隨著經(jīng)濟的發(fā)展,快遞業(yè)在社會中扮演的角色越來越重要,在各個行業(yè)中都可以看到它的身影,且政府出臺了許多關(guān)于快遞業(yè)的指導意見和規(guī)劃,用來引導快遞業(yè)健康穩(wěn)步的發(fā)展。同時,電子商務領(lǐng)域不斷的創(chuàng)新帶動了快遞業(yè)務量的急劇增加,尤其表現(xiàn)在各大電商平臺實行的一系列促銷活動中,例如“雙11”、“雙12”等。雖然快遞量的激增帶來了大量利益,但“爆倉”和配送時間長等問題嚴重影響著快遞業(yè)的發(fā)展。本文針對影響快遞業(yè)發(fā)展的這兩個問題,以L市S快遞企業(yè)為例,對其快遞需求量預測和配送路徑規(guī)劃進行研究。針對快遞需求量預測,本文考慮到L市快遞發(fā)展的實際情況,將最優(yōu)子集法運用到灰色馬爾科夫模型中,并用此改進模型對S快遞企業(yè)2015年、2016年和2017年的快遞量進行預測,且將預測結(jié)果與三次指數(shù)平滑法、灰色模型預測的結(jié)果進行對比,得到改進灰色馬爾科夫模型的預測值更加接近真實值的結(jié)果,所以之后運用改進灰色馬爾科夫模型對S快遞企業(yè)2018年的快遞量進行預測。針對配送路徑規(guī)劃問題,本文以配送快遞量最大和配送路徑最短為目標進行建模,其中,用改進灰色馬爾科夫模型對S快遞企業(yè)2018年的快遞量預測值作為模型所用數(shù)據(jù);選用和聲搜索算法(Harmony Search,HS)對模型進行求解,得到在最優(yōu)路徑配送下的S快遞企業(yè)最大覆蓋快遞量為8210821件;設(shè)置不同規(guī)模的算例對算法進行有效性的檢驗,并采用遺傳算法(Genetic Algorithm,GA)的計算結(jié)果作為對比實驗,得到在一定規(guī)模下,和聲搜索算法趨近最優(yōu)解的速率要快于遺傳算法的結(jié)論。所以本文最終得到L市S快遞企業(yè)在2018年的一級物流中心、二級物流中心與快遞物流營業(yè)網(wǎng)點的最佳選址位置及具體的配送路徑,和達到最大配送覆蓋快遞量為8210821件的結(jié)論。
【學位單位】：蘭州財經(jīng)大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：F259.2;N941.5
【部分圖文】：

大學碩士學位論文 基于混合算法的快遞企業(yè)物流中心分 言究背景著全球經(jīng)濟和世界一體化的不斷發(fā)展，以及電子商務領(lǐng)域不斷的發(fā)展越來越受到各界的重視，尤其在中國，不斷出臺的國家物流政業(yè)快速發(fā)展。物流產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的體現(xiàn)在：2017 年的快遞業(yè)務量這使得中國的物流產(chǎn)業(yè)連續(xù)四年位于世界第一。下圖 1.1 表示 2社會物流總額及增長情況。

0.1119 0.1321 14 4013 0.127515 2948 0.070216 12430 0.183017 6546 0.0767公式（3.10）計算得到平均相對誤差 MRE 0.1119；公式（3.15驗差比值 C 0.1321;公式（3.16）計算得到小誤差概率 p 1。結(jié)合.2 可以知道，單純灰色模型 GM（1,1）對編號為 0 街道的年快遞能算為勉強。用灰色模型 GM（1,1）對編號為 0 街道的年快遞量預測效果如圖 軸表示年份，y 軸表示快遞量（單位：件）。

經(jīng)大學碩士學位論文 基于混合算法的快遞企業(yè)物流中心分層選.2 最優(yōu)子集法預測最優(yōu)子集法是要截取連續(xù)的數(shù)據(jù)段作為輸入的數(shù)據(jù)，所以在實驗中，(4,5,6,7,8,9,10)，帶入之前的灰色模型 GM（1,1）中進行預測，并用公式（每次的平均相對誤差MRE。最終選取MRE值最小時的輸入個數(shù)作為實結(jié)果。l輸入個數(shù)值與MRE值如下表 3.3 所示，趨勢變化如下圖 3.2 所表 3.3 輸入個數(shù)值與MAPE 值輸入個數(shù) 4 5 6 7 8 9 10MRE 值 0.0412 0.0335 0.0353 0.0513 0.0584 0.0814 0.1035
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本文編號：2883615