一、邮政在物流配送中的服务管理（论文文献综述）
张嘉蕾[1]（2021）在《无人机末端配送仿真系统设计与实现》文中指出近年来,随着快递量的急速增加以及人力成本的不断上升,末端配送环节中的矛盾日益增多,“最后一公里”的问题成为物流行业痛点。与此同时,新兴的无人机产业的蓬勃发展为问题的解决提供了一种新的思路。多家物流企业尝试使用无人机参与末端配送过程,以降低人力成本与配送压力。相关研究多集中在联合配送模式研究与联合配送路径算法研究方面,针对整体流程的配送方案研究较少。本文就行业内无人机末端联合配送的全流程,设计开发一款仿真系统以提供任务数据驱动下的配送解决方案。论文总结国内外对于该问题的理论研究成果;梳理了三种无人机联合配送模式与现有仿真理论技术;完成了仿真建模前必须的作业流程分析、任务规划梳理、系统模型建模、仿真系统需求及可行性分析、验证实验设计等工作;开发了一款基于多智能体仿真技术的无人机末端配送仿真系统;并使用实例进一步验证该系统的实用性与可靠性。无人机末端配送仿真系统基于Anylogic软件平台进行实现。内置联合配送模式选择、任务数据快速导入、参数与算法自定义输入、运行过程可视化、绩效指标数据统计等多项功能,并完成了功能测试。最后通过实例进一步验证仿真系统的实用性及性能。整个系统使用仿真技术为无人机在末端配送领域的应用提供一种解决方案作为决策参考。可作为区域布局前的预仿真环节,极大降低推广风险与成本;同时也可为行业内运营人员提供单次任务运营前的参考方案。
刘加仕[2]（2021）在《B2C电商企业无人机物流网络设计与优化研究》文中进行了进一步梳理近年来,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。
杜芋颖[3]（2020）在《基于启发式算法的物流配送路径设计与实现》文中认为伴随着国内电子商务、邮政快递行业的快速发展,网络购物以及异地采购等需求飞速增长,邮政快递企业业务量与日俱增,人们对于物流配送各方面的要求也更高。目前我国现阶段物流运输成本较高,而且现在对运输货物的时效性要求也较高,如何更好的提高货物的配送效率,降低物流运输成本是现在急切要处理的问题。因此,本文将启发式算法应用到物流配送路径优化的系统设计中。在对物流配送路径问题研究的基础之上,结合物流配送路径中有道路拥堵的情况,本文构建了一个物流配送路径优化模型,该模型的目标函数包括基本运输成本、拥堵损耗成本以及惩罚成本,并且以总成本最小为物流配送路径的优化目标。采用这个模型能够达到降低配送过程的总成本、提高物流车辆配送效率以及提升客户满意度。为了更好的求解物流配送路径模型,本文提出了基于粒子群和人工蜂群混合算法,对于算法的改进包括再生新粒子机制和改进玻尔兹曼选择。在验证改进算法的有效性基础之上,利用所提出的改进算法对物流配送路径优化模型进行求解对比分析,结果显示能够降低物流配送中的总成本,有效的提升物流配送的效率,从而提高邮政快递企业的收益。本文设计并实现了物流配送路径优化系统,并对该系统的主要功能进行了测试。测试结果表明了物流配送路径系统能够满足实际物流配送中的路径优化需求,降低物流配送中的总成本,具有较强的实际应用价值。
袁霄翔[4]（2020）在《基于智能优化算法的物流无人机资源调度研究》文中研究说明随着电子商务的逐渐发展,庞大的订单数量给快递行业带来的压力逐渐增加。快递行业相对滞后的发展和不断增加的订单数量之间的矛盾也快速加剧。快递的人为配送增加了快递配送的随机性,使管理成本增加、包裹的丢失率和延误率增加。快递行业现阶段急需通过引入更加现代化的物流配送系统来改变它的运作方式。近几年,无人机的应用非常广泛,如环境监测、抢险救灾以及中继通信等。其中,物流配送也是无人机一个非常重要的应用。本文研究了城市环境下异构物流无人机的调度问题,对物流调度算法的思想进行了概括总结,分析了现有各种调度方案的优点和缺点。针对城市环境下的物流无人机调度问题,下面两个方面的问题是本文研究的重点:1.针对单个快递员物流配送的效率提升问题,提出一种自动化配送系统来完成包裹的配送。它可以有效地整合现有设施,易于部署。该系统中存在多架无人机多趟飞行的调度问题。本文设法优化客户满意度和总完成时间这两个目标,将调度问题转化为混合整数线性规划问题,并提出了一种用于解决该问题的多目标决策方法。针对提升物流调度优化效果的问题,提出了一种适用于小规模调度问题的特殊编码方法,并使用变邻域搜索算法求得该问题的近似最优解。通过大量实验分析了算法的健壮性,并与其它类似算法做对比,证明了所提算法的有效性。2.针对包裹数量过多的情况,提出了用于减小搜索空间的算法、适用于该问题的解编码/解码方法以及一种基于遗传算法的调度问题求解框架。针对调度方案的优化问题,提出新的初始种群生成算法和遗传操作算法。为了进行性能评估和统计分析,将该算法与现有的两种算法进行了比较。实验结果表明,该算法能有效地解决这一问题。
谢韫颖[5]（2020）在《智慧物流企业配送效率及影响因素研究》文中指出电子商务和新零售的蓬勃发展,为物流企业带来了不断膨胀的配送市场,同时也带来了更多的难题和挑战。智慧物流的发展使得物流企业的配送时效和服务质量得以提高,但仍然存在许多问题亟待解决。例如,智慧物流依托于信息的传递与共享实现配送效率的提升,但物流信息标准化推进的迟滞使得信息难以迅速得到充分利用,从而影响智慧物流发挥降本提速的作用,同时其对配送效率的改进效果也不尽如人意。尽管智慧物流为物流企业发展带来了光明的未来,但智慧化建设需要大量的技术、人才和资本的投入,使得中小企业踌躇不决。文章运用科学的方法探究智慧物流企业配送效率的影响因素,合理评价物流企业智慧配送发展的水平,为物流企业结合实际情况发展智慧物流提供参考。文章以智慧物流企业为研究对象,在对智慧物流与配送效率的相关文献研究,以及我国智慧物流配送发展现状及问题分析的基础上,探索智慧物流企业配送效率的影响因素。文章从智慧物流企业配送发展的动力出发,借鉴相关文献研究与物流企业实践,提取了影响智慧物流企业配送效率的智慧要素与指标,并利用问卷调查收集数据,通过因子分析与多元回归分析验证了这些智慧要素与配送效率之间的关系,同时分别探究了这些要素对配送经济效率、服务效率与营运效率的影响。随后,文章利用验证过的影响因素构建了智慧物流企业配送效率评价体系,采用专家熵权法与可拓综合评价法对A企业进行案例分析并提出改进建议。最后,文章基于以上研究提出了智慧物流企业配送效率改进的策略。文章研究发现,智慧软环境建设、智慧末端服务、智慧信息服务、智慧运输系统、智慧仓储系统对物流企业配送效率均有显着正向影响且回归系数依次递减,物流企业对于影响程度较大的要素需多加关注。分模型回归发现,各要素对配送经济效率、服务效率与营运效率的影响不尽相同,为物流企业针对性地提升配送效率提供了参考。而在衡量智慧物流企业配送效率水平时,智慧运输系统、智慧仓储系统、智慧信息服务、智慧软环境建设、智慧末端服务的权重依次降低,因此物流企业在选择配送效率提升策略时应重视仓储系统与运输系统等基础建设,但同时也要结合企业自身状况,顺应市场发展趋势,积极融合新科技,探索降本增效的新方式。
邓存慧[6]（2020）在《面向社区生鲜超市的共同配送优化研究》文中进行了进一步梳理民以食为先,与人们生活紧密相关的食物就是生鲜农产品了,为了方便居民能够经常采购生鲜农产品,大部分的社区周边都会开一些生鲜超市或者社区生鲜店来保证居民日常的生鲜需求,而此时同城社区生鲜农产品零售店就是根据消费者的需求进行订货,不仅是社区的生鲜店需要订货,所有的社区生鲜超市都需要生鲜农产品,而社区生鲜超市是五花八门,由于社区生鲜超市的分布呈现多而散的特点,这就使得它的网络配送路线比较复杂,路线更容易重合。从年前到现在,受疫情的影响,在这种特殊的环境下,很多人居家不出,所有的需求通过物流传递,很多企业还没有复工,物流资源比较有限。基于目前社区生鲜超市多并且分散,生鲜农产品易腐烂,同时在疫情条件下,物流资源有限这样的情形下,解决社区生鲜超市内所有订单的需求问题,如何科学合理的设计配送网络,通过配送中心来提高效率,是目前生鲜农产品同城配送中比较重要一个环节。本文研究社区生鲜超市农产品共同配送问题,通过两个方面对同城片区下社区生鲜超市农产品共同配送进行研究。一方面研究供给方对需求方订单的分配,通过共同配送将订单分配进行设计并进一步优化;另一方面研究供给方对需求方的配送,通过共同配送将社区生鲜超市客户需求的订单路线进行设计并进一步优化。据此,建立了同城片区下社区生鲜超市农产品订单分配模型以及同城片区下的生鲜物流配送路径优化模型;并结合N公司的具体案例进行仿真分析来验证理论模型;经过分析得出以下结论:（1）在社区生鲜超市多而分散、资源有限的情况下,先对各个社区生鲜超市订单进行分配从而使得多个配送中心能够进行生鲜的共同配送,一方面能够将社区生鲜超市的生鲜需求订单分散,让订单更快更便捷的实现配送,另一方面能够规划车辆的数目,规划道路防止交通堵塞。对社区生鲜超市共同配送方案进行优化之后,配送车辆数量以及总配送里程都减少了。所以在面向社区生鲜超市的共同配送优化研究中,应当将订单分配与路径优化的共同配送进行综合考虑,实现社区生鲜超市的共同配送。（2）为了解决社区生鲜超市共同配送下的订单分配路线规划,将社区生鲜超市的生鲜需求订单分散,让订单更快更便捷的实现配送,从而使得分配的成本最低。本文在考虑成本时用K-means聚类算法对订单进行分配,社区生鲜超市离配送中心越近,聚类在一起的可能性越大。所以配送中心的位置建立至关重要。（3）为了优化社区生鲜超市农产品配送路径,在考虑里程最短为目标时,同时考虑车辆的数目以及车载率,通过共同配送优化后,改变了原先配送车辆数量导致的车辆成本过高、过多配送路线里程数导致的时间过多,促使企业在运输车辆数以及运输距离等方面获得优化。
杨航[7]（2020）在《卡车与无人机协同配送优化研究》文中进行了进一步梳理近几年随着经济的快速发展,物流需求加快,物流市场不断扩大。与此同时,物流订单的增加给物流配送行业带来极大的压力,人工投放的延误率较高,物流成本逐年升高。物流配送市场需要更加快捷、方便、现代化的物流配送,随着科技水平的提升及5G网络的逐渐普及,无人机的应用会更加广泛。各大物流企业物流无人机试运营也加快了无人机在物流行业中的应用。无人机在物流配送中的应用,有望降低城市拥堵,减少人力投入,以更高效,更低成本的方式完成配送任务。近年来出现将卡车作为无人机着陆和起飞平台的配送模式,在这种模式下,可以有效解决无人机电量及负载量低的问题,同时也可以有效降低传统卡车配送的成本,增强配送的时效性及准确率。论文首先对近年来有关无人机调度相关研究进行了概述,综述了当前研究的现状及不足,提出本文的研究内容及创新点。随后对无人机调度优化研究相关问题理论及算法进行了概述,为卡车与无人机协同配送优化研究提供了理论支撑。为进一步研究无人机对物流配送的价值,建立了一辆卡车搭载多架无人机为客户进行配送,同时考虑无人机限载、电量及客户时间窗等因素,以总配送时间最短为目标和以总配送成本最低为目标的混合整数规划模型,设计了嵌入改进节约里程算法（C-W算法）的人工蜂群算法,通过与Lingo计算小规模算例精确解对比验证了算法的有效性。通过以最低成本为目标和以最短配送时间为目标的两个案例,根据实际参数对模型进行构建,运用所设计算法进行求解,验证了算法的实用性和有效性。同时通过不同规模算例进行数值分析,发现当无人机单位路程配送成本低于卡车成本的1/2时,卡车与无人机协同配送模式有助于降低总配送成本。当无人机的速度不能超过卡车速度的两倍,时间上的改进是微不足道的。当无人机速度超过卡车速度两倍,同时卡车搭载多架无人机可以有效减少配送时间。该研究可为城市物流配送中无人机的应用提供指导。
李志鹏[8]（2019）在《县域视角下的农村电商物流配送中心选址规划研究》文中指出农村电商物流作为“乡村振兴战略”和农村电子商务发展中的关键环节,正受到社会各界的极大关注。但是现阶段国内学者对农村电商物流的研究主要集中在现状和存在问题、运营模式和发展策略等方面,而对于农村电商物流而言,如何结合其自身的特性,进行科学合理的选址规划以满足政府、企业和客户合理诉求是目前需要解决的一个重要问题。因此本文借鉴国内外相关研究成果,在分析现阶段农村电商物流发展特征的基础上,考虑了企业利润最大化、需求覆盖率最大化和政府补贴策略等因素,构造了合理的选址模型。主要完成了以下工作:首先,由于目前对于农村电商物流的概念并没有一个清晰的定义,本文针对农村物流和电商物流的相关研究成果做了总结,对农村电商物流的概念进行了分析,给出了农村电商物流概念的描述,并分析了现阶段其发展特征。其次,根据本文研究对象的特点合理设置了农村电商物流配送中心选址的基本流程,分析了影响农村电商物流配送中心选址的主要因素,建立了选址评价指标体系,给出了用组合赋权法和引入距离系数确定指标权重的方法,并利用模糊综合评价法对各个评价主体进行评价,确定选址备选集。然后,阐述了本文农村电商物流配送中心选址模型构建的思路。考虑到农村电商物流的自身缺陷,企业在进行配送中心选址时需要综合考量成本和收益,应当以利润最大化为优化目标;同时政府作为农村电商发展的重要参与方,所要考虑的是如何用有限的财政资源来促进物流企业为更多的农村居民提供电商物流配送服务,要求选址中考虑到需求覆盖率最大化因素。因此本文基于这两个优化目标设计了配送中心双层规划选址模型,并考虑了政府补贴策略的影响。在求解算法设计上,将遗传算法和粒子群算法结合起来（GA-PSO）,根据决策变量的取值,分别设计了0-1编码和实数编码,用来解决双层规划寻优问题,同时根据模型中选址数量的有限性,在遗传算法交叉算子的设计上,采用单亲遗传算法（PGA）的基因重组策略,简化了遗传操作。最后,利用蒙自市各乡镇和行政村作为研究对象进行案例分析。研究了不同政府补贴策略下的选址方案以及企业盈利和需求覆盖率情况,验证了模型的合理性,并对算法中参数的确定做了分析,同时与单独使用遗传算法和粒子群算法做了比较,证明了本文设计算法的有效性。论文包括图29幅,表21个,参考文献81篇。
吴江[9]（2019）在《基于供给侧改革的农村电商物流资源配置优化方法研究》文中提出由于公共资源配置不合理导致城乡物流社会公共服务平台长期存在的不均等问题,是制约我国城乡经济社会协调发展的主要因素之一。相对与城市电商物流,我国部分地区特别是中西部地区的农村电商物流发展普遍滞后,主要表现在因物流企业盈利能力不足所导致的供给缺失现象。对于农村电商物流而言,如何结合其自身的特性,科学合理的规划其配送路径以满足政府、企业和用户的合理诉求是现阶段需要面对的主要问题。基于此,本研究借鉴国内外学者相关研究成果,在分析我国农村电商物流的发展现状及所面临问题的基础上,通过模型改进,将定向问题（Orienteering Problem,OP）与车辆路径问题（Vehicle Routing Problem,VRP）相结合,重点考虑了农村电商物流资源配置问题中所涉及到的企业利润最大化、需求覆盖率最大化、政府补贴策略选择、布局和路径集成优化等问题。论文的主要工作如下:首先,本研究从系统特征、目标、结构、功能及运作模式五个方面对我国农村电商物流进行系统分析。并基于我国农村电商物流的供给与需求特征,从市场培育的角度入手,分析了供需关系的影响和制约因素。之后,基于物流企业的短期均衡曲线,阐述了我国中西部地区农村电商物流市场的“市场失灵”现象及其形成机理。并基于企业的长期均衡曲线,分别提出了运用政府补贴,提高企业收益和运用合理的车辆路径规划,降低企业成本两种农村电商物流市场供给侧改革策略。以此作为全文研究内容的理论依据。其次,本研究根据前文所提出的农村电商物流的发展对策,结合定向问题的建模思路,针对从乡镇到农村的物流配送路线安排问题,并假设物流企业的配送收入均来自于政府的单件补贴,建立了考虑企业利润的农村电商物流车辆路径规划模型（Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickup and Delivery with Profit,VRPSPDP）,继而找到一条经过部分需求点（行政村）,且企业利润最大的车辆路径。并运用改进的蚁群算法来求解所建立的模型。本研究采用我国西部城市蒙自市草坝镇为研究案例来验证模型的有效性,并分析了模型的求解结果在不同的政府单件补贴策略下的变化情况。相关研究结果可为电商物流企业在农村地区开展服务提供参考。再次,本研究在VRPSPDP的基础上,针对于模型中仅访问部分需求点的情况,将被访问需求量占总需求量的比例,即需求覆盖率,作为政府所关注的重点考虑进模型中,建立了以企业利润和需求覆盖率最大化为目标的多目标车辆路径问题的优化模型。本研究设计了 Pareto双重排序遗传算法用以求解所建立的模型,此外根据不同的政府单件补贴策略所求出的多组Pareto最优解集,设计了一种基于需求覆盖率、企业利润和政府补贴总额三项指标的评价方法来选取最优解,以帮助政府和企业在多种车辆路径规划方案中确定评分值最高的一种。最后,本研究在上述研究的基础上,结合配送中心布局与车辆路径集成优化问题（Location-Routing Problem,LRP）的研究思路,考虑了多个配送中心的布局问题,建立了县域视角下的农村电商物流节点布局-配送路径集成优化模型。该模型将所研究的实际问题从单个乡镇扩展为拥有多个乡镇的县城,且每个乡镇拥有一个潜在的配送中心。模型的优化目标是找到一组起始于若干个乡镇配送中心,且经过部分需求点的车辆路径,使得企业利润和需求覆盖率达到最大。本研究运用贪婪搜索算法和Pareto双重排序遗传算法,将农村电商物流节点布局-配送路径集成优化分解为若干个单配送中心下的VRP予以求解,同时根据求解结果设计了一种需求点集邻域的生成方法用以对结果进行进一步优化。在案例分析部分,除了对所求得的多组Pareto最优解集进行评价分析之外,本研究还对政府的燃油补贴方式进行了定量分析,以验证该补贴方式的有效性及分析其对模型的影响,从而帮助政府制定最有效的补贴策略。
李春丽[10]（2019）在《GZ邮政速递社区配送发展众包模式研究》文中进行了进一步梳理本文以GZ邮政速递物流公司为主要研究对象,通过对社区物流、众包物流相关理论进行调查研究,归纳出了社区物流和众包配送的特点、发展现状和发展趋势,得出社区物流目前存在着成本高、服务质量低、效率低等问题,而众包配送具有成本低、时效快、资源利用率高等优势,为解决方案的提出提供理论上的依据和支持。本文运用PEST分析方法和SWOT模型对邮政公司所处的环境以及公司的发展现状进行系统的分析并对GZ邮政速递物流公司社区物流存在问题进行分析,明确公司目前所处的环境、发展现状以及所存在的需要解决的问题。在上述基础上,论述了对GZ邮政速递社区物流引入众包配送的必要性和可行性,并从安全性、时效性、成本等方面出发提出了适合GZ邮政速递物流公司的基于传统快递与第三方外卖平台结合的社区物流众包配送模式,构建了GZ邮政速递社区物流众包配送平台,分别从平台的功能模块、运行机制及其具有优势三方面对该众包配送平台进行详细的介绍。该众包配送平台包括用户信息管理模块、包裹信息采集模块、定价模块、接口模块、自动匹配模块、接包/发包模块、结算以及评价模块等九大功能模块。其中,该众包配送平台的接口模块与第三方外卖平台进行数据交换,实现与第三方外卖平台合作,一方面可以有效推广该众包配送平台并解决了众包配送存在配送人员不足的问题,另一方面,可以借助第三方外卖平台的优势少走弯路,实现弯道超车。另外,提出同性和同区配送以及并单配送以达到提高安全性以及降低成本的目的。另外,为保证GZ邮政速递社区物流引入众包配送的发展策略能够顺利实施,本文最后提出了人力建设,培训体系,法律法规及行业监管机制、信息系统建设等方面的保障措施。
二、邮政在物流配送中的服务管理（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、邮政在物流配送中的服务管理（论文提纲范文）
（1）无人机末端配送仿真系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 文献综述 |
| 1.2.2 法律法规 |
| 1.2.3 商用现状 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 技术路线与创新点 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 研究基础 |
| 2.1 无人机简介 |
| 2.1.1 概念及类型 |
| 2.1.2 优势及问题 |
| 2.1.3 实际应用案例 |
| 2.2 无人机末端联合配送模式 |
| 2.2.1 模式提出 |
| 2.2.2 “车辆+站点+无人机”模式 |
| 2.2.3 “车辆+无人机”模式 |
| 2.2.4 “无人机+快递柜”模式 |
| 2.3 联合配送模式分析 |
| 2.3.1 优劣势分析 |
| 2.3.2 适用场景分析 |
| 2.4 仿真技术基础 |
| 2.4.1 仿真理论基础 |
| 2.4.2 仿真软件对比 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 系统分析与仿真系统设计 |
| 3.1 流程分析 |
| 3.1.1 “车辆+站点+无人机” |
| 3.1.2 “车辆+无人机” |
| 3.1.3 “无人机+快递柜” |
| 3.2 任务规划 |
| 3.2.1 “车辆+站点+无人机” |
| 3.2.2 “车辆+无人机” |
| 3.2.3 “无人机+快递柜” |
| 3.3 仿真系统分析 |
| 3.3.1 “车辆+站点+无人机” |
| 3.3.2 “车辆+无人机” |
| 3.3.3 “无人机+快递柜” |
| 3.3.4 相关设备参数 |
| 3.4 系统需求及可行性分析 |
| 3.4.1 需求分析 |
| 3.4.2 开发可行性分析 |
| 3.5 系统设计 |
| 3.5.1 总体设计 |
| 3.5.2 功能模块设计 |
| 3.5.3 输入数据设计 |
| 3.5.4 界面设计 |
| 3.5.5 绩效指标设计 |
| 3.6 验证实验设计 |
| 3.6.1 “车辆+站点+无人机” |
| 3.6.2 “车辆+无人机” |
| 3.6.3 “无人机+快递柜” |
| 3.7 小结 |
| 第四章 仿真系统实现 |
| 4.1 关键模块实现思路 |
| 4.2 “车辆+站点+无人机”实现 |
| 4.2.1 多智能体模块 |
| 4.2.2 数据库模块 |
| 4.2.3 场景配置模块 |
| 4.2.4 GIS地图模块 |
| 4.2.5 数据统计模块 |
| 4.2.6 其他辅助模块 |
| 4.2.7 运行效果 |
| 4.3 “车辆+无人机”实现 |
| 4.3.1 多智能体模块 |
| 4.3.2 数据库模块 |
| 4.3.3 场景配置模块 |
| 4.3.4 GIS地图模块 |
| 4.3.5 数据统计模块 |
| 4.3.6 运行效果展示 |
| 4.4 “无人机+快递柜”实现 |
| 4.4.1 多智能体模块 |
| 4.4.2 数据库模块 |
| 4.4.3 场景配置模块 |
| 4.4.4 GIS地图模块 |
| 4.4.5 数据统计模块 |
| 4.4.6 运行效果展示 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 系统测试与实例应用 |
| 5.1 系统功能测试 |
| 5.1.1 用例测试 |
| 5.1.2 简单实例测试 |
| 5.2 实例介绍 |
| 5.3 实例运行 |
| 5.3.1 实验因素水平值 |
| 5.3.2 实例正交实验 |
| 5.3.3 实例运行过程及结论 |
| 5.3.4 仿真系统运行情况 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）B2C电商企业无人机物流网络设计与优化研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和问题的提出 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 问题的提出 |
| 1.2 研究目的和研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 关键概念界定与研究内容 |
| 1.3.1 关键概念界定 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 研究的方法和技术路线 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 主要创新点 |
| 2 理论基础和文献综述 |
| 2.1 B2C电商企业物流模式 |
| 2.1.1 物流模式概念 |
| 2.1.2 B2C电商企业物流模式研究现状 |
| 2.2 B2C电商企业物流网络 |
| 2.2.1 物流网络基础概念 |
| 2.2.2 B2C电商企业物流网络研究现状 |
| 2.3 B2C电商企业物流网络路径规划 |
| 2.3.1 物流网络路径规划方法 |
| 2.3.2 VRP问题研究现状 |
| 2.3.3 TSP问题研究现状 |
| 2.3.4 车载无人机路径规划研究现状 |
| 2.4 演化博弈 |
| 2.4.1 演化博弈理论及方法 |
| 2.4.2 演化博弈研究现状 |
| 2.5 现有研究评述 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 B2C电商企业无人机物流网络设计分析 |
| 3.1 B2C电商企业无人机物流网络设计可行性 |
| 3.1.1 经济可行性分析 |
| 3.1.2 技术可行性分析 |
| 3.1.3 管理可行性分析 |
| 3.1.4 法律可行性分析 |
| 3.2 无人机物流网络系统与传统物流网络系统的区别 |
| 3.2.1 无人机干支线运输网络与传统物流网络系统的不同 |
| 3.2.2 无人机配送网络问题与传统配送问题的不同 |
| 3.3 B2C电商企业无人机物流网络系统分析 |
| 3.3.1 B2C电商企业无人机物流网络系统构成 |
| 3.3.2 B2C电商企业无人机物流网络技术推广路线 |
| 3.4 B2C电商企业无人机物流网络设计流程 |
| 3.4.1 战略层-物流模式选择 |
| 3.4.2 战术层-干支线运输网络设计 |
| 3.4.3 战术层-配送网络设计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 B2C电商企业无人机物流模式选择 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 E-C演化博弈模型 |
| 4.2.1 静态外包与静态自营情境下的演化博弈分析 |
| 4.2.2 动态外包与静态自营情境下的演化博弈分析 |
| 4.2.3 静态外包与动态自营情境下的演化博弈分析 |
| 4.2.4 动态外包与动态自营情境下的演化博弈分析 |
| 4.2.5 E-C演化博弈分析算例分析 |
| 4.3 无人机应用影响下的E-C演化博弈模型 |
| 4.3.1 静态外包与静态自营情境下的影响分析 |
| 4.3.2 动态外包与静态自营情境下的影响分析 |
| 4.3.3 静态外包与动态自营情境下的影响分析 |
| 4.3.4 动态外包与动态自营情境下的影响分析 |
| 4.3.5 无人机影响的算例分析 |
| 4.4 物流模式演化博弈理论模型的现实意义 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 B2C电商企业无人机干支线运输网络设计 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.1.1 B2C电商企业干支线运输网络现状 |
| 5.1.2 B2C电商企业无人机物流网络结构 |
| 5.2 无人机干支线运输网络建模 |
| 5.2.1 轴辐式网络节点的物流发展水平测度 |
| 5.2.2 网络节点之间关联度分析 |
| 5.2.3 无人机干支线运输网络设计 |
| 5.3 无人机干支线运输网络算例 |
| 5.3.1 无人机物流网络枢纽点选择 |
| 5.3.2 无人机干支线运输网络远期设计 |
| 5.3.3 无人机干支线运输网络当前设计 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 B2C电商企业无人机末端配送网络设计 |
| 6.1 密集型无人机配送网络设计 |
| 6.1.1 无人机DTSP问题模型构建 |
| 6.1.2 基于聚类-枚举算法的无人机DTSP问题算例求解 |
| 6.1.3 基于遗传算法的传统TSP问题算例求解 |
| 6.1.4 无人机DTSP和传统TSP对比分析 |
| 6.2 稀疏型无人机配送网络设计 |
| 6.2.1 无人机TDTRSP问题模型构建 |
| 6.2.2 基于两阶段枚举算法的无人机TDTRSP问题算例求解 |
| 6.2.3 稀疏型配送网络TSP问题算例求解 |
| 6.2.4 无人机TDTRSP和传统TSP对比分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 京东无人机物流网络优化设计 |
| 7.1 京东物流网络结构现状分析 |
| 7.1.1 京东概况 |
| 7.1.2 京东物流网络结构 |
| 7.2 京东无人机干支线运输网络设计 |
| 7.2.1 京东无人机物流网络枢纽点选择 |
| 7.2.2 京东无人机干支线运输网络构建 |
| 7.3 京东密集型无人机配送网络设计 |
| 7.3.1 京东某密集型配送网络描述 |
| 7.3.2 京东密集型无人机配送网络DTSP问题求解 |
| 7.3.3 京东密集型无人机配送网络DTSP问题参数分析 |
| 7.4 京东稀疏型无人机配送网络设计 |
| 7.4.1 京东某稀疏型配送网络描述 |
| 7.4.2 京东稀疏型无人机配送网络TDTRSP问题求解 |
| 7.4.3 京东稀疏型无人机配送网络TDTRSP问题参数分析 |
| 7.5 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A B2C 电商企业与消费者的演化博弈分析之数值分析的代码 |
| 附录B 数值大小及命题证明 |
| 附录C X的坐标值 |
| 附录D TDTRSP问题两阶段枚举算法第一阶段代码 |
| 附录E TDTRSP问题两阶段枚举算法第二阶段代码 |
| 附录F TDTRSP问题枚举法代码 |
| 附录G 卡车TSP方式代码 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（3）基于启发式算法的物流配送路径设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 研究框架及组织结构 |
| 第二章 相关技术研究 |
| 2.1 相关基础知识 |
| 2.1.1 物流配送路径概述 |
| 2.1.2 启发式算法概述 |
| 2.2 物流配送路径研究现状 |
| 2.3 物流配送路径问题的算法研究现状 |
| 2.3.1 精确算法在物流配送路径中的研究现状 |
| 2.3.2 启发式算法在物流配送路径中的研究现状 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 物流配送优化路径系统总体设计 |
| 3.1 系统设计目标 |
| 3.1.1 系统功能需求 |
| 3.1.2 系统性能需求 |
| 3.2 系统总体架构设计 |
| 3.3 系统功能设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 成本最小化物流配送路径优化模型 |
| 4.1 物流配送路径优化分析 |
| 4.2 成本最小化物流配送路径优化问题 |
| 4.2.1 成本最小化物流配送路径问题描述 |
| 4.2.2 成本最小化物流配送路径优化目标 |
| 4.3 成本最小化物流配送路径优化模型 |
| 4.3.1 模型假设 |
| 4.3.2 模型参数 |
| 4.3.3 模型设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于粒子群和人工蜂群混合算法的物流配送路径优化 |
| 5.1 启发式算法分析 |
| 5.1.1 粒子群和人工蜂群算法的优势 |
| 5.1.2 粒子群和人工蜂群算法的问题分析 |
| 5.2 基于粒子群和人工蜂群混合算法设计 |
| 5.2.1 再生新粒子机制 |
| 5.2.2 改进玻尔兹曼选择 |
| 5.2.3 基于粒子群和人工蜂群混合算法流程 |
| 5.3 基于粒子群和人工蜂群混合算法性能分析 |
| 5.3.1 仿真环境 |
| 5.3.2 改进前后算法性能分析 |
| 5.4 基于粒子群和人工蜂群混合算法的物流配送路径优化性能分析 |
| 5.4.1 实验数据集 |
| 5.4.2 参数设定 |
| 5.4.3 实验结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 物流配送路径优化系统实现与测试 |
| 6.1 系统开发环境 |
| 6.2 物流配送路径优化系统实现 |
| 6.2.1 信息输入模块 |
| 6.2.2 路径优化模块 |
| 6.2.3 状态显示模块 |
| 6.3 物流配送路径优化系统功能测试 |
| 6.3.1 输入区 |
| 6.3.2 优化路径显示区和状态区 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（4）基于智能优化算法的物流无人机资源调度研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 课题来源 |
| 1.4 主要工作 |
| 1.5 本文组织 |
| 第二章 物流调度问题相关理论研究 |
| 2.1 物流调度问题的相关理论 |
| 2.1.1 物流调度问题特点 |
| 2.1.2 物流配送系统的组织结构 |
| 2.2 车辆路径问题相关理论 |
| 2.3 无人机调度应用研究 |
| 2.4 智能优化算法相关理论 |
| 2.4.1 模拟退火算法相关理论 |
| 2.4.2 变邻域搜索算法相关理论 |
| 2.4.3 遗传算法相关理论 |
| 2.5 多目标优化问题相关理论 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于变邻域搜索的多目标调度方案 |
| 3.1 物流无人机调度问题模型构建 |
| 3.1.1 问题描述 |
| 3.1.2 模型构建 |
| 3.2 算法求解 |
| 3.3 仿真实验及分析 |
| 3.3.1 参数校准 |
| 3.3.2 算法对比 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于遗传算法的异构无人机大规模调度方案 |
| 4.1 异构无人机大规模调度问题模型构建 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 模型构建 |
| 4.2 算法求解 |
| 4.2.1 编码/解码方法 |
| 4.2.2 种群初始化 |
| 4.2.3 遗传操作 |
| 4.3 仿真实验及分析 |
| 4.3.1 包裹装载方法比较 |
| 4.3.2 算法对比 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（5）智慧物流企业配送效率及影响因素研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.1.1 问题的提出 |
| 1.1.2 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 研究技术路线 |
| 1.4 本文的创新点 |
| 1.4.1 研究内容创新 |
| 1.4.2 研究方法的创新 |
| 第二章 文献综述与相关理论 |
| 2.1 文献计量 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 智慧物流研究现状 |
| 2.2.2 配送效率研究现状 |
| 2.2.3 智慧物流企业配送研究现状 |
| 2.2.4 研究现状述评 |
| 2.3 相关理论与方法概述 |
| 2.3.1 效率理论 |
| 2.3.2 因子分析法 |
| 2.3.3 多元线性回归 |
| 2.3.4 可拓学的相关理论 |
| 第三章 我国智慧物流企业配送发展现状及问题分析 |
| 3.1 我国智慧物流配送发展现状 |
| 3.1.1 我国智慧物流市场现状 |
| 3.1.2 我国智慧配送发展现状 |
| 3.2 我国智慧物流企业比较 |
| 3.2.1 物流企业智慧化程度比较 |
| 3.2.2 物流企业配送效率比较 |
| 3.3 我国智慧物流企业配送存在的问题 |
| 3.3.1 配送各环节智能化仍待重视和改进 |
| 3.3.2 物流企业信息化建设滞后 |
| 3.3.3 物流售后服务总体满意度较低 |
| 第四章 智慧物流企业配送效率影响机理 |
| 4.1 智慧物流企业配送发展的动力 |
| 4.1.1 技术支持力 |
| 4.1.2 市场驱动力 |
| 4.1.3 组织推动力 |
| 4.2 影响智慧物流企业配送效率的智慧要素 |
| 4.3 智慧物流企业智慧要素对配送效率的影响机理分析 |
| 4.3.1 智慧要素对配送经济效率的影响 |
| 4.3.2 智慧要素对配送服务效率的影响 |
| 4.3.3 智慧要素对配送营运效率的影响 |
| 第五章 智慧物流企业配送效率影响因素假设模型 |
| 5.1 智慧物流企业智慧要素指标的选取 |
| 5.1.1 智慧仓储系统的指标选取 |
| 5.1.2 智慧运输系统的指标选取 |
| 5.1.3 智慧末端服务的指标选取 |
| 5.1.4 智慧信息服务的指标选取 |
| 5.1.5 智慧软环境建设的指标选取 |
| 5.2 智慧物流企业配送效率评价指标的选取 |
| 5.2.1 经济效率评价指标 |
| 5.2.2 服务效率评价指标 |
| 5.2.3 营运效率评价指标 |
| 5.3 研究假设的建立 |
| 5.3.1 智慧仓储系统对配送效率的影响研究假设 |
| 5.3.2 智慧运输系统对配送效率的影响研究假设 |
| 5.3.3 智慧末端服务对配送效率的影响研究假设 |
| 5.3.4 智慧信息服务对配送效率的影响研究假设 |
| 5.3.5 智慧软环境建设对配送效率的影响研究假设 |
| 5.4 研究模型的构建 |
| 第六章 智慧物流企业配送效率影响因素的实证研究 |
| 6.1 研究设计 |
| 6.1.1 量表的设计 |
| 6.1.2 数据的收集 |
| 6.1.3 信度与效度检验 |
| 6.2 多元回归分析 |
| 6.2.1 智慧要素对企业配送效率的回归分析 |
| 6.2.2 智慧要素对企业配送经济效率的回归分析 |
| 6.2.3 智慧要素对企业配送服务效率的回归分析 |
| 6.2.4 智慧要素对企业配送营运效率的回归分析 |
| 第七章 智慧物流企业配送效率评价体系构建 |
| 7.1 可拓综合评价的优点 |
| 7.2 智慧物流企业配送效率物元可拓评价模型的构建 |
| 7.2.1 确定权重系数 |
| 7.2.2 建立关联函数 |
| 7.2.3 多级可拓评价 |
| 7.3 A企业智慧物流配送效率评价分析 |
| 7.3.1 A企业的发展现状 |
| 7.3.2 A企业智慧物流配送效率的综合评价 |
| 7.3.3 评价结果分析 |
| 第八章 智慧物流企业配送效率提升策略 |
| 8.1 加强智慧仓储软硬件建设 |
| 8.1.1 投资仓储自动化智能化装备 |
| 8.1.2 推广智慧仓储管理系统 |
| 8.2 融合高新科技实现智慧运输 |
| 8.2.1 加深人工智能在运输配送中的应用 |
| 8.2.2 发展新能源运输推动配送绿色化 |
| 8.3 完善末端配送设施与服务 |
| 8.3.1 合理规划配送网点布局与建设 |
| 8.3.2 丰富配送服务方式 |
| 8.4 加快智慧物流企业信息化建设 |
| 8.4.1 利用区块链实现物流信息安全高效共享 |
| 8.4.2 利用大数据分析实现精准营销 |
| 8.5 重视智慧软环境建设投入 |
| 8.5.1 多元化培养智慧物流人才 |
| 8.5.2 构建智慧文化促进可持续发展 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 研究主要结论 |
| 9.2 研究不足与展望 |
| 9.2.1 研究不足 |
| 9.2.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（6）面向社区生鲜超市的共同配送优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外相关研究 |
| 1.2.1 同城配送下共同配送 |
| 1.2.2 共同配送下订单分配 |
| 1.2.3 生鲜网络配送路径及算法 |
| 1.2.4 订单分配-路径优化 |
| 1.2.5 研究评述 |
| 1.3 主要研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 技术路线图 |
| 1.5 关键问题及创新点 |
| 1.5.1 关键问题 |
| 1.5.2 创新之处 |
| 2 相关理论方法概述 |
| 2.1 生鲜农产品的相关概念 |
| 2.1.1 生鲜农产品的概念 |
| 2.1.2 生鲜农产品的特点 |
| 2.2 同城片区与共同配送的相关概念 |
| 2.2.1 同城片区的定义 |
| 2.2.2 共同配送的定义 |
| 2.2.3 共同配送的模式 |
| 2.3 K-means聚类算法的相关概述 |
| 2.3.1 K-means聚类算法的基本思想及原理 |
| 2.3.2 K-means聚类算法的过程 |
| 2.3.3 K-means聚类算法的优缺点 |
| 2.4 车辆路径问题概述 |
| 2.4.1 车辆路径问题的概念和分类 |
| 2.4.2 车辆路径问题的基本模型 |
| 2.4.3 车辆路径问题求解算法 |
| 3 同城片区下的生鲜农产品时效性共同配送订单分配研究 |
| 3.1 同城片区下生鲜农产品时效性共同配送订单分配问题研究 |
| 3.1.1 问题描述及相关假设 |
| 3.1.2 参数设定及变量说明 |
| 3.1.3 订单分配模型的建立 |
| 3.1.4 订单分配模型的求解 |
| 3.2 本章小结 |
| 4 同城片区共同配送下的生鲜农产品配送路径优化模型研究 |
| 4.1 问题描述 |
| 4.2 假设条件及参数定义 |
| 4.2.1 假设条件 |
| 4.2.2 参数定义 |
| 4.3 生鲜农产品物流配送模型的建立 |
| 4.4 生鲜农产品物流配送模型的求解 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 案例分析 |
| 5.1 实例描述 |
| 5.2 同城片区下社区生鲜农产品时效性共同配送订单分配结果分析 |
| 5.3 同城片区下社区生鲜农产品配送路径优化 |
| 5.3.1 配送中心优化前的配送方案 |
| 5.3.2 配送中心优化后的配送方案 |
| 5.3.3 配送中心优化前后的对比配送方案 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 论文的主要结论 |
| 6.2 不足及展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 附录 A |
| A.1 |
| A.2 |
（7）卡车与无人机协同配送优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的 |
| 1.1.3 研究意义 |
| 1.2 研究的现状 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 对相关研究现状的评述 |
| 1.3 研究内容与框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.3.3 论文的创新点 |
| 1.3.4 论文的难点 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 理论基础及文献综述 |
| 2.1 车辆路径问题相关理论及文献综述 |
| 2.1.1 车辆路径问题的定义 |
| 2.1.2 车辆路径问题主要要素及分类 |
| 2.2 两级定位—路径问题理论及文献综述 |
| 2.2.1 二级定位——路径问题的定义 |
| 2.2.2 二级定位——路径问题的研究现状 |
| 2.3 无人机调度问题相关理论概述 |
| 2.3.1 无人机配送问题概述 |
| 2.3.2 飞行伙伴旅行商问题概述 |
| 2.3.3 并行无人机调度问题概述 |
| 2.3.4 给定卡车路线的无人机调度问题概述 |
| 2.4 算法相关理论及文献综述 |
| 2.4.1 车辆路径问题算法概述 |
| 2.4.2 人工蜂群算法概述 |
| 2.4.3 改进的节约里程算法概述 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 卡车与无人机协同配送优化模型 |
| 3.1 问题提出 |
| 3.2 符号说明 |
| 3.3 以配送总时间最短为目标的优化模型 |
| 3.3.1 条件假设 |
| 3.3.2 模型建立 |
| 3.4 以配送总成本最低为目标的优化模型 |
| 3.4.1 条件假设 |
| 3.4.2 模型建立 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 ABC-CW算法设计 |
| 4.1 基于人工蜂群和改进节约算法的ABC-CW混合算法 |
| 4.2 小规模算例测试 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 案例分析 |
| 5.1 公司概况 |
| 5.2 以时间最短为目标的配送案例 |
| 5.2.1 案例数据及处理 |
| 5.2.2 实验结果分析 |
| 5.3 以成本最低为目标的配送案例 |
| 5.3.1 案例数据及处理 |
| 5.3.2 实验结果分析 |
| 5.4 参数灵敏性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 Y公司客户配送数据 |
| 附录2 ABC算法主要代码 |
| 附录3 Lingo程序代码 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（8）县域视角下的农村电商物流配送中心选址规划研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 农村电商物流相关研究 |
| 1.2.2 配送中心选址相关研究 |
| 1.2.3 选址-分配相关研究 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 相关理论与方法 |
| 2.1 农村电商物流概念 |
| 2.1.1 农村物流 |
| 2.1.2 电商物流 |
| 2.1.3 农村电商物流 |
| 2.1.4 发展特征 |
| 2.2 物流配送中心选址规划 |
| 2.2.1 配送中心概念 |
| 2.2.2 配送中心选址原则 |
| 2.2.3 配送中心选址影响因素 |
| 2.2.4 配送中心选址常用方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 农村电商物流配送中心选址流程分析 |
| 3.1 农村电商物流配送中心选址流程 |
| 3.2 农村电商物流配送中心选址评价指标体系构建 |
| 3.2.1 主要影响因素分析 |
| 3.2.2 指标体系建立原则 |
| 3.2.3 农村电商物流配送中心选址评价指标体系 |
| 3.3 确定评价指标权重 |
| 3.4 确定选址备选集 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 农村电商物流配送中心选址模型的构建 |
| 4.1 模型构建思路 |
| 4.2 选址双层规划模型的构建 |
| 4.2.1 问题描述与模型假设 |
| 4.2.2 上层模型 |
| 4.2.3 下层模型 |
| 4.3 算法设计 |
| 4.3.1 遗传算法与粒子群算法介绍 |
| 4.3.2 算法设计思路 |
| 4.3.3 算法设计步骤 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 案例分析 |
| 5.1 蒙自市背景介绍 |
| 5.2 选址备选集的确定 |
| 5.2.1 各乡镇基本情况 |
| 5.2.2 确定选址备选集 |
| 5.3 选址方案的确定 |
| 5.3.1 基础数据准备 |
| 5.3.2 参数设计和分析 |
| 5.3.3 结果分析 |
| 5.3.4 算法对比 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（9）基于供给侧改革的农村电商物流资源配置优化方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 农村电商物流的定义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 农村电商物流研究现状 |
| 1.3.2 定向问题研究现状 |
| 1.3.3 农村物流配送路径问题研究现状 |
| 1.3.4 物流节点布局-配送路径集成优化问题研究现状 |
| 1.4 研究思路及技术路线 |
| 1.4.1 研究思路 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 论文结构 |
| 2 基于农村电商物流系统的经济特征分析 |
| 2.1 相关理论 |
| 2.1.1 系统科学相关理论 |
| 2.1.2 微观经济学 |
| 2.1.3 物流经济学 |
| 2.2 农村电商物流系统分析 |
| 2.2.1 农村电商物流系统及其特征 |
| 2.2.2 农村电商物流系统目标 |
| 2.2.3 农村电商物流系统结构 |
| 2.2.4 农村电商物流系统功能 |
| 2.2.5 农村电商物流系统运作模式 |
| 2.3 农村电商物流的经济特征分析 |
| 2.3.1 农村电商物流需求的阶段性特征分析 |
| 2.3.2 农村电商物流需求特征及其复杂性分析 |
| 2.3.3 农村电商物流需求的空间不平衡性特征分析 |
| 2.3.4 农村电商物流供给环境的特征分析 |
| 2.3.5 农村电商物流供给主体的特征分析 |
| 2.3.6 农村电商物流供给条件的特征分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于供给侧改革的农村电商物流发展策略研究 |
| 3.1 农村电商物流市场培育 |
| 3.1.1 农村电商物流市场的供求互动关系 |
| 3.1.2 农村电商物流市场的培育过程 |
| 3.2 农村电商物流市场失灵现象及机理分析 |
| 3.2.1 市场失灵 |
| 3.2.2 供需均衡机理 |
| 3.3 农村电商物流市场供给侧改革的策略研究 |
| 3.3.1 通过政府补贴,提高物流配送企业收益 |
| 3.3.2 以多种措施为手段,降低物流企业成本 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 考虑企业利润的农村电商物流配送路径规划模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述与基本假设 |
| 4.3 模型构建 |
| 4.3.1 目标函数 |
| 4.3.2 约束条件 |
| 4.4 算法设计 |
| 4.4.1 最大车辆数的确定 |
| 4.4.2 启发信息的定义 |
| 4.4.3 解的构造 |
| 4.4.4 信息素的更新规则 |
| 4.4.5 局部搜索 |
| 4.5 案例分析 |
| 4.5.1 基础数据 |
| 4.5.2 结果分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于Pareto最优的农村电商物流多目标车辆路径规划模型 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述与模型构建 |
| 5.3 算法设计 |
| 5.3.1 Pareto最优解集 |
| 5.3.2 Pareto双重排序遗传算法 |
| 5.3.3 路劲规划方案的评价与选取 |
| 5.4 案例分析 |
| 5.4.1 算法参数 |
| 5.4.2 模型的有效性检验 |
| 5.4.3 结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 县域视角下农村电商物流节点布局-配送路径集成优化问题研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述与基本假设 |
| 6.3 模型建立 |
| 6.3.1 目标函数 |
| 6.3.2 约束条件 |
| 6.4 算法设计 |
| 6.4.1 贪婪聚类算法 |
| 6.4.2 潜在配送中心的选择与分配 |
| 6.4.3 Pareto双重排序遗传算法 |
| 6.4.4 需求点集邻域的生成 |
| 6.5 案例分析 |
| 6.5.1 基础数据 |
| 6.5.2 算法验证与参数选择 |
| 6.5.3 结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 附录C |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（10）GZ邮政速递社区配送发展众包模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究综述 |
| 1.3.1 社区物流研究综述 |
| 1.3.2 众包配送研究综述 |
| 1.4 研究内容和技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 1.5 研究方法 |
| 1.6 论文的创新点 |
| 第二章 社区物流与众包物流基础理论概述 |
| 2.1 社区物流基础理论 |
| 2.1.1 社区物流内涵 |
| 2.1.2 社区物流特点 |
| 2.1.3 社区物流现有配送模式 |
| 2.2 众包物流基础理论 |
| 2.2.1 众包物流概念 |
| 2.2.2 众包物流的特点 |
| 2.2.3 众包物流现有模式 |
| 2.2.4 众包物流的优势 |
| 第三章 GZ邮政速递公司社区配送发展现状与问题分析 |
| 3.1 GZ邮政速递公司简介 |
| 3.2 GZ邮政速递社区物流现状 |
| 3.3 GZ邮政速递环境分析 |
| 3.2.1 宏观环境分析 |
| 3.2.2 微观环境分析 |
| 3.2.3 SWOT分析 |
| 3.4 GZ邮政速递社区物流存在问题分析 |
| 3.4.1 取派效率低 |
| 3.4.2 企业信息化建设滞后 |
| 3.4.3 配送设施不完善 |
| 3.4.4 服务质量低 |
| 3.4.5 配送成本高 |
| 第四章 GZ邮政速递社区物流发展众包模式分析 |
| 4.1 GZ邮政速递社区物流引入众包配送的必要性和可行性 |
| 4.1.1 必要性 |
| 4.1.2 可行性 |
| 4.2 基于传统快递与第三方外卖平台结合的众包配送模式 |
| 4.3 GZ邮政速递社区物流众包配送平台设计 |
| 4.3.1 设计原则 |
| 4.3.2 功能模块设计 |
| 4.4 GZ邮政速递社区物流众包配送平台运行机制 |
| 4.5 GZ邮政速递社区物流众包配送平台的优势 |
| 第五章 邮政速递社区物流发展众包配送模式保障措施 |
| 5.1 加强企业文化建设 |
| 5.2 注重人力资源建设,完善培训体系 |
| 5.3 完善法律法规及行业监管机制 |
| 5.4 加强信息系统建设 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
四、邮政在物流配送中的服务管理（论文参考文献）
- [1]无人机末端配送仿真系统设计与实现[D]. 张嘉蕾. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]B2C电商企业无人机物流网络设计与优化研究[D]. 刘加仕. 北京交通大学, 2021(02)
- [3]基于启发式算法的物流配送路径设计与实现[D]. 杜芋颖. 南京邮电大学, 2020(03)
- [4]基于智能优化算法的物流无人机资源调度研究[D]. 袁霄翔. 南京邮电大学, 2020(03)
- [5]智慧物流企业配送效率及影响因素研究[D]. 谢韫颖. 上海工程技术大学, 2020(05)
- [6]面向社区生鲜超市的共同配送优化研究[D]. 邓存慧. 江苏大学, 2020(02)
- [7]卡车与无人机协同配送优化研究[D]. 杨航. 浙江理工大学, 2020(02)
- [8]县域视角下的农村电商物流配送中心选址规划研究[D]. 李志鹏. 北京交通大学, 2019(01)
- [9]基于供给侧改革的农村电商物流资源配置优化方法研究[D]. 吴江. 北京交通大学, 2019(01)
- [10]GZ邮政速递社区配送发展众包模式研究[D]. 李春丽. 广西大学, 2019(01)