电商企业自营配送模式优化研究——以苏宁为例开题报告

 2022-08-03 09:08

1. 研究目的与意义

近年来,我国大力支持实体经济的发展,特别是制造业的高质量发展,而物流业是实体经济的重要支撑,有利于促进企业资源配置和快速发展。

其次随着科技的发展和经济生活水平的提高,电商普及千家万户,成为众多人群的便利之选,物流配送作为“最后一公里”不仅是关系客户满意度的重要环节,也是成本费用高昂的环节。

面对激烈的竞争,物流企业配送环节的发展关系到自身能否持续健康发展,因此,我选择了以苏宁为例的电商企业自营配送模式深化研究这个课题。

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2. 研究内容和预期目标

摘要:本文以江苏地区内的苏宁企业为研究对象,对该企业现有的配送模式的合理性进行分析和判断,以实际调查和查找文献的方式对其配送效率,配送满意度进行调研,采用多种方法分析,制定出适合该电商企业的最优配送策略并阐明其经济学意义。

摘要:本文以江苏地区内的苏宁企业为研究对象,对该企业现有的配送模式的合理性进行分析和判断,以实际调查或发放问卷的方式对其配送效率,配送满意度进行调研,采用多种方法分析,制定出适合该电商企业的最优配送策略并阐明其经济学意义。

正文如下:第一部分:我国几个主要电商企业的配送模式介绍,研究它们现阶段发展概况第二部分:苏宁企业的配送模式的发展研究(1)苏宁配送模式的介绍(2)苏宁物流公司配送方案(3)苏宁物流公司配送模式存在的问题或者优势所在(4)配送路径优化研究(5)与国内其他电商企业之间配送模式对比及其借鉴意义第三部分:对每个具体的配送模式做出分析,讨论其与苏宁企业的配适度,分析如何从多种不同配送模式中学习到有用经验,提高企业配送效率,降低费用。

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3. 国内外研究现状

何俊生( 2013 )针对同城快递配送路径问题,提出了两个模型,一个不考虑时间窗约束仅考虑容量约束,另一个同时考虑,采用Dijkstra遗传优化算法求解并进行了比较对比分析。姜艳和关雪( 2008 )提出了一个线性混合整数规划模型,该模型主要考虑时间窗约束和单车快件数目上限约束; 杨从平( 2014 )针对快递物流配送车辆路径问题。考虑了容量约束和单车最大行程距离约束,采用蚁群算法对桂林市某快递网络的配送路径进行了优化。李炳会( 2008 )则用超时惩罚对时间约束进行了替代,即快递超过预定时间需要赔偿以进行惩罚;张迅和刘海东( 2013 )根据快递配送的特点,研究了采用快件递送和揽收同时服务的配送策略的车辆路径问题。他们假设车辆在配送中心与客户点之间或客户点之间行驶的时间服从正态分布,各客户点均带有有软时间窗约束,以及快件揽收数量服从泊松分布,依此建立-个线性混合整数规划的多目标模型,目标函数包括:行驶路程最短,时间惩罚值最小和快件揽收数量最大。 wialldr(1989)首先将禁忌搜寻法应用于车辆路线问题上,设计重复的虚拟物流中心,将车辆路线问题转换成旅行商问题(TSP),利用2-opt或3-opt方法求解车辆路线;Dorigo , Maniezzo和Colorni ( 1991 )等意大利人将蚁群算法用于求解旅行商问题,并取得了很好的效果,后来, Dorigo在基本蚁群系统的模型的基础上又提出蚂蚁群系统(Ant Colony System , ACS)模型,该模型改进了蚂蚁系统模型的信息素更新方法和路径选择方式,并使用了一-种随机选择和最优选择混合的路径选择方式, 而信息素更新采用全局更新和局部更新的方式,提高了算法的全局收敛能力,相比于蚂蚁系统模型的性能有较大的提高,收敛速度明显加快。后来很多学者对基本的蚁群算法进行改进,求解不同的问题模型;Gendreau,HertZandL即orte(1994)使用插入法求解旅行商问题,再用贪婪法(GreedyMethod)进行路线切割从而产生初始解;Kennedy和Eberhart ( 1995 )等美国博士,提出了粒子群算法, Eberhart 博士等人对基本粒子群算法进行了改进,该算法被成功的用于求解物流路径规划问题;

4. 计划与进度安排

1、2022/11/10---2022/11/28:检索自己感兴趣的资料,通过指导老师的指导最终定题为:电商企业自营配送模式优化——以苏宁为例2、2022/11/29---2022/12/18:检索有关电商配送方面的资料并获取苏宁企业以及京东或其他物流企业的配送信息,通过对资料的分析以及数据的处理,写出开题报告并通过指导老师的审核。3、2022/12/29---2022/5/7:继续检索相关资料并研读这些资料,对一些外文资料进行翻译,详细安排如下:12/29---1/15:写出第一部分电商行业配送发展状况,内容包括配送模式选择和配送路径大体规划2/10---4/10:写出第二部分:采用问卷调查筛选比较指标,再用层次分析法找出影响配送效率的主要指标,以及居民满意度的指标,对涉及这些指标的数据进行处理4/11---4/20:写出第三部分:对第二部分处理的数据进行分析,采用具体的方法对其改造优化4/21---5/7:写出第四部分,通过对配送模式的比较和对苏宁配送模式的具体分析,得出简要的结论,写出初稿。4、5/8----6/9:通过指导老师的指导反复修改初稿,最终通过指导老师的审核并定稿

5、6/10----6/16:论文答辩

5. 参考文献

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[5]张电,孙源泽.考虑碳排放的连锁零售企业配送路径优化研究[J/OL].公路与汽运,2019(06):47-51[2019-12-23].
[6]吴竞鸿.零售企业物流配送路径优化问题实证研究[J/OL].安徽商贸职业技术学院学报(社会科学版):1-6[2019-12-23].
[7]杨柳. 不同运营模式下电商企业物流配送中心选址和路径优化研究[D].北京交通大学,2019.
[8]郑琰,孟晓露,伍佩琪,何雨飞.电子商务企业物流配送路径优化研究[J].物流工程与管理,2018,40(06):111-113.
[9]马增荣,郭玉翠,雷敏.自营电商在配送过程中的最小运费问题[J].软件,2016,37(06):28-32[10]周洁. 自营物流配送系统关键环节优化研究[D].华北电力大学(北京),2016.[11]周磊.基于节约里程法的配送路线优化研究——以苏宁电器为例[J].物流技术,2016,35(01):109-116. [12]周浪. 农村电商物流配送“配送车 无人机”路径优化研究[D].武汉理工大学,2017. [13]Chen Xi,Castro Lauren A,Dimitrov Nedialko B,Meyers Lauren Ancel. Correction: Uncertainty analysis of species distribution models.[J]. PloS one,2019,14(12). [14]Ant colony optimization techniques for the vehicle routing problem[J] . John E. Bell,Patrick R. McMullen.Advanced Engineering Informatics .2004(1)

[15]Comparing neuro-dynamic programming algorithms for the vehicle routing problem with stochastic demands[J] . Nicola Secomandi.Computers and Operations Research .2000(11)

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