模糊随机环境下 b2c 电子商务自营配送系统 clrip 优化研究

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1、模糊随机环境下B2C电子商务自营配送系统CLRIP优化研究----电子商务论文-->第1章绪论1.1研究背景伴随着电子商务飞速发展，市场的主要驱动力已从C2C电子商务（CustomertoCustomer，消费者对消费者的电子商务，下文简记为C2C）平台转向B2C电子商务（BusinesstoCustomer，企业对消费者的电子商务，下文简记为B2C）模式。B2C成为网络购物行业的主要驱动力主要体现在增长速度、成长空间和消费者认知三个方面。首先，B2C市场增长迅速。艾瑞咨询数据显示，2014年中国网络购物中B2C交易规模达12882亿元，比2013年增长了68.7%，

2、高于C2C交易的35.2%的增速，预计2015年B2C在网络购物交易中的比重将超过C2C[1]。其次，B2C发展空间巨大。B2C市场参与主体越来越多，除现有的B2C企业，很多传统企业也日益重视并纷纷加入B2C市场，不仅使商品日益丰富，也使市场机会日益增多，使B2C获得巨大的发展空间。最后，消费者认知不断提升。随着电子商务快速发展，网络购物消费者的消费理念越来越成熟，消费也越来越理性，对商品品质和服务质量的要求越来越高，相较C2C，B2C在信誉和产品品质方面更容易获取消费者的信任，使消费者的权益得到保障。因此，B2C已成为中国网络购物市场的主要推动力。B2C的崛起，加剧

3、了电子商务企业的竞争，为争得更大的市场份额，很多B2C企业十分注重物流配送系统的优化，以期能以更低的成本为客户提供更便捷、优质的服务。B2C与传统商务相比，节省了大量的固定资产投入、营销、人力和中介等费用，提供了足不出户货比多家的消费便利，但同时也增加了大量的物流配送成本。由于其为客户送货上门，客户需求量小且分散，大多为小批量、多频次送货，导致新增的物流配送成本相对较高。对客户而言，必须承担物流配送费用和“等待”的时间成本，因此，物流配送费用的高低和等待时间的长短在很大程度上决定了电子商务的吸引力，能否将货物低成本、及时、准确和安全地送到客户手中已成为电子商务发展的关

4、键。而每逢重大节假日和大型促销活动期间，B2C企业订单量激增带来的“快递爆仓”，快递变慢递等现象，严重制约了电子商务的快速发展，也阻碍了消费者网上购物的热情。例如，2014年“双十一”网络购物狂欢节期间，仅天猫商城“双十一”当天交易总额就突破了571亿，刷新了中国网络购物的新记录。这一天，全网包裹数达4.09亿，比2013年增加了2.69倍。但购物狂欢节过后便是物流高峰，不少物流配送企业的仓库包裹堆积如山，有些包裹甚至“双十一”后的一两周才配送到消费者手中，消费者迟迟收不到货，导致投诉量激增。由此可见，物流配送正在成为电子商务快速发展的有力保障，解决不好就会严重制约电

5、子商务的发展。为此，一些规模较大、实力较强的B2C企业，如京东，亚马逊等纷纷投巨资建设自己的物流配送系统，以期提升核心竞争力，在未来的竞争中赢得更大的发展空间。......1.2研究的目的和意义1.2.1研究目的本文综合考虑B2C自营配送系统集成优化的特点和系统中存在的模糊随机现象，基于模糊随机理论和优化理论，构建具有模糊随机需求和模糊随机时间窗的CLRIP集成优化模型，完善B2C配送系统优化方法。综合运用模糊随机期望法、模糊可能均值法和模糊随机模拟法将具有模糊随机变量的CLRIP集成优化模型清晰化，并设计优化方法和启发式算法结合的方法求解集成优化模型，给出模糊随机集

6、成优化模型求解的新方法。并运用优化模型于实际的B2C企业，利用模型结果为企业决策提供理论支持和指导。1.2.2研究意义理论意义：（1）改变以往的对选址、路径规划或库存控制单一决策因素进行研究的模式，建立电子商务物流配送系统中选址-路径-库存问题的集成（CLRIP）优化模型，是对现有的物流配送系统优化理论的丰富和发展。（2）综合权衡成本和时间等多因素，并将正逆向物流集成研究，有助于拓展物流配送系统优化研究的广度和深度，丰富物流配送系统优化的研究内容。（3）将以往的对确定变量或单重不确定变量（随机变量或模糊变量）的研究，扩展到双重不确定变量，即具有模糊随机变量的B2C电子

7、商务自营配送系统优化模型，是对现有的不确定性物流配送系统优化理论的深化和完善。现实意义：通过对B2C自营配送系统优化的研究，可以帮助B2C企业优化其物流配送系统，降低电子商务企业的运营成本，提高企业的综合效益，提升企业在电子商务行业的竞争力，同时更好地服务于广大客户群体，本文的研究将为电子商务企业和其它行业的物流配送系统优化提供强有力的支撑和有益的参考。本文是利用模糊随机和集成优化理论，研究模糊随机环境下的B2C自营配送系统的CLRIP优化模型及算法。因此，本文的国内外研究现状及评述主要从B2C电子商务配送系统优化研究、模糊随机理论在物流配送系统优化