检索结果-内蒙古大学图书馆

交通运输系统工程与信息 2019年第6期19卷 184-190页

作者：曾庆成马佳慧张晓琳大连海事大学航运经济与管理学院

针对在线餐饮订单量激增及订单到达非均匀分布导致的调度不合理与资源浪费等问题,提出顾客提前下单与动态实时下单相结合的下单模式,研究此模式下订单配送优化.考虑在线餐饮订单配送优化具有的动态VRP和多回程VRP属性,以最小化配送成本... 详细信息

针对在线餐饮订单量激增及订单到达非均匀分布导致的调度不合理与资源浪费等问题,提出顾客提前下单与动态实时下单相结合的下单模式,研究此模式下订单配送优化.考虑在线餐饮订单配送优化具有的动态VRP和多回程VRP属性,以最小化配送成本为目标,建立带有软时间窗的整数规划模型.设计基于插入算法和2-opt邻域搜索的混合启发式算法求解模型.通过算例,分析提前下单顾客比例、提前下单时长等因素的影响.结果表明,单个因素的增加会降低配送成本,当两者同时增加,因系统达到饱和使配送成本不升反降,因此要调整措施使顾客下单情况与系统配送能力相适应.

关键词：物流工程混合下单在线餐饮动态VRP 多回程VRP

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外卖订单分配及路径优化问题研究

外卖订单分配及路径优化问题研究

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作者：孟帅兰州交通大学

学位级别：硕士

近年来,随着居民用餐习惯的改变以及餐饮行业的转型升级,外卖市场迅猛发展,用户数量和交易规模急剧增加,但顾客对缩短配送时间的需求仍在提高,平台的配送压力与日俱增,提高配送效率成为了平台保持长期竞争优势的关键。外卖订单分配和路... 详细信息

近年来,随着居民用餐习惯的改变以及餐饮行业的转型升级,外卖市场迅猛发展,用户数量和交易规模急剧增加,但顾客对缩短配送时间的需求仍在提高,平台的配送压力与日俱增,提高配送效率成为了平台保持长期竞争优势的关键。外卖订单分配和路径优化作为外卖配送的两个关键环节,是平台降低配送成本、提高配送效率所需研究的重点。针对这两个环节,本文具体工作如下:(1)将外卖订单分配与路径优化问题总结为外卖配送问题进行综合研究。针对外卖订单存在出餐时间这一特性,提出了先聚类、再指派、最后路径优化的研究思路。将外卖配送问题由带有取送货和时间窗的动态车辆路径问题(DVRPSPDTW)转化为订单聚类问题、订单子集指派问题以及多个带有取送货和时间窗的TSP问题,极大的降低外卖配送问题的复杂度和求解难度。(2)提出了适用于外卖订单分配的改进K-Medoids聚类算法。在利用聚类分析形成订单子集的过程中,对传统K-Medoids算法进行改进,首先,利用极坐标扫描法确定初始聚类中心以提高聚类的收敛速度;其次,提出订单距离的概念并将其作为聚类的度量值,提高了算法对于外卖配送问题的适用程度;最后在聚类算法中加入平衡约束条件,避免了骑手出现超载情况的同时减少订单超时的现象,体现均衡分配的原则。(3)以外卖平台开放测试数集作为即时下单模式的研究案例,对模型和算法进行有效性分析。对静态案例进行对比分析和敏感性分析,调整模型和算法的相关参数,结果表明,合理的设置商家距离权重和空间转换系数有利降低配送成本、提高配送效率。接着通过动态算例验证了调整后模型和算法可行性和鲁棒性,并指出时间切片取值应参考出餐时间的分布,适当的切片长度会提高订单配送效率、降低配送成本。(4)对加入预订订单的混合下单模式提出了解决措施并分析预订订单对于外卖配送的影响。针对混合下单模式提出了前置插入法,提高预订订单在路径优化过程中的重要程度,保证预订订单送达的准确性。后续的实验表明验证了前置插入法的有效性,并指出适当提高预订订单的比例可以提高配送的效率、降低配送成本。本文对外卖订单分配和路径优化问题做了综合研究,其研究成果能够为配送问题的综合研究提供参考借鉴价值、为外卖平台提供决策支持。

关键词：订单分配路径优化聚类算法即时下单混合下单

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在线餐饮外卖订单配送优化研究

在线餐饮外卖订单配送优化研究

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作者：马佳慧大连海事大学

学位级别：硕士

互联网与餐饮业的融合改变了人们传统的消费方式,专业的第三方服务平台相继涌现整合社会资源,为餐饮店提供在线订单拾取和交付服务。这种线上下单支付、线下配送取餐的便捷式服务不断受到越来越多人的青睐,刺激了在线餐饮行业市场规模... 详细信息

互联网与餐饮业的融合改变了人们传统的消费方式,专业的第三方服务平台相继涌现整合社会资源,为餐饮店提供在线订单拾取和交付服务。这种线上下单支付、线下配送取餐的便捷式服务不断受到越来越多人的青睐,刺激了在线餐饮行业市场规模的迅速扩大。受顾客需求不确定性强、配送即时性要求高等特征的影响,在线餐饮配送延迟交付率高、固定投资成本高、资源有效利用率低等问题日渐显著,因此本文对在线餐饮外卖订单配送问题展开研究。首先,本文针对由于在线餐饮订单量激增及订单到达非均匀分布导致的调度不合理与资源浪费等问题,提出顾客提前下单与动态实时下单相结合的混合下单模式。考虑在线餐饮订单配送优化具有的动态VRP和多回程VRP属性,以最小化配送成本为目标,建立带有软时间窗的整数规划模型,并设计基于插入算法和2-opt邻域搜索的混合启发式算法求解模型。提出两种顾客提前下单形式,通过算例,分析提前下单顾客比例、顾客提前下单时长等因素变化对配送成本的影响。结果表明,单个因素的增加会降低配送成本:当两者同时增加到一定程度时,因系统达到饱和反而会使配送成本开始增加。之后,本文在混合下单模式对在线餐饮订单配送优化有效性的研究基础上,提出通过补偿机制达到激励顾客提前下单的目的。以最小化订单交付的总成本为目标,构建基于补偿机制的在线餐饮外卖订单配送优化模型,并针对两种不同的提前下单形式提出两种相应的补偿策略。通过算例,分析补偿额、提前下单顾客比例、顾客提前下单时长等因素变化对总成本的影响。结果表明,补偿机制的效力是有限的;同时,受各项因素间相互作用的影响,不同补偿策略下的补偿额应与提前下单顾客比例、顾客提前下单时长相适应,才能达到降低总成本的效果。本文的研究成果主要为第三方服务平台提供新的决策思路,有利于提高订单即时交付率和配送资源的有效利用率,有助于降低服务成本。

关键词：在线餐饮混合下单补偿机制动态VRP 多回程VRP·

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