O2O外卖众包配送路径优化研究

来源 :大连海事大学 | 被引量 : 6次 | 上传用户:xxzxzzm
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近年来,O2O外卖在线订餐模式作为互联网+餐饮行业的典型代表,随着网络经济的快速发展也得到了极大的发展,受到了越来越多人们的喜爱。但由于O2O外卖用户需求量大,订单配送规模与日俱增,传统的外卖配送方式已经无法满足当下的外卖配送需求。而众包作为一种新兴社会配送方式,能够有效缓解外卖配送带来的压力,降低物流成本,逐渐融入O2O外卖配送领域。但又由于当下的O2O外卖众包配送模式发展尚不成熟,还存在着众包配送路径规划不合理、配送效率难以把控,众包骑手利益受到忽视、工作积极性不高等问题,阻碍了O2O外卖众包配送模式的进一步发展。因此,在O2O外卖快速发展的当下,如何合理优化现有的外卖众包配送路径,提高外卖配送效率和众包骑手收益是急需解决的关键问题。本文基于实际的消费场景,对O2O外卖众包配送路径问题进行了优化研究。首先,对国内外有关O2O外卖众包配送方面的研究成果进行了综述分析;其次,详细介绍了O2O外卖众包配送相关理论知识,包括其基本内涵、组织结构、运作流程、网络特征和盈利模式等;接着,对O2O外卖众包配送模式的发展现状进行了分析,指出了当前O2O外卖众包配送中存在的问题;然后,针对问题,同时结合O2O外卖众包配送具有对时效、路况敏感和外卖用户需求呈现动态性变化的特点,刻画了超时惩罚函数和速度阶跃变化函数,并以最大化众包骑手的平均收益为目标,分别构建了基本场景和时变路网下的基本、动态三种O2O外卖众包开放式配送路径优化模型。在此基础上,根据模型先取后送、穿插访问、速度阶跃等约束,设计了适用的遗传禁忌混合算法进行求解;最后,以饿了么旗下F众包平台为例,分别基于三种问题场景,进行了模型和算法的有效性验证和众包骑手接单能力的灵敏度分析。结果表明,遗传禁忌混合算法相比较单一算法而言,收敛速度和求解质量更优;且三种模型优化后的众包路径方案均能够有效提升众包骑手的平均收益,降低延迟率,提高外卖配送效率;同时O2O外卖企业在保证用户满意度和安全配送的前提下,可适当提升众包骑手的接单能力等。
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