【电子商务环境下S家电企业物流中心选址-配送优化研究13000字（论文）】

[17]（三）研究内容与研究方法1.研究内容本文大致的研究思路：先对所要规划的物流中心现有的网点进行现状的了解，并从中发现其存在的问题。之后采用精准重心法对做物流中心的重新选址，并分析了重新选址以后对于城市末端配送的影响，从而得出新网点选址的方案。物流网点在重新选址后，结合外部约束和企业未来发展需求，采用蚁群算法计算新、旧网点的物流配送路线，对比新、旧网点的配送路线，分析新、旧物流配送路线的差异，得出最优的配送路线方案。为企业末端配送网点的选址和配送路线规划提供一定的借鉴。本文主要的章节安排如下：第一章，阐述本文的研究背景及研究意义，并对国内外学者所撰述的与研究主题相关的文献进行研读与总结，之后说明本文的研究内容和所使用的方法。第二章，介绍电子商务的概念与特征、解释电子商务与配送的关系，针对家电产品，进一步介绍家电产品的特点以及其配送特征，最后简要概述本文建模所用方法。第三章，简要介绍S公司运营现状和物流配送发展现状以及存在问题。第四章，介绍S公司的福州市闽侯县物流中心的选址现状，对现存有的网点选址进行分析并建立精准重心法选址模型，在通过Excel线性规划得出计算结果，得出新的网点位置，并对新网点的成本进行分析。第五章，针对S公司的福州市闽侯县物流中心的配送路线现状，分析其存在的问题，通过Matlab编程，运用蚁群算法得出新、旧网点的物流配送路线，最后通过新、旧配送路线的对比，评估新的配送路线方案。最后，对全篇论文加以总结并提出展望。2.研究方法1、文献研究法查找、阅读并汇总了物流中心的选址和配送方面的研究，了解不同区域不同规模的配送中心选址和配送相关理论和模型，为本文对S公司物流中心的选址和配送提供合理且科学化的理论支撑。2、实地调研法为了使本文所撰写的内容有一定的信服力和实践意义，需要到S公司进行实地走访调研，获取准确无误的相关数据。3、定性分析法与定量分析法相结合对S家电企业福州市闽侯县的已有的网点和物流中心的基本情况进行定性的分析，并由此得出其存在的问题并以此为重新规划的方向。并对物流中心的选址和配送路径进行定量的试算和分析，通过对定量和定性两种分析方法的综合应用得出布局方案。4、对比分析法通过对已有网点和重新选址的网点进行比较分析，得出更优的方案选择，提高方案的可行性和科学性。二、相关理论概述与方法介绍（一）电子商务配送概述1.电子商务的概念与特征所谓电子商务，简而言之，它是指以信息网络技术为手段来进行商品交换的商业活动；具体指包含客户消费者、政府、供应商等一切供应和消费主体，通过利用互联网购物网站、智能终端甚至Email等电子商务工具共享信息，使得商家企业及其合作伙伴、上下游供应商、客户等主体之间的商业活动的流程实现电子化，配合企业的电子生产管理系统来提高企业生产、流通、仓储、回收等各个环节的效益。由电子商务的含义以及其发展的历史不难得出电子商务具有以下基本特征：1、服务性电子商务活动从其本质上来说是一种服务行为，基于智能终端不受地域限制的特性，消费者的购物行为也有了更多选择的余地，这种情况下，它要求企业提高服务品质，以客户为核心，充分考虑满足消费者满意度，提供更为人性化的服务。2、普及性电子商务是网络技术发展的产物，作为一种新的贸易形式，它的影响范围波及全世界的企业、用户，全世界的人民都被拉入一个数字化的网络经济中。3、整体性电子商务实际上是由人工规范操作和电子信息处理两个部分组成，二者缺一不可，才能准确无误的按照规范的程序来处理各个事务的对应工作流程，以此保证内部系统运行的严密性和整体性。4、协调性电子商务之所以能完成商业活动，其根本在于其能够使得客户与商家在交易平台上进行必要的沟通和协调，同时在其背后也需要金融机构、物流部门、技术部门的支持和协调，从而使整个交易过程顺畅进行。其交易模式如图2-1所示：图2-1电子商务交易模式5、安全性由于电子商务的交易最终在线上完成，资金的安全性就成为了人们密切关注的问题，现代解决的经典办法是在消费者和商家中间选择一个独立的第三方支付平台，只有经过双方确认，商品的交易过程才最终完成，从而为消费者提供了安全保障。2.配送的概念及功能要素配送的本质为一种高级的送货行为，通常认为配送是按照消费者的订货要求，在物流配送中心或其他物流节点进行货物配备，并以最合适的方式将货物送到对应的消费者手中。其功能要素包含六个方面的内容：1、备货与集货存货备货指货物的筹备，它包含订货、采购、进货、集货、质量检测、交接、结算等环节。其中，集货通常指将分散的小批量集中起来，它是备货的准备、基础工作；在集货的过程中，存货的发生不可避免，按存储时间的长短可以将存货分为储备或暂存，它是发挥规模效应的集中体现，只有做好备货集货存货工作，才能充分发挥配送的优势。2、分拣与配货分拣是配送区别于其他物流活动、独居特色的功能要素，配货是利用现代传输装置和捡取设备按客户既定要求将货物集中分配的物流活动。绝大多数情况下，分拣的好与坏决定了物流配送水平的质量。3、配装由于车辆存在荷载的问题，为了充分利用运力和运能，配装活动就变得不可或缺。配装活动的出现是传统送货向现代配送发展的重要标志之一。4、配送运输配送运输通常区别于干线运输，一般指运输形式中的支线运输和末端运输，其运输距离较短，规模较小，但货物的价值可高可低。通常情况下多为城市末端配送，其配送运输涉及的客户通常较多，交通路线也较为复杂，对于配装和路线的合理规划是其一大难点。5、送达服务一般情况下，将货物送达客户是配送服务的终点，但现实生活中送达服务往往需要会出现送货时间和客户时间冲突的情况，因此只有合理的选择配送时间、配送地点才能更好的完成送达服务。送达服务的质量是配送质量的重要指标。6、配送加工在一些特定的顾客要求下，配送有时也需要完成一些简单的加工服务，其目的一般较为明确且单一，它是提高顾客物流体验和满意度的重要途径之一。（二）家电产品配送概述家电（HEA）主要指家庭和类似场所使用的各种电器和电子产品。又称民用电器，日用电器。家电把人们从繁重，琐碎，费时的家务劳动中解放出来，为人类创造更加舒适优美式，健康的生活和工作环境，提供丰富多彩的文化娱乐条件，成为现代家庭生活的必须品。其产品特征如下：1．产业高度集中随全球家电业的发展，一批产业集团逐渐形成，在行业中占据垄断地位，发挥主导作用。世界知名企业包括：美国的通用电气，WAP，RCA，维克多，怀特，北美，飞利浦，杰尼斯电台，以及松下电器，东芝，日立，索尼，夏普，NEC，三洋，三菱电机，荷兰飞利浦公司，西门子等8家日本企业，联邦德国博什和德律风根，瑞典丽都（Electrolux），意大利本田，汤姆逊公司等。2.大规模专业化生产实行零部件专业化生产，总装厂实现连续化，自动化生产。生产规模一般为每年几十万台，人均生产能力高。3.技术密集型家电是新材料，新工艺，新技术的综合体现。各相关行业的新材料，新工艺，新技术迅速应用于家电行业。4.产品快速更新激烈的市场竞争促使企业不断开发新产品，更新换代，以新产品取胜。2.电子商务环境下家电产品配送的特征作为以销售家电为主的家电连锁零售行业，其物流配送模式与其他形式的连锁企业相比，具有明显的特点和差异：

1、季节性和周期性一般春秋两季买空调的人数都比较少，但是这种季节买加湿器的客户会增多，原因是春秋两个季节风比较大，空气比较干燥；但到了夏冬季，受副热带高气压带和冬季风冷空气影响，气温变化大，对于冷暖气的需求大大增加，使得买空调的人会大大增加。据相关统计，除个别城市如四季如春的昆明意外，绝大部分地区对于家电的需求旺季的销售量是淡季的十倍多。此外，近年来，电商热衷于在一些假日或特定的促销日，如双11,618等购物节大幅降价，这样使得家电产品的销售受到促销的影响十分巨大，销量会在这些特定的时期里出现剧增的情况，季节性和周期性十分明显。2、分散性

一般来说，购买产品的客户有不同的住所和不同的交通条件。这种分散性使得配送路线的规划难度直线上升，也使得配送路径的规划成为企业必须考虑的问题。

3、时效性

由于家电产品购买需要对产品进行配装等工作，因此对于配送的时效性要求更高，这就要求企业要有较强的响应机制和快速处理订单的能力，才能保证满足客户需求，以较短的数据完成送货和安装工作，以及后续的售后服务。4、安全性

家电产品一般体型相对其他货物较大，但这样也带来一个问题—即产品的配送安全要求更高，产品中诸如电视，冰箱等都需要相对稳定的运输环境，使得家电产品完好无损地被送达到指定地点。

5、增值性

家电配送更多时候在企业的是作为一项延伸的增值性服务，要为顾客提供良好的客户体验，它是家电销售的延伸性活动，这就必须必须为客户提供快捷的服务，最大限度地满足客户的需要的服务。建模方法1.精准重心法介绍精确重心法是一种选择物流中心或仓储中心位置以降成本的方法。重心法将销售成本视为交通距离和数量的线形函数。该方法利用地图确定每一个点的位置，并在地图上叠加一个坐标来确定每一个点的位置。它是一种将系统中的需求点和资源点视为分布在某一平面上的快递系统的模拟方法。将各点的需求量和资源量分别作为目标的权重，以目标系统的重心作为物流网点的最佳设定点。采用计算物体系统重心的方法确定物流网点的位置。，为了确定各点的相对距离，精确重心法首先在坐标系中标出各点的位置。坐标系可以随意建立。在国际选址中，常用经纬度建立坐标。然后根据坐标系中各点的横坐标和纵坐标值，得到运输成本最低的位置坐标x和y。Cx=DixViVi公式（2-1）公式中：Cx--重心的x坐标；Cy--重心的y坐标；Dix--第i个地点的x坐标；Diy--第i个地点的y坐标；Vi--运到第i个地点或从第i个地点运出的货物量。最后，选择求出的重心点坐标值对应的地点作为要布置设施的地点。2.蚁群算法介绍蚁群算法是一个通过概率计算，用于寻找最佳路径的方法。它是Marco，Dorigo在1992年博士论文中提出来的，它的灵感来源蚂蚁在找食物的过程中寻找路径的行为。该算法具有分布式计算，正信息反馈和启发式搜索的特征。实质上，它是进化算法中的一种启发式全局优化算法。应用蚁群算法求解优化问题的基本思想是：问题的可行解用蚂蚁的行走路径表示，整个蚁群的所有路径构成问题的解空间。随着时间的推移，短路径上积累的信息素浓度逐渐增加，选择路径的蚂蚁数量也在增加。最后，在正反馈作用下，整个蚂蚁将注意力集中在最优路径上，对应的路径就是待优化问题的最优解。三、S家电企业物流中心现状分析S企业简介S公司创建于1990年12月26日，在全国500强企业中排名第59位，在我国民营企业500强中排名第一，在全国百强品牌中排行第二，在全国百强民营企业上市公司中排名第二，企业信息化企业50强（零售业第一），商业科技企业100强（零售业第一）。它在零售行业的家电连锁企业中处于领先地位。企业新一代B2C网上商城于2009年8月18日投入试运营，2010年2月1日正式上线，并将独立采购和运营，至此企业正式启动了电子商务B2C领域。2011年，S公司实现销售收入59亿元，位居国内电子商务前三名。2012年继续加大网络购物发展力度，年销售额167亿元，但未能实现200亿元的既定目标，尽管如此，S公司依然坚持零售本质，面对互联网、物联网、大数据时代，持续推进O2O变革，全品类经营，全渠道运营，全球化拓展。随着S企业易购虚拟、图书等产品品类相继上线，以及未来S企业还将继续拓展快速消费品、百货等产品品类，S家电企业的互联网零售CPU能力也逐步凸显，企业经营已进入销售快速增大，规模效应提升，运营效率提升的良性发展道路，为社会提供了数据云，金融云和快递云的服务，开创了互联网零售盈利的新模式。因此，公司的快递需求将大大提高，届时对物流的要求将逐步提升。S家电企业配送现状早在上世纪90年代，s企业就开始了物流建设，成立了物流部，重点发展大型家电，并于2012年注册转型为第三方物流企业。随着企业规模的扩大和电商市场的拓展，在中国9个地区建成并投入使用了自己的现代物流基地，共有88个区域配送中心，300个城配送中心，近2000个快递点。快递体系覆盖中国300多个城。到2015年，苏宁将建成60个物流基地和12个自动拣选中心。截至2019年1月，苏宁物流联合天天快递相关配套仓库总面积950万平方米。拥有19个小件始发中心，60个大件始发中心，46个冷链物流仓，6个跨境口岸和6个海外仓库，465个城市配送中心，27744个终端快递点，覆盖全国2858个区县，运输车辆资源超过10万辆，干线和支线4000多条，可实现全国95％以上的24小时运输。大型化，自动化的物流管理和配送系统使得苏宁易购的配送成本低于整个行业的水平，也使其在电子商务竞争中更胜一筹。但伴随着电子商务B2C爆发式的增长，在局部地区（如福建省福州市）的物流中心逐渐无法满足需求。现有中心选址如图3-1。图3-1福州市S公司物流中心地址由上图可知，在福州市S公司物流中心只有单一的闽侯县物流中心，其门店都分布在物流中心东侧，来回运输必然存在返程空驶，运力浪费等问题，基于此，本文对福州市S公司闽侯县的物流中心选址和配送路径进行优化分析。S企业物流中心存在的问题针对福州市闽侯县S企业物流中心，我们由地图不难初步发现其物流中心与门店以及主要客户需求点的分布不合理，通过实地调研走访和综合分析研究，对于该地区的物流中心存在的问题如下:1.物流中心选址不当和配送路径规划不科学物流中心与配送路径规划没有充分考虑当地各门店的情况、配送车辆等，具体包括路线的重复率高，返程空驶，迂回运输问题严重，与各门店的距离不合理，对配送的车辆调配，配送的时间限制等因素考虑不全面。2.服务网点（门店）的辐射范围重复程度高现有的门店配送网点彼此之间距离较近，导致了服务范围重合率高，经常出现一个消费者有多个末端配送网点的配送选择，尽管这对于消费者来说是一大利好消息，但是对于物流本身而言，配送路径就出现了大量的重复运输，对于资源的浪费，成本的提高是毋庸置疑的。因此两者的权衡问题是物流中心选址布局的一大难点。3.末端配送网点利用不充分电子商务模式下，S企业的物流中心和末端配送网点主要服务于企业自身，导致企业对于业务的灵活性有所欠缺，很难依据自身的特殊性灵活改变服务对象，在这样的模式下，物流中心和末端配送网点的利用上在家电产品淡季时就要面对资源浪费。四、S家电产品物流中心选址优化分析（一）问题分析与模型建立1.问题分析（针对福州市闽侯县）随着电子商务的发展，S家电企业物流配送需求急剧增加，提升城市物流末端配送服务能力至关重要。对家电企业而言，网点的选址对成本控制具有极其重要的作用。为实现物流与电商融合发展，解决苏宁易购电商发展的瓶颈问题，适应电商环境下的配送需求，优化物流“最后一公里”的配送，现对福州市闽侯县的网点的位置重新选址，使得新网点所处位置对应的总成本最小，以提高配送网络的效率和客户的满意度，构建完善的末端配送网络，降低配送成本。2.建模思路本案例所研究的末端配送是在B2C模式下，快递员将包裹从快递企业的最后一个配送网点配送到指定的地址的配送活动。根据网点与配送点之间一对多的关系，需要从各个网点以一定的运输费率运送一定量的包裹到对应的各个配送点。这是一类单设施选址问题，而精确重心法是求解这类问题最有效的算法之一。3.符号说明表4-1重心法符号说明表符号符号说明网点集合I配送点集合J有向弧集网点i到配送点j的距离配送点j的电商包裹量M网点个数新网点i的经度坐标新网点i的纬度坐标配送点j的经度坐标配送点j的纬度坐标表示网点i是否为配送点j服务表示是否选择网点i为新网点4.模型建立在模型假设中的条件确定后，为优化末端网点的选址，只需考虑网点与配送点的距离与运输费率及其对应的包裹量，使其总运输成本达到最小。（1）数学模型公式表4-2重心法数学模型公示表公式（3-1）S.T.公式（3-2）公式（3-3）公式（3-4）公式（3-5）公式（3-6）公式（3-7）公式（3-8）其中，式（1）表示以距离最短为目标；式（2）表示网点个数约束；式（3）表示当且仅当网点i被选中时才能为配送点j服务；式（4）表示每个配送点只能由一个网点进行配送，即一对多关系；式（5）、（6）表示新网点的经纬度坐标；式（7）、（8）表示变量的0-1约束。（2）模型优化传统的精确重心法是对上述目标函数求偏微分，然后再使用迭代的方法，计算过程繁琐，本文采用Excel软件求解，故对上述数学模型进行优化如下：本文以各个网点到对应各个配送点的包裹量乘以运输费率及其间的距离，求出上述乘积之和最小的点，即：公式（3-9）其中：TC——总运输成本V——配送点的运输包裹量R——从网点到配送点的运输费率d——从网点到配送点的距离公式（3-10）与为网点的纬度与经度，xi与yi则为网点对应配送点的纬度与经度，K代表一个度量因子，将坐标轴上的一单位指标转换为通用的距离单位，如英里等。这里假设费率均为1，且K（二）算法结果通过查询和实地考察，将该企业物流中心配送网点与配送点对应经纬网数据，包裹量数据整理如下表：表4-3物流中心旧网点与配送点坐标表网点+配送点经纬度旧网点经纬度包裹量费率K距离运输成本xyxyA001119.21256826.132312119.21256826.1323125921100B001119.23080626185814.8655B002119.19846726.139633451100.18597.1497B003119.1990426.128345931100.141013.1108B004119.1777726.147157891100.378333.6707B005119.1658426468536.0773B006119.17058426.123025341100.430014.6196B007119.15089326.115758961100.638661.3037B008119.24492726.113325781100.375229.242（数据来源：百度地图坐标拾取系统）总成本210.0613将数据导入Excel如图4-1图4-1旧网点与配送点坐标Excel表格图其中，距离为配送点经纬度坐标与网点的欧式距离，运输成本=包裹量*费率*距离；（三）结果分析对图4-1的表格，利用Excel的规划求解工具计算运输成本的最小值情况下，得出新网点的选址，其结果如图4-2图4-2新网点选址以及运输成本Excel表格图由计算结果可知，新网点的最优选址为（26.1318,119.1928），其运输总成本为176.0029，相较于原物流中心网点的总运输成本210.0613，节约成本为210.0613-176.0029=34.0584五、S家电公司产品物流中心配送路径优化分析（一）问题分析与模型建立1.问题分析（针对福州市闽侯县）在电子商务末端“最后一公里”配送中，网购客户空间分布广，加上客户对配送服务的时效性、柔性与个性化需求的增强，往往使得“最后一公里”的配送路径难以得到最为合理的安排，导致车辆配送距离过长，进而增加了配送时间，降低了配送效率。基于S公司物流“最后一公里”在福州市闽侯县点与点间主要呈现一对多轴辐式网络，根据点位置和包裹量等数据信息，本文采用蚁群算法，考虑配送车辆载重量等约束，合理规划车辆配送路径，使各网点服务的配送点群体实现整体距离最短，最大限度的降低车辆配送距离，提高配送效率，减少企业运营成本，2.模型建立（1）建模思路根据福州市闽侯县物流末端配送的特点，考虑网点和配送点之间，覆盖范围和配送密度之间的关系，在各网点服务的配送点群体已知的情况下，对各网点的车辆配送路径进行逐一分析，避免末端配送覆盖范围的重叠，寻求各网点配送距离最短，满足客户时效性要求。（2）模型假设为便于车辆路径优化模型的建立，作如下假设：=1\*GB3①每个配送点的包裹量和位置已知；=2\*GB3②每个网点的位置已知，网点到配送点的距离已知；=3\*GB3③每个配送点只归属于一个网点的服务范围，即一对多关系；=4\*GB3④每个配送点每次只能由一辆车为其服务；=5\*GB3⑤每辆车的载重量不能超过车辆最大载重限制；=6\*GB3⑥配送车辆都从网点出发，并在完成配送任务后返回原网点，属于封闭式车辆路径问题；=7\*GB3⑦采用欧式距离。（3）符号说明表5-1蚁群算法符号说明符号符号说明配送网络网点和配送点集合V有向弧集车辆集合K车辆k最大载重量节点i和节点j间的距离配送点j的包()表示是否车辆k经过节点i到达节点j表示是否网点i送至配送点j（4）模型构建基于网点至配送点直接配送的模式，构建如下的城市物流末端车辆配送路径优化模型：表5-2蚁群算法模型公式说明公式（4-1）S.T.公式（4-2）公式（4-3）公式（4-4）公式（4-5）公式（4-6）公式（4-7）公式（4-8）其中，式（4-1）表示以总里程最小为目标；式（4-2）表示车辆都从网点出发，最终返回原网点；式（4-3）表示每个配送点只能由一个网点配送；式（4-4）表示车辆的载重量限制；式（4-5）表示网点车数限制；式（4-6）表示只能从配送点的一个方向往另一个方向单向行驶；式（4-7）、（4-8）变量0-1约束。（二）算法结果由蚁群算法对原网点配送路径进行运算，结果如图5-1。图5-1物流中心旧网点配送路径方案构建城市物流末端车辆配送路径优化模型，并采用蚁群算法对模型进行求解，利用MATLAB进行编程实现算法（见附录一），实现各网点至配送点的最短路径，并得到网点优化后路径方案如图5-2。图5-2物流中心新网点路径方案（三）结果分析通过对比新旧物流中心网点路径方案，我们不难看出，物流中心旧网点配送方案复杂繁琐，线路迂回严重且返程空驶的问题明显，如图5-1中，蓝色路线出现连续交叉重复运输，同时交叉的路段对于车辆的资源浪费十分严重，而对于新网点，尽管仍然存在一定的迂回线路，但总体路线得到十分明显的改善，实现配送路线的优化和物流总成本的降低。结论和展望本文针对电子商务环境下S家电企业物流中心的选址和配送路径规划的优化问题进行了研究，首先针对了S企业在电商环境下B2C爆发式增长的实际需求变化下，导致了局部地图原有物流中心无法满足企业实际需求的问题，结合科学的理论和算法，使用数学语言对物流中心的重新选址和配送路径的优化进行了问题的描述，将问题提炼成具体可以运算的数学模型，结合实际的数学约束，利用Excel的规划求解，得出了S家电企业在福州市闽侯县的物流中心的新网点地址，在得出新网点的基础上，进一步通过启发式算法——蚁群算法对新旧网点下配送路径的方案进行对比，验证了物流中心新网点的配送路径的优越性，实现了物流中心成本更低，路线更优的目标。论文所做具体工作如下：首先，对电子商务及其配送的相关理论进行介绍，并在此基础上进一步具体介绍家电产品的特性及其配送特点，结合物流相关专业知识，查阅了大量的文献，选择合适的建模方法。其次，针对S家电企业的物流中心选址—配送路径优化问题，本文首先介绍了S家电企业的基本情况，分析了在电子商务大环境下家电产品配送的行业现状，结合S家电企业的实际情况进行了具体分析，得出其物流中心的问题和不足。最后，本文采用精准重心法，在物流总成本最低的约束下，对S家电企业在局部区域物流中心进行重新选址，并进一步通过Matlab软件中运用蚁群算法对新旧物流中心的选址网点配送路径进行对比，得出配送路径优化方案，实现了物流成本和配送成本都降低的研究目标。随着经济的发展，家电企业的末端配送网点及其路径规划所需要考虑的因素越来越多，多方面的条件共同约束了物流中心的发展，本文主要构建了简单的数学模型计算物流中心配送的成本，并进行研究，在研究的科学性上仍然存在许多的不足，笔者认为进一步研究工作可以从以下方面进行：本文针对选址采用的精准重心简化计算中，仅考虑了距离和包裹量，对于物流中心的建设成本等考虑存在欠缺，只能得到一个较优的结果，并不代表最优的结果。同时，启发式算法蚁群算法得出的结果也存在一定的偏差，接下来的研究应该注重针对特定问题的算法的改进，设计出同时考虑选址和配送的求解算法。本文针对局部地区的选址配送研究中，缺乏宏观范围的物流中心的总体布局考虑。因此对于大型企业在全国乃至全球的选址布局缺乏科学的验证。参考文献SinkHL，LangleyCJ.Amanagerialframeworkfortheacquisitionofthethird-partylogisticsservices[J].JournalofBusinessLogistics，1997.LeeHL，WhangS.WinningtheLastMileMileofE-commerce[J].MitSloanManagementReview，2001，42(2)：54-62.GeveaerR，VoordeEVD，VanelslanderT.CostModellingandSimulationofLast-mileCharacteristicsinanInnovativeB2CSupplyChainEnvironmentwithImplicationsonUrbanAreasandCities[J].Procedia-SocialandBehavioralSciences，2014，125：398-411.PoirierCC,BauerMJ.E