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B2C电子商务家具企业物流中心选址探究

放大字体  缩小字体 发布日期:2016-06-24  浏览次数:34
  [提要] 在互联网时代,随着电子商务北京紫玥雅筑商务会所企业的快速发展,市场竞争的加剧,使得越来越多的B2C电子商务家具企业开始加大对物流配送环节的重视。合理的电子商务物流中心选址对物流系统的整个运营成本的大小有着重要的影响,物流配送中心选址可以大大提高物流配送环节的效率,提升家具企业竞争力。本文对物流配送中心选址方法进行回顾,建立模型,并应用蝙蝠算法对简单实例进行模拟,结果证明蝙蝠算法求解物流配送中心选址问题是一个有效简便的方法,可以为现实的配送中心选址提供参考依据。
  关键词:B2C电子商务;配送中心选址;蝙蝠算法;matlab
  中图分类号:F724.6 文献标识码:A
  收录日期:2016年3月25日
  一、引言
  随着社会经济的发展,电子商务的兴起为经济和生活带来了很大的便利的同时,也对家具企业的竞争能力提出了更高的要求。电子商务物流配送一直是制约电子商务发展的瓶颈,作为电子商务“第三利润源”,如何更好地解决物流配送问题一直是研究的重点。随着B2C电子商务的发展,家具企业之间的竞争也越来越激烈,甚至引发了一系列价格战。此时,物流配送中心作为家具企业高度可控的末端节点,对B2C电子商务家具企业的竞争力有重要的影响。
  随着市场竞争越来越激烈,各大电商纷纷加大了对物流配送中心的重视。京东已经建立了7个物流中心,可以覆盖全国大部分地区,在43个城市拥有143个大型仓库,设立3,539个配送站以及自提点,实现1,961个区县的配送,且全部自营;苏宁易购在全国有12个始发仓库,有近7,000人配送队伍,并实现了多个城市半日达或次日达的速度承诺。
  关于物流配送对电子商务的重要作用,Kent Gourclin认为只有充分认识并重视物流配送的影响,才能在市场竞争中取得利益,不然电子商务家具企业将很难维持自己在竞争中的优势,甚至可能被市场淘汰。为了降低运输费用,提高商品的送达率,降低家具企业的运营成本,提高消费者的消费体验,建立科学合理的配送中心有重要作用。Aikens C H介绍了选址模型的几种基本模型,并以最小化选址成本费用作为目标函数,以费用函数决定选址问题的规划形式。
  二、B2C物流中心选址模型的建立
  物流中心的选址要考虑很多因素,自然环境、交通便利性、地理位置、公共设施、服务范围等都会对物流中心的选择造成影响,但起决定作用的还是物流中心的成本,包括建设成本和物流成本。用最小的成本服务最大的人群,是物流中心选址所应遵循的重要目标。B2C电子商务的客户通常是比较分散的个人,并且配送需求量不稳定,本文建模时按照聚类的方法把客户划分为若干个大的个体区域,以区域作为需求点选择配送。配送中心的选址问题可以描述为:某个地区内有若干个需求点,限于在该区域内建立配送中心,以满足各需求点的需求,并使得包括固定费用、运输费用及存储费用在内的总费用最小。
 ?。ㄒ唬┠P图偕?。物流中心选址是一种常见的平面选址问题,以物流配送中心的位置到所配送地点的总运输距离最小为目标,从而节约运输费用,使总成本最小?;蛘卟捎貌愦畏治龇ǜ葑乙饧衅拦?,将物流选址中心建在靠近需求市场、交通发达和低价便宜的地点。根据度量定义不同分为绝对值距离问题和欧氏距离问题,本文采用欧式距离度量。
  基于简化问题的考虑,作出如下假设:(1)物流中心容量足够大,可以满足所有需求,且到每个送货地点的运费是一致的;(2)不考虑实际情况,选取物流配送中心位置是不确定的,且每个位置是可以随意选取的;(3)配送成本与客户距离及配送量成正比。
 ?。ǘ┠P徒?。变量和参数说明:n:需求点个数;wi:第i个需求点的年需求量;di:配送中心到第i个需求点的距离;(xi,yi):第i个需求点的坐标;hi:从配送中心到需求点的运费率(包括装卸、运输费);f:在该地区建立配送中心的年固定费用。
  使得总费用最低的多配送中心选址问题可以表示成如下整数线性规划问题:
  三、蝙蝠算法
  蝙蝠算法是剑桥大学学者YANG于2010年首次提出,以模拟蝙蝠的回声定位行为为原理,是一种新型的智能元启发式优化算法。蝙蝠算法以单个的蝙蝠个体为基本单位,根据种群群体的随机寻优规则,在整个蝙蝠群体在求解空间进行的从无序演化到有序的过程,逐步探索问题的最优解。
 ?。ㄒ唬┩ü厣ㄎ?,蝙蝠可以准确感应距离,并能可靠区分食物与障碍物。
 ?。ǘ┰谖恢肵i,蝙蝠以Vi速度进行随机飞行,并以固定频率fmin(或λ)、可变化波长λ(或f)和响度A0搜索猎物,它们根据猎物与自己的距离调节发射出的脉冲波长(或频率),并在靠近猎物时调整发射脉冲的频度r∈[0,1]。
 ?。ㄈ┘偕柘於鹊谋浠湮猍Amin,A0],其中A0为最大值(正值),Amin为最小值。
  蝙蝠搜索算法的主要步骤可以描述如下:
 ?。?)初始化群体,目标函数f(x),X=(x1,…xd)T,蝙蝠种群Xi=(i=1,21,…n)和Vi,脉冲频率fi at Xi,设定算法的参数,初始化脉冲速率ri和Ai声音响度;
 ?。?)调整频率,产生记录新的解,并更新蝙蝠的速度和位置;
 ?。?)如果(rand>1),在最佳解集中选取一个解作为最优解,在选择的最佳解附近形成一个局部解;
 ?。?)通过随意飞行,产生一个新解;
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