基于数据分析的区域快递网络选址模型与应用

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近几年,中国快递行业飞速发展,全国快递市场总收入从2011年的758亿元到2017年的4905亿元。为了抢占更多的市场份额,提高自身的竞争力,快递公司提出了提高时效,降低成本,提高顾客满意度等举措,进一步优化自身的快递网络结构。本文以DB快递公司为研究对象,通过对DB公司快递网络节点选址的需求进行了分析,确立了对快递网络服务网点和中转站的选址研究,主要内容有以下两个方面:第一,为了提高企业竞争力,提高客户满意度,需要对网点选址进行研究,但是在建立实体网点之前,首先要知道可以建立网点的位置。因此将该问题分为两个阶段。第一阶段对快递网点备选点进行研究。本文设计了一种基于需求密度的聚类算法。并以DB公司上海区域数据为例验证模型的有效性,并将带约束的聚类算法与免疫遗传算法、K-means算法进行比较。第二阶段,在对网点备选点研究的基础上,对快递网点选址进行了研究,建立了以最小化成本为目标的整数规划模型,结合DB公司上海区域数据,采用免疫遗传算法进行求解,并与Cplex的求解结果进行了比较。第二,为了解决枢纽,因货量飞速增长导致运转不畅问题,对枢纽区域网络结构进行了调整,通过建立中转站,来调节枢纽的运作。因此,构建了以成本和时效为目标的双目标整数规划中转站选址模型,并以DB公司实际数据为例验证模型有效性,采用NSGA-Ⅱ算法进行求解,并与约束法进行比较。
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