基于极值——蚁群算法的电商末端物流弹性配送策略研究

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1、基于极值——蚁群算法的电商末端物流弹性配送策略研究第19卷第l期2016年2月工业工程IndustrialEngineeringJournaldoi:10.3969/j.issn.1∞7-7375.2016.01.008基于极值一蚁群算法的电商末端物流弹性配送策略研究阮焕耿亮1，2肖人彬I(1.华中科技大学自动化学院，湖北武汉43∞74;2.湖北工业大学理学院，湖北武汉43∞68)Vol.19No.1February2015摘要:主要研究电商物流配送中货物由配送中心送达客户的过程，即末端物流。为降低配送成本同时提高服务质量，结合车辆路径问题与电商中消费需求;多品种、小批量、多批

2、次、短周期;的特点，针对客户每日需求的不确定性，提出针对每日需求的信息化的弹性配送策略，以人均成本最小化为目标构造了模型;设计基于极值动力学的改进蚁群算法对物流配送路径进行优化，通过;寻优;与;弃差;、局部搜索与全局搜索相结合，提高了算法收敛效率;并通过对算例验证了该算法在面对多种不确定性需求时候的弹性，有助于实现电商物流的有效配送。关键词:电商末端物流;极值动力学;蚁群算法;弹性配送中图分类号:目72.3文献标志码:A文章编号:1∞7-7375(2016)01-∞51-11E-commerceEndingLogisticsResilientDistributionStrate

3、gyResearch??asedontheExtremeOptimization-AntColonyAlgorithmRUANHuanl,GENGLiangl,2,XIAORenbinl(1.SchoolofAutomation.HuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan43∞74，China;2.SchoolofScience,HubeiUniversityofTechnology,Wuhan,Hubei43∞68，China)Abstract:Astudyisconductedintotheprocesscalledthee

4、ndinglogisticsinwhichgoodsaredeliveredtocustomersfromthedistributioncenterine-commercelogisticsdistribution.Toreducedistributioncostandimproveservicequality,thevehicleroutingproblemiscombinedwiththecharacteristicsofe-commerceconsumers'demand,namely;bigvarieties,smallquantity,multiplebat

5、chesandshortcycle;.Basedontheuncertaintyincustomerdailydemand,theinformatizationresiliencedistributionstrategyisputfor-ward.Amodelwiththetargetofminimizingthepercapitacostisestablishedalongwithanimprovedantcolonyalgorithmbasedontheextremedynamicstooptimizethelogisticsdistributionpath.Theconv

6、er-genceefficiencyofthealgorithmhasbeenlargelyimprovedthroughthe;optimization;and;elimination;andbycombining;globalsearch;with;localsearch;.Finally,anexampleistakentoverifytheresili-enceofthealgorithmfacedwithuncertaintydemands.Effectivedistributionofe-commercelogisticscanbeachievedbasedonth

7、isresearch.Keywords:e-commerceendinglogistics;extremedynamics;antcolonyalgorithm;resiliencedistribution随着互联网以及电商的普及，由于网购能够提供更多的商品信息，并且不受时间地点的约束，省事省力，因此越来越多的人选择在网上购物。但是相收稿日期:2015-03-I7基金项目:国家自然科学基金资助项目(71171089)对于传统的上街购物模式，网购商品需要一定的时间到达客户手中，而这段时间的长短