B2C电商企业无人机物流网络设计与优化研究

来源 :北京交通大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:snowsky001
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近年来,我国电子商务发展迅速,物流业的发展却相对滞后。人力成本上涨推高物流成本,引发快递企业物流服务提价,使B2C电商企业的经营压力增加。农村电商领域快速发展,但物流发展无法匹配。无人机的应用有助于上述问题的解决,国内外一些B2C电商企业目前也正在尝试应用无人机参与物流业务。随着无人机物流的常态化运营,例如国内的京东物流,无人机物流为融资和营销的噱头的误解逐渐消解,公众对无人机物流不可替代作用的认识加深。B2C电商企业无人机物流网络相关理论和实践问题的研究不足,特别是在无人机物流网络设计与优化方面。本文的研究将完善相关理论和推动B2C电商企业无人机物流网络的快速发展。本文立足无人机物流网络建设实际,着力解决B2C电商企业无人机物流网络建设的两大核心问题:一是物流模式的确定,二是物流网络的设计,包括干线支线物流网络设计和末端物流配送网络设计。本文综合运用物流网络、主成分分析、聚类-枚举算法和演化博弈理论与方法。首先系统分析B2C电商无人机物流网络设计的可行性、与其他研究问题的区别、系统组成和设计逻辑步骤,为后续研究奠定理论基础。其次,研究了B2C电商与消费者在静态和动态的演化博弈,分析了无人机应用对演化博弈的影响和无人机应用于B2C电商物流网络建设的条件。再有,给出了无人机干支线运输网络设计的方法,验证了无人机在干线运输应用的可行性,为B2C电商无人机运输网络设计提供决策支持。再次,以B2C电商末端物流配送为研究对象,分类分析了卡车无人机联合配送的模型,研究了B2C电商末端物流网络所用小型无人机的线路设计,验证了无人机在末端配送应用的可行性,为B2C电商末端配送网络设计提供决策支持。最后,论文建立了京东无人机干支线运输网络和京东无人机配送网络。通过京东的实证分析中的参数分析,我们得到密集型无人机配送和稀疏型无人机配送在参数变化后最优解的情况。论文的创新之处主要体现在以下几个方面:1.构建了无人机应用影响下的E-C演化博弈模型本文将演化博弈研究方法引入B2C电商企业与消费者的博弈分析。在对B2C电商企业物流自营和外包策略与消费者反应和不反应策略演化均衡分析的基础上,本文构建了考虑无人机对B2C电商企业与消费者的演化博弈影响的模型,研究了无人机参与自营物流网络建设的条件。本文对于无人机参与物流的可行性研究做出了一定贡献。2.B2C电商企业无人机干支线运输网络分析与建模本文通过分析B2C电商企业传统物流网络的横向和纵向结构,提出B2C电商企业无人机物流网络横向结构在B2C物流网络设计不同阶段所采取的形式,提出纵向结构呈现的是涉及生产厂家、核心节点、分拣中心、配送中心的干线支线配送网络。构建了B2C电商企业无人机干支线运输网络模型,并提出了基于轴辐式网络结构的无人机干支线运输网络规划方法。改进引力模型,将当下物流规划需要考虑物流量的问题反映出来,得到网络节点关联度模型。经过该模型的计算能够得到符合当下实际实施要求的B2C电商企业无人机干支线运输网络设计。3.构建了B2C电商企业密集型无人机配送网络模型提出了需求点密集条件下末端配送全部由无人机完成的无人机旅行商问题(DTSP)。以聚类中心为交汇点,以无人机运送货物时卡车车辆保持静止状态为假设,构建了单架和多架无人机的配送规划模型,通过聚类-枚举算法进行求解,并通过算例和实证验证模型在解决需求点密集情况下的有效性。研究发现DTSP问题方法是节能省时的方法。4.构建了B2C电商企业稀疏型无人机配送网络模型提出了需求点稀疏条件下的由无人机和卡车共同完成最后的配送的串行路径规划问题(TDTRSP)。为解决该问题建立了B2C电商企业稀疏型无人机配送网络模型。模型通过两阶段枚举算法和枚举法进行了求解。所构建的模型考虑无人机和卡车的综合运输指数最小,兼顾无人机和卡车在能耗和速度方面的不同情景要求。并通过算例和实证,验证TDTRSP问题方法在解决需求点稀疏情况下的有效性。综上,本文研究了B2C电商企业无人机网络的物流模式、B2C电商企业无人机干支线运输网络、密集型无人机配送网络和稀疏型无人机配送网络。论文在理论上丰富了无人机物流网络规划研究,在实践上有利于促进无人机物流在国内的快速发展和实现B2C电商企业降低物流成本并提升物流服务水平的目标。本文在实践中的指导意义如下:首先,本文给出了B2C电商物流网络使用无人机的条件,有利于符合条件的企业适时使用无人机进行物流配送。其次,本文提出了具体的B2C电商无人机干线运输网络的设计方法,所提方法可指导运输活动实践。最后,本文提出根据需求点密集程度不同采用不同的配送模型,提出了DTSP问题和TDTRSP问题,考虑了能耗和速度因素,可充分解决无人机末端配送的线路规划问题,所提方法分指导配送活动实践。图93幅,表54个,参考文献186篇。
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