。1.2模型假设在实际生活中，生鲜电商为顾客提供配送服务时会受到各种因素的影响，比如天气、路况、交通管制、车辆自身因素等。因此，为简化模型计算过程，提高模型的适用性和有效性，本文在不影响模型最终求解结果的前提下做出如下假设：库存充足，不存在缺货现象，能满足所有顾客的总需求量；配送中心所提供的配送车辆数量充足、车辆与冷藏箱型号以及冷藏箱最大容量已知且相同；配送车辆的冷藏箱容量远大于一个客户对货物的需求；每位顾客对生鲜品的需求量、配送车辆的行驶速度、配送中心及客户点相对平面坐标等参数是已知的；每辆配送车的行驶速度为固定值，不考虑变速、交通状况、天气等因素的影响；不考虑生鲜产品的退换情况；模型中所涉及的距离均采用欧几里得距离，且客户点之间的配送时间等于欧几里得距离。1.3配送路径优化模型建立1.3.1配送成本分析（1）固定成本固定成本主要指生鲜电商安置配送车辆以及配送设备所花费的资金，不因其他因素而变动，因此固定成本可以表示为;（2）运输成本运输成本主要是指配送车辆在从离开到返回配送中心期间提供服务过程中消耗的资金，它受车辆提供服务次数和行驶距离的影响，行驶距离越长，提供服务次数越多，损耗费用就越高。因此在生鲜产品末端配送过程中产生的运输成本可以表示为式（3-1）： （3-1）（3）制冷成本制冷成本是指配送车辆冷藏箱更换制冷剂的花费，而制冷剂的制冷效果受使用时间的影响，会随着配送时长的增加而失去效果，因此制冷成本主要由更换制冷剂带来的成本构成。制冷成本函数见式（3-2）： （3-2）1.3.2参数与变量定义现对生鲜电商末端即时配送路径优化模型相关参数与变量进行定义：：客户点和配送中心集合，N={0,1,…,n}，其中，0表示配送中心；：客户点集合，N’={1,…,n}；：配送中心的配送车辆，K={1,…,m,…}；：配送车单位距离的运输成本；：配送车k从客户i到客户j的距离，i，j∈N；：客户i服务时间（min），i∈N’；：每辆配送车冷藏箱的最大容量；：制冷剂有效时间；：配送车在配送过程中的的速度；：配送车k到达客户i的时间，=0为配送车k的初始化时间；：客户i对生鲜产品的需求量，i∈N’；：配送车每次更换制冷剂的成本。1.3.3模型建立基于模型假设以及对配送成本构成的分析，构建以配送成本最小化为目标的生鲜电商末端即时配送路径优化模型如下：（3-3）其中，式（3-3）表示路径优化模型的目标函数。1.3.4约束条件（3-4）（3-5）（3-6）（3-7）（3-8）（3-9）（3-10）其中，约束条件式（3-4）表示配送车从配送中心出发完成配送服务后返回配送中心；约束条件式（3-5）表示每辆配送车在实际车载容量不超过最大车载容量的前提下为顾客提供配送服务满足需求；约束条件（3-6