發(fā)布時間：2020-11-17 06:18

　　 近年來,隨著生活水平的不斷提高,民眾在解決溫飽問題的基礎(chǔ)上,越來越追求食物的品質(zhì)和營養(yǎng)。消費的升級直接推動了我國冷鏈物流行業(yè)的發(fā)展。但由于我國冷鏈物流起步較晚,發(fā)展水平比較落后,整體運行效率低,成本長期居高不下。尤其是末端配送環(huán)節(jié),往往無法保證服務(wù)質(zhì)量,是造成冷鏈“斷鏈”、貨品受損的主要原因之一。面對這一現(xiàn)狀,本文將共同配送思想引入冷鏈物流中,利用復雜網(wǎng)絡(luò)和機器學習的相關(guān)算法,設(shè)計和實現(xiàn)了一套應用于冷鏈物流的末端共同配送方案,旨在提高物流運行效率、降低配送成本、保證服務(wù)質(zhì)量。本文首先總結(jié)了冷鏈物流及共同配送領(lǐng)域的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,其次在明確冷鏈物流相關(guān)概念及內(nèi)容的基礎(chǔ)上,對末端共同配送的必要性進行分析與描述。然后針對城市末端的實際情況,從共同配送的區(qū)域劃分、配送服務(wù)的模式選擇和合作的收益分配三方面設(shè)計了一套完整的末端共同配送方案,并以北京“城市副中心”的部分區(qū)域為例進行實例分析,驗證方案可行性。方案中第一步,通過特定的轉(zhuǎn)換規(guī)則建立社區(qū)網(wǎng)絡(luò)模型,在模型構(gòu)建過程中引入層次分析法,對小區(qū)間配送的難易程度進行綜合評價,將其值作為網(wǎng)絡(luò)模型中各邊的權(quán)重。在此基礎(chǔ)上,采用Louvain算法對網(wǎng)絡(luò)模型的社區(qū)發(fā)現(xiàn)問題進行求解,最終得到末端配送區(qū)域的劃分結(jié)果。第二步,采用Adaboost分類算法對各配送區(qū)域內(nèi)網(wǎng)點的服務(wù)模式進行選擇。通過采集相關(guān)的特征數(shù)據(jù),訓練機器學習模型,實現(xiàn)算法分類,得到各區(qū)域?qū)�應的服�?wù)模式。第三步,通過改進的Shapley值法,對共同配送聯(lián)盟的收益分配問題進行研究。提出一種基于加權(quán)Shapley值法的收益分配方案,該方案充分考慮了各企業(yè)在合作中的重要程度。最后經(jīng)過案例數(shù)據(jù)計算分析,發(fā)現(xiàn)方案結(jié)果與實際情況吻合,具有較強的可行性,為冷鏈物流末端共同配送的研究提供了新的思路和方向。
【學位單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：TP181;O157.5;F259.22
【部分圖文】：

分類問題是機器學習領(lǐng)域中一個重要的課題，屬于監(jiān)督學習問題，通過算法來預測數(shù)據(jù)的屬性，包括二類別與多類別問題。因此，分類問題的特定的離散值，用以標記數(shù)據(jù)屬性。分類問題在現(xiàn)實生活中隨處可見，人物的識別問題（包括人臉識別、指紋識別、語音識別等），垃圾郵件識別，判斷在線交易是否存在風險等等。??分類問題是一個有監(jiān)督的學習過程，其目標屬性或類別是己知的，分類一條數(shù)據(jù)歸到對應類別中。常見的分類算法包括決策樹、貝葉斯分類、、支持向量機、ｋ－最近鄰法（ＫＮＮ）等等。??（１）決策樹：??決策樹是一種樹狀結(jié)構(gòu)，最頂層的結(jié)點是根結(jié)點，中間的結(jié)點及其分枝同特征分類及對應的輸出結(jié)果，最底層為葉結(jié)點，表示最終的類別結(jié)果型的決策樹如圖２－２所示，該決策樹用以預測顧客是否購買計算機。決時，從上至下對待測元組的屬性值進行測試，由此跟蹤一條由根結(jié)點到路徑，最終該葉結(jié)點存放的類標號則為該元組的類預測。??＇?＇、??

?北京郵電大學工學碩士學位論文???ｔ＾＝Ｃ｛Ｎ）??－＝ｉ?Ｓｅ２Ｎ?（２－２）??＾＜Ｃ（Ｓ）??．ｉ＾Ｓ??該目標函數(shù)是使各單位的分攤數(shù)目與理想分攤數(shù)目的差值最小，進而達到一??種各個單位都認同的方案。??２．３共同配送方案設(shè)計??為了解決冷鏈物流成本居高不下，整體運行效率不高的問題，本文針對冷鏈??物流的末端配送環(huán)節(jié)，設(shè)計了一套共同配送方案，該方案從配送區(qū)域的劃分、配??送服務(wù)模式的選擇及合作的利益分配三方面給出了具體的建模與計算方法。??，?－?，?■．、?／?＼??－一———??

屬于北京核心城區(qū)，尚未進行大規(guī)模開放及市政建設(shè)，因此本方案也可以為該區(qū)??域的未來規(guī)劃提供實際參考。在這種背景下，本文選取了通州區(qū)“城市副中心”??附近的一片區(qū)域作為研究對象，如圖３－１陰影部分所示。??；？大甲?Ｚ?ｆ．．?，＾ｆ，；?．？．扣??，ｖ?ｔｌＳＥＳ?％ｘｋ＞－?ｉ??…Ａ、咖．?一一廠；《?臟??｜?／?？?＇ｓ??＼?ｓ?｛?％??＼?，?＼?、．ｓ?ｈｒｈｓ?％??／?界：猶桃?、．１?、?．、?Ｖ＇％．?，？一?‘?ｎ??．．萊＿枝?ｅｓ??？Ｗ?纖．《?：／＼?＊＾ｒ，＇?＇?Ａｓ．?＂？Ｃ??細靈⑧讓鳩??．＋湖議?ＢＭ??＊＇?Ｓ２＾ｆ！?Ａ＾Ｔ?／??，，，?Ｍ＇，；?－??圖３－１研究區(qū)域范圍示意圖??Ｆｉｇ３－１?Ｒｅｓｅａｒｃｈ?ａｒｅ
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本文編號：2887177