半岛全站app末端配送类毕业论文文献有哪些？

　　本文是为大家整理的末端配送主题相关的10篇毕业论文文献，包括5篇期刊论文和5篇学位论文，为末端配送选题相关人员撰写毕业论文提供参考。

　　摘要：在快递爆仓期间,应用传统的物流配送路线规划方法规划出的配送路线成本较高.为了解决上述问题,提出一种新的电商物流末端配送路线规划方法.设立农产品电子商务平台,在平台上划分配送区域并采集配送的起始点,按照需求点的数量和距离选择配送中心地址、按照送货的距离进行配送排序得到初始路径,最后利用蚁群算法,从时间最短、路程最短、运费最省三个方面实现物流配送原始路径的优化,并通过更新信息素的方法实现配送路线的动态更新.经仿真可知:相较于传统的配送路线规划方法,该配送路线规划方法规划出的路线％,运费成本节省了 60.1％,实现了有效的路径规划.

　　摘要：针对中西部地区农村电商物流末端配送困境,指出了乡镇网点能力不足,难以实现送货入村,需求分散,网点选址困难等问题;在此基础上,通过围绕农村客运的可持续性、物流时效性、百姓满意度、物流成本的角度进行分析,得出了基于客运班车带货的末端配送模式实施的必要性.从交邮协作的层面,构建了基于客运班车带货的农村电商物流末端配送模式,提出组建联盟、搭建农村智慧物流信息平台等策略,设计了作业流程.

　　摘要：近年来,社区配送的“最后一公里”问题备受关注.作为“最后一公里”解决方案之一的智能快递柜,自诞生以来就凭借其高效率、高安全性、高灵活度等优点受到顾客的欢迎.同时,智能快递柜更是顺应了疫情防控下人们对无接触配送的需求.本文通过比较目前社区存在的“最后一公里”配送方式,总结出智能怏递柜的优势,同时指出目前智能快递柜发展出现的问题,并根据市场需求创新性地提出优化方案,以便于智能快递柜的可持续发展.

　　摘要：运用蚁群算法,通过Matlab软件实施仿真测试验证某生鲜门店末端配送路径的有用性.通过了解我国末端配送现状,分析物流末端配送的问题提出解决方案,将盒马自身的智慧调度算法结合蚁群算法实现路径优化;降本增效为目标,同时满足车辆安排合理、配送时长最短的约束条件,使用蚁群算法求解最后一公里最优路径;盒马鲜生在物流配送上开辟了智慧调度算法,实现配送路径优化,提出盒马鲜生将智慧调度算法与第三方物流公司合作.探究生鲜电商企业提供优化配送路径智能算法,也为拥有智能算法的生鲜电商企业将智能算法与第三方物流公司共享实现共赢提供了经验参考.

　　摘要：农村物流发展将有力助推产业融合、城乡融合,实现乡村振兴,但末端配送效率低、成本高一直是农村物流发展的痛点问题.构建和完善众包配送模式对解决农村物流末端配送问题具有重要意义.文章立足于我国农村物流末端配送的现状,在分析各参与主体的基础上,从运作流程的角度构建农村物流末端配送众包模式;并从法律法规、订单质量、服务体系、信用体系和信息安全五个方面提出农村物流末端配送众包模式运行的保障措施.

　　封面 声明 致谢 中文摘要 英文摘要 目录 变量注释表 1 引言 1.1 选题背景及研究意义 1.1.1 选题背景 1.1.2 研究意义 1.2 国内外研究现状与文献综述 1.2.1 物流设施选址研究 1.2.2 新零售业态研究现状 1.2.3 双层规划求解方法研究现状 1.2.4 文献评述 1.3 研究内容 1.4.1 研究方法 1.4.2 研究路线 新零售企业配送网点特性分析及选址理论研究 2.1 新零售企业经营模式及其配送网点特性分析 2.1.1 新零售企业经营模式 2.1.2 新零售企业配送网点特性分析 2.1.3 新零售企业配送网点选址原则 2.2 新零售企业配送网点选址的相关理论研究 2.2.1 配送网点选址的一般方法 2.2.2 配送网点选址的双层规划理论 3 新零售企业配送网点选址的双层规划模型构建 3.1 问题表述 3.2 模型假设条件及符号定义 （1）模型假设如下 （2）符号定义 3.3.1 目标函数分析 3.3.2 成本分析 3.3.3 效用分析 3.4 新零售企业配送网点选址双层规划模型 4 针对新零售企业配送网点选址的双层规划模型算法优化 4.1 利用改进两阶段混合算法求解双层规划模型 4.1.1 改进两阶段混合算法求解思路和框架 4.1.2 聚类算法（FCM）的需求聚类 4.2 基于聚类的两阶段混合模拟退火算法 4.3 基于聚类的两阶段混合非支配遗传算法 4.4 算法有效性分析 4.4.1 算例描述 4.4.2 算法测试及结果分析 5 案例分析 5.1 案例来源 5.2 数据收集和参数分析 （1）案例基本信息数据 （2）模型的参数 （3）算法参数 5.3.1 需求点聚类 5.3.2 选址及分配结果 5.3.3 计算结果分析 6 结论与展望 6.1 结论 6.2 展望 参考文献 附录A 附录B 附录C 作者简介 学位论文原创性声明 学位论文数据集

　　封面 声明 致谢 中文摘要 英文摘要 目录 变量注释表 1 绪论 1.1 研究背景及意义 1.1.1 研究背景 1.1.2 研究意义 1.2 国内外研究现状 1.2.1 电商末端配送研究现状 1.2.2 车辆路径问题研究现状 1.2.3 动态订单配送研究现状 1.2.4 研究现状总结 1.3.1 研究内容 1.3.2 研究方法与技术路线O末端配送概述 2.1.1 O2O末端配送概念及配送模式 2.1.2 O2O订单配送 2.2 车辆路径问题基本模型 2.3 求解车辆路径问题的启发式算法 2.3.1 扫描算法 2.3.2 最近插入法 2.4 本章小结 3 静态订单车辆配送调度 3.1.1 订单配送问题描述 3.1.2 问题相关假设与约束 3.1.3 惩罚成本分析 3.2 静态订单车辆配送模型 3.3 SI算法 3.4 本章小结 4 动态订单车辆配送调度 4.1 动态订单问题分析 4.2 动态订单车辆配送模型 4.3 动态插入算法 4.4 本章小结 5 案例应用及分析 5.1 案例背景及数据介绍 5.2 案例分析 5.2.1 静态订单路径规划 5.2.2 动态订单路径规划 5.3 本章小结 6 总结与展望 6.1 总结 6.2 展望 参考文献 附录 作者简历 学位论文原创性声明 学位论文数据集

　　封面 声明 致谢 中文摘要 英文摘要 目录 1 绪论 1.1 研究背景及意义 1.1.1 研究背景 1.1.2 研究意义 1.2 国内外研究现状 1.2.1 末端配送模式研究现状 1.2.2 背包问题研究现状 1.2.3 带时间窗的车辆路径问题研究现状 1.2.4 研究现状评述 1.3 主要研究内容与技术路线 快递末端配送现状 2.1.3 快递末端配送模式 2.2 快递配送背包问题 2.2.1 基本背包问题分类 2.2.2 背包问题概述 2.3 车辆路径问题 2.3.1 车辆路径问题概述 2.3.2 车辆路径问题求解方法 2.4 本章小结 3 末端配送服务线 问题描述及基本假设 3.1.1 问题描述 3.1.2 基本假设 3.2 目标函数分析 3.2.1 直接经营成本目标函数 3.2.2 间接风险成本目标函数 3.3 优化模型构建 3.3.1 参数说明 3.3.2 模型构建 3.4 本章小结 4 末端配送服务线 遗传算法思想及框架 4.1.1 遗传算法的思想 4.1.2 遗传算法的优点 4.2 模型求解算法设计 4.2.1 编码 4.2.2 初始种群 4.2.3 适应度函数设计 4.2.4 遗传操作 4.2.4 控制参数选择 4.3 本章小结 5 实证分析 5.1 实证背景及数据获取 5.1.1 背景介绍 5.1.2 数据采集及处理 5.2 参数分析 5.2.1 目标函数参数设置 5.2.2 算法参数设置 5.3 实例求解及结果分析 5.3.1 不同权重系数下优化结果分析 5.3.2 优化前后结果对比分析 5.3.3 改进建议 5.4 本章小结 6 结论与展望 6.1 工作总结 6.2 研究展望 参考文献 附录 A 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 独创性声明 学位论文数据集

　　封面 声明 中文摘要 英文摘要 目录 第1章 绪论 1.1 研究背景与意义 1.1.1 研究背景 1.1.2 研究意义 1.2 国内外研究现状综述 1.2.1 末端配送问题国内外研究现状 1.2.2 物流配送路径问题国内外研究现状 1.3 研究内容与方法 1.3.1 研究内容 1.3.2 研究方法 1.4 技术路线 生鲜电商相关概念 2.1.2 新零售概念 2.2 配送路径相关理论 2.3 客户满意度相关理论 2.3.1 客户满意度定义 2.4 粒子群算法相关理论 第3章 JS生鲜运营现状及存在的问题 3.1 JS生鲜发展概况 3.2 JS生鲜运营模式及订单特点分析 3.2.1 JS生鲜运作模式 3.2.2 JS生鲜订单特点分析 3.3 JS生鲜配送问题分析 3.4 本章小结 第4章 配送路径模型构建 4.1 问题描述与假设 4.1.1 问题描述 4.1.2 模型假设 4.2 模型目标函数构建 4.2.1 模型符号说明 4.2.2 配送不准时性惩罚成本 4.2.3 配送总里程函数 第5章 JS生鲜路径优化模型求解 5.1 数据收集 5.2 订单分析与筛选 5.2.1 订单分析 5.2.2 订单筛选 5.3 融合天牛须的粒子群改进算法 5.3.1 参数设计 5.3.2 算法优化流程 5.4 四种不同的配送模型求解 5.4.1 “30+45配送时间间隔”配送模型求解 5.4.2 “30+60配送时间间隔”配送模型求解 5.4.3 “45+45配送时间间隔”配送模型求解 5.4.4 “45+60配送时间间隔”配送模型求解 5.5 结果对比与分析 第6章 总结与展望 6.1 论文总结 6.2 研究展望 参考文献 附录 致谢