【摘 要】
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本文基于快递业末端爆仓问题频发的现状,研究了相关的算法,从而构建配送区域动态划分模型,使经过动态划分的配送区域快递量在配送点得到负载均衡的分配,提升配送服务质量。首先本文对现有的配送区域划分方法进行了分析,同时考虑了配送路径优化配送区域划分的密切相关性,以配送区域划分方法和路径优化方法相结合的方式解决配送区域的动态划分问题。然后本文将蚁群算法用于区域划分,结合最小距离法与禁忌算法进行模型的构建,主
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本文基于快递业末端爆仓问题频发的现状,研究了相关的算法,从而构建配送区域动态划分模型,使经过动态划分的配送区域快递量在配送点得到负载均衡的分配,提升配送服务质量。首先本文对现有的配送区域划分方法进行了分析,同时考虑了配送路径优化配送区域划分的密切相关性,以配送区域划分方法和路径优化方法相结合的方式解决配送区域的动态划分问题。然后本文将蚁群算法用于区域划分,结合最小距离法与禁忌算法进行模型的构建,主要流程是先用最小距离法进行初始客户群体划分再用蚁群算法和禁忌算法调整,整个模型的总体思想点是先保证在配送能力限制的条件下尽可能的使得配送点快递量不进行积压,然后在这个条件下进行配送距离的优化。最后以本文所构建模型通过百度地图对采点数据计算实际道路距离和展示,验证了本文所构建的配送区域动态划分的模型在实际应用中的可行性,结果表明模型对于解决配送点快递量不均衡出现的快递积压问题有着明显效果,特别是对于总的配送能力能满足配送需求,其中几个配送点无法满足配送需求这种情况,通过配送区域动态划分方式可以使得快递无积压,优化效果更为明显。
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