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零售电子商务物流配送模式研究开题报告
一、研究目的及意义：
本文的研究对象为昌大昌超市，通过对其物流配送现状分析，找出物流配送过程中存在的问题， 对昌大昌超市物流配送路径优化研究，以到达降低昌大昌超市物流配送本钱和提高配送效率的目的。 本文研究意义有以下几点：
（1）提高昌大昌超市物流配送的效率。连锁超市物流配送中一般都是通过科学的路径规划，来提 高物流配送效率。本文的研究结果能为昌大昌超市提供合理的路径优化方法，合理地缩短配送里程， 节约配送时间，提高配送效率。
（2）为昌大昌超市企业开展提供参考。本文在综述连锁超市行业特点和物流配送相关理论的基础 上，结合昌大昌超市的特点，以昌大昌超市为例，对其物流配送路径进行选择和优化，并提出开展策 略建议。其研究成果可以丰富关于城市连锁超市的物流管理研究，为其他超市提供参考，从而促进连 锁超市的开展，以满足农民对物美价廉商品的需求。
（3）响应政策与物流开展的需要。本文的研究成果能够有效的降低配送范围内的连锁超市的物流 本钱，提高配送效率，提高连锁超市盈利水平，吸引更多的投资方将目光转向电子商务。
（4）促进绿色物流开展。优化连锁超市物流配送路径有利于减轻县城及周边村镇的交通负担，减 少尾气排放，促进可持续开展。论文中构建的昌大昌超市物流配送路径优化模型，最后的的优化结果 是在满足了下属连锁门店货物需求的情况下，增加车辆装载率，降低车辆行驶里程，从而减少配送车 辆的尾气排放量，对环境保护有一定的作用，有利于美丽城市建设与开展。
二、研究内容
（1）绪论。阐述本论文的研究背景及意义，城市连锁超市物流配送路径优化的国内外研究现状、 研究的主要内容、方法及技术路线。
（2）相关理论概述。阐述城市连锁超市物流配送、车辆路径优化等基本理论与方法。
（3）昌大昌超市物流配送现状分析。在对昌大昌超市实地调研后，分析昌大昌超市的物流配送现 状，提出存在的问题。
（4）昌大昌超市物流配送路径优化分析及开展策略。将建立的连锁超市物流配送路径优化模型用 于昌大昌超市物流配送路径优化，并提出昌大昌超市以后的开展策略。
摘要
abstract
第一章绪论
L1研究背景
1.2 选题意义
1.3 国内外研究现状
1.4 研究内容
1.5 研究方法
第二章相关理论基础
第三章昌大昌超市概述
3.1 昌大昌超市概况
3.2 昌大昌超市配送概况
第四章昌大昌超市配送路径存在的问题
4.1 配送功能不健全，服务水平不高
4.2 配送路线安排具有较强主观性
4.3 物流信息无法准确沟通
4.4 物流配送人员管理不严格，员工素质普遍较低等
第五章昌大昌超市物流配送开展策略建议
5.1 建立昌大昌超市的物流配送服务标准体系
5.2 提高昌大昌超市配送车辆利用率
5.3 加强昌大昌超市配送中心人员管理
5.4 优化昌大昌超市物流配送方案
结语
参考文献三、研究方法
(1)文献研究法
通过查阅和分析国内外关于城市连锁超市物流配送路径优化的文献，了解国内外研究现状，为本 文的写作奠定理论基础。
(2)案例研究法
本文以昌大昌超市为例，介绍其物流配送现状，针对昌大昌超市物流配送存在的问题分析并对物 流配送路径优化研究，可以为其他类似连锁超市提供参考。
四、国内外研究现状
在车辆路径的优化问题研究时考虑的比拟宽泛，对于配送物流没有特别的进行研究，物流配送路 径优化问题是采用一定的顺序到达所有的需求点的一个问题，在当前来说，绝大多数的学者对于配送 路径的优化研究是通过改进并完善算法来完成线路优化的。Azi N (2007)在求解带有时间窗的配 送路径优化模型时采用了两个阶段，第一个阶段是生成一个无法去支配可行路线的集合，第二个阶段 是排序可行的路线，确立配送线路。Zhou和Wang (2015) 一起采用了不同的局部搜索算法去获取了 更高质量的解，对于有两个条件的配送路径优化问题去求解，一个条件是有不同的优化目标，另一个 条件是带有时间满意度。Ghannadpour等(2014)充分考虑了消费者的需求并构建了带时间窗的多目 标动态配送路径优化数学模型。Errico等(2015)研究的配送车辆路径优化模型的条件是：(1)附有 随机服务的时间问题；(2)硬时间窗。建立了机会约束模型，并且验证模型的有效性。Iqbal等(2015) 为了解决多目标软时间配送车辆路径问题提出一个新的基于蜂群的人工蜂群算法。Schneider等(2015) 在研究带时间窗约束的车辆路径优化问题的时候，考虑到了司机对于这个问题的影响，他们的求解结 果说明司机能够合理的规划路线的原因是司机可以依赖于客户的满意的送达时间，这样一来的话，配 送效率能够得到一定的提升。Kumar等(2016)研究带时间窗的多目标多车辆配送路径优化问题时的 优化目标是最小的总运营本钱和总排放。Yolcu等(2017)通过评估预测方法的性能来验证了自己提出的
一种鲁棒方法―组合时间序列的重要性。张磊(2008)分析了两种配送的差异：(1)传统配送；(2) 电商配送。在建立多目标多配送中心车辆路径优化模型时，考虑到了实际情况，主要的束约条件是配 送的时间，并且对各个目标函数和各个优化目标进行了整理，将两种算法进行了优劣的互补，然后结 合起来求解上述模型模型。文慧君(2018)在解决冷链物流的配送路径优化的问题时想到了去构建双 层的路径规划模型，这样做有两个作用，第一个作用是解决了超市的门店的选址与车辆路径优化问题, 第二个作用是顾及到了客户满意度。徐松梅(2017)在降低冷链物流的综合本钱和提高客户的满意度 的目标基础上提出了基于硬时间窗的冷链物流配送路径优化模型。
国内对物流配送路径问题的研究相对较晚。1998年，李大卫等通过修正最近距离搜索启发式算法, 构造出TSP的评价函数，并据此提出一个求解带时间窗的物流配送路径问题的启发式算法。1999年, 杨西龙等在运用遗传算法求解VRP问题时，采取的优化措施是将染色体进行了可行化映射，并且实 验结果说明优化后的遗传算法求解的最优解的质量更好。袁庆达等人运用TS (Tabu Search)算法求 解VRP问题，而且仔细地介绍了 TS算法的每一个流程，并通过案例信息验证了 TS算法研究VRP 的可行性。2001年，李军等将遗传算法用于求解物流配送路径优化问题，虽然遗传算法能够求得可行 解，但求出解的质量不是很高，其主要原因在于遗传算法的局部搜索能力较差。2002年，郎茂详等将 爬山算法与遗传算法融合求解车辆路径问题，两种算法相互补充，混合算法既有遗传算法优秀的全局 搜索能力和爬山算法的局部搜索能力，实验数据说明混合算法能够求解的结果更加稳定。2005年，周 程在运用Dijksta算法与Floyd算法求解车辆路径问题时，设计了一种物流配送路径规划策略，并将 其投入实际应用。2008年，张维泽将遗传算法中的交叉算子和变异算子引入蚁群算法，提高了蚁群算 法的全局搜索能力，优化信息素更新策略，提高了算法的搜索范围和求解质量。2015年，曹倩等为了 提高生鲜农产品物流配送效率，构建了特殊的生鲜农产品配送模型，并利用多目标遗传算法求解，对 农产品物流配送的研究意义重大。余文泰和张得志通过构建基于智能制造的带时间窗约束的生产物料 配送路径优化模型，解决了生产车间物料即时配送，提升物流配送效率，降低物流本钱。胡涛通过利用 EIQ对A公司图书物流配送中心的订单分析，统计物流中的相关数据，建立模型,再利用SLP方法优 化布局，从而降低本钱。王伯楠用模糊c-均值聚类算法和自适应遗传-模糊均值聚类算法分别对基于任 务均衡的分拣聚类模型进行优化，再利用自适应遗传-模糊均值聚类算法应用于订单分批分拣优化模 型，通过两次聚类过程有效实现了卷烟配送中心分拣线任务均分，优化了堆垛机出入库过程，提升了配送 效率。
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