精品久久一区,污黄啪啪网,16女下面流水不遮视频,色婷五月天

近幾年, 電子商務(wù)作為一種全新的商務(wù)模式在我國得到了迅速的普及和發(fā)展, 統(tǒng)計數(shù)字表明, 2010年我國電子商務(wù)市場交易規(guī)模已超過4 900億元, 但同美國相比, 網(wǎng)絡(luò)購物普及率僅為美國的三分之一, 仍存在巨大的發(fā)展空間。另一方面, 作為電子商務(wù)模式的終端環(huán)節(jié)和重要的支撐, 我國物流發(fā)展水平遠(yuǎn)不能達(dá)到電子商務(wù)發(fā)展的要求, 一定程度上制約了電子商務(wù)的發(fā)展。2010年“雙十一”快遞爆倉事件將我國電子商務(wù)和物流發(fā)展的矛盾推上了頂峰, 提高我國物流發(fā)展水平和物流作業(yè)效率成為促進(jìn)電子商務(wù)發(fā)展亟待解決的問題。作為電子商務(wù)中一種重要的商務(wù)模式, B2C模式在我國電商企業(yè)中的發(fā)展速度呈現(xiàn)井噴式增長, 成為未來電子商務(wù)發(fā)展的主要趨勢。在B2C大物流背景下, “云倉儲”設(shè)施選址問題對于提高我國電子商務(wù)發(fā)展速度和我國物流發(fā)展水平, 加快物流網(wǎng)絡(luò)信息化建設(shè)具有重要的現(xiàn)實意義。

從現(xiàn)有的B2C電子商務(wù)物流模式來看, 當(dāng)前我國主要包括網(wǎng)站自營物流配送、第三方物流配送和郵政配送服務(wù)三種類型。B2C電子商務(wù)模式下的物流配送業(yè)務(wù)具有多品種、小批量、服務(wù)范圍廣等特點, 因此在進(jìn)行物流配送作業(yè)組織時難度較大。所謂的“云倉儲”設(shè)施選址問題, 指的是考慮到客戶的具體分布特征, 對整個系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)上的零售配送中心網(wǎng)點進(jìn)行統(tǒng)一布局, 以實現(xiàn)在電商企業(yè)接到訂單后能夠迅速的組織配送中心和同城公共分撥點之間的就近配送。鑒于B2C客戶在地域上具有分散性, B2C電子商務(wù)企業(yè)需要設(shè)置由一級配送中心和二級配送站共同組成的物流網(wǎng)絡(luò)體系, 即多級—多設(shè)施配送網(wǎng)絡(luò)體系, 如圖1所示。

圖1所示的多級—多設(shè)施配送中心網(wǎng)絡(luò)體系中, 上游供應(yīng)商對一級配送中心統(tǒng)一組織送貨, 對電商企業(yè)不產(chǎn)生物流費用。在進(jìn)行一級配送中心選址時, 一般選在區(qū)域中的樞紐城市或資源優(yōu)勢明顯的地方, 在由一級配送中心向二級配送站組織配送時, 往往配送貨物批量較大, 一級配送中心應(yīng)具有較強的區(qū)域輻射能力。二級配送站要求能夠覆蓋整個地區(qū)并處于一級配送中心輻射范圍內(nèi), 一般選在距離客戶集中地區(qū)較近的區(qū)域, 配送方式較為靈活。

圖1 B2C大物流環(huán)境下“云倉儲”物流網(wǎng)絡(luò)體系   

(1) 系統(tǒng)中貨物種類多樣化, 不同貨物存儲費、運輸費不同; (2) 候選點數(shù)目、坐標(biāo)已知; (3) 系統(tǒng)中客戶信息已知, 包括坐標(biāo)、需求量等, 需求量穩(wěn)定; (4) 不同配送中心建設(shè)成本、存儲成本已知; (5) 配送中心存儲費只受存儲量影響, 忽略存儲時間影響; (6) 配送運輸成本與運輸作業(yè)量以及運距有關(guān), 且由一級配送中心至二級配送站的運輸費率小于由二級配送站至終端客戶的運費率; (7) 配送中心和配送站的存儲能力大于服務(wù)范圍內(nèi)的客戶需求量, 一級配送中心最大存貨量大于服務(wù)范圍內(nèi)的二級配送站需求總量, 二級配送中心最大存貨量大于范圍內(nèi)終端客戶需求總量; (8) 一級配送中心和二級配送站之間為一對多關(guān)系, 即一個一級配送中心同時為多個二級配送站服務(wù), 一個配送站僅對應(yīng)一個一級配送中心; (9) 二級配送站和終端客戶之間也為一對多關(guān)系, 一個二級配送站為多個客戶提供配送服務(wù), 一個客戶僅由一個二級配送站服務(wù); (10) 考慮退貨產(chǎn)生的逆向物流現(xiàn)象, 逆向物流費用由逆向物流運輸量和運距確定。

M—備選的一級配送中心的數(shù)量, i={1, 2, ..., M};

P—備選的二級配送站數(shù)量, j={1, 2, ..., P};

L—商品種類數(shù), l={1, 2, ..., L};

N—客戶數(shù)量, k={1, 2, ..., N};

xijl—第l種產(chǎn)品從第i個一級配送中心到第j個二級配送站運輸量;

Dij—第i個一級配送中心到第j個二級配送站運輸距離;

Cijl—第l種產(chǎn)品從第i個一級配送中心到第j個二級配送站的單位運輸費用;

yjkl—第l種產(chǎn)品從第j個二級配送站到客戶k的運輸量;—;

Sjk第j個二級配送站到客戶k的運輸距離

Ejkl—第l種產(chǎn)品從第j個二級配送站到客戶k的單位運輸費用;

Fi—第i個一級配送中心建設(shè)費用;

Gj—第j個二級配送站建設(shè)費用;

t1l—一級配送中心第l種產(chǎn)品單位存儲費用;

t2l—二級配送站第l種產(chǎn)品單位存儲費用;

x`ijl—第l種產(chǎn)品從第j個二級配送站到第i個一級配送中心的逆向物流運輸量;

Cijl—第l種產(chǎn)品從第j個二級配送站到第i個一級配送中心的單位逆向物流運輸費用;

y`jkl—第l種產(chǎn)品從第k個客戶到第j個二級配送站的逆向物流運輸量;

E`jkl—第l種產(chǎn)品從第k個客戶到第j個二級配送站的單位逆向物流運輸費用;—;

Ai—第i個一級配送中心最大存儲量;

Bi—第j個二級配送站最大存儲量。

B2C電子商務(wù)模式中“云倉儲”系統(tǒng)總物流成本主要包括配送成本、建設(shè)成本、存儲成本和逆向物流成本四個部分, 以系統(tǒng)總物流成本最低為目標(biāo)構(gòu)建模型如下:

其中, 約束條件 (1) 、 (2) 分別表示每個配送站和客戶最多只能被一個配送中心和一個配送站服務(wù);約束條件 (3) 和 (4) 分別表示一級配送中心和二級配送站存儲能力滿足要求;式 (5) 表示配送站商品進(jìn)出流量均衡;式 (6) 表示一級配送中心向二級配送站的配送業(yè)務(wù)量能夠滿足二級配送站需求;式 (7) 、式 (8) 分別表示所選中的配送站和一級配送中心能夠覆蓋區(qū)域內(nèi)所有的終端客戶和二級配送站。

針對上述多級—多設(shè)施選址模型, 需要同時確定一級配送中心和二級配送站的最佳位置, 本文選用遺傳算法對模型進(jìn)行求解分析。

(1) 算法設(shè)計思想及流程。遺傳算法根據(jù)自然進(jìn)化中的“優(yōu)勝劣汰、適者生存”法則, 通過編碼得到染色體, 生成初始種群, 然后通過計算個體適應(yīng)度函數(shù), 選擇進(jìn)行雜交和變異的個體進(jìn)行操作, 生成新一代個體, 通過反復(fù)循環(huán)得到問題最優(yōu)解。

(2) 算法步驟

(1) 編碼。采用二進(jìn)制編碼, 如候選地址被確定為一級配送中心則將其基因位設(shè)為1, 否則為0, 根據(jù)候選點規(guī)模確定個體長度;候選點如果被確定為二級配送站, 則相應(yīng)基因位為1, 否則為0, 根據(jù)二級配送站候選點規(guī)模確定個體長度。

(2) 初始種群設(shè)置。合成隨機的個體集合, 形成初始種群, 本文中初始種群規(guī)模為50, 根據(jù)約束條件中的覆蓋范圍約束, 配送中心和配送站由系統(tǒng)隨機產(chǎn)生。

(3) 計算距離。采用直線距離近似代替實際距離, 計算公式為:

公式中, wij (≥1) 為迂回系數(shù), 一般交通較為便利地區(qū)wij較小, 反之較大, 在此取wij=1.3。

(4) 可行性檢驗。鑒于模型中約束條件 (7) 、 (8) , 即要求一級配送中心和二級配送站分別要覆蓋區(qū)域范圍內(nèi)的二級配送站和終端客戶, 需要對算法中的染色體進(jìn)行可行性檢驗, 如染色體不合理則需要修正。

(5) 適應(yīng)度函數(shù)計算。適應(yīng)度函數(shù)設(shè)計合理有利于快速搜索到最優(yōu)解, 結(jié)合上述模型, 算法中將適應(yīng)度函數(shù)設(shè)為目標(biāo)函數(shù)的倒數(shù), 即:

(6) 選擇算子。由適應(yīng)度函數(shù)值每個個體的適應(yīng)度值, 據(jù)此對種群優(yōu)秀個體進(jìn)行優(yōu)勝劣汰操作, 本文采用輪盤賭選擇法進(jìn)行算子選擇, 即通過適應(yīng)度函數(shù)得到個體被遺傳到下一代的概率, 利用[0, 1]隨機數(shù)選擇個體交配。

(7) 交叉算子。通過算子交叉在算法中產(chǎn)生新的個體, 如采用多點交叉、均勻交叉或?qū)崝?shù)交叉方法。本文采用均勻交叉, 隨機生成交叉模板, 如父代1F1=[1, 1, 0, 1], 父代2F1=[0, 1, 1, 0], 則交叉模板為R=[0, 0, 1, 1], 交叉生成的兩子代為son 1=[0, 1, 0, 1], son 2=[1, 1, 1, 0]。

(8) 變異算子。通過算子變異能夠維持算法的穩(wěn)定性并改善算法局部搜索能力, 避免早熟。本文采用基本位變異, 利用隨機生成的1到規(guī)模數(shù)的任意數(shù)組, 定位第一個數(shù)字為子代1的變異位置, 末尾數(shù)字為子代2的變異位置。

(9) 終止規(guī)則。為避免算法陷入死循環(huán), 應(yīng)設(shè)置算法終止條件, 當(dāng)算法執(zhí)行過程中出現(xiàn)終止條件時, 算法終止。本文采用最大迭代數(shù)規(guī)則作為終止規(guī)則, 即算法迭代次數(shù)達(dá)到最大迭代數(shù)Max NC時, 算法終止。

假定問題中存在六個一級配送中心候選點和十個二級配送站候選點, 客戶數(shù)量為50個, 貨物類型有兩種, 一級配送中心和二級配送站以及客戶點相關(guān)數(shù)據(jù)見表1-表3。

表1 一級配送中心相關(guān)數(shù)據(jù)  

表2 二級配送站相關(guān)數(shù)據(jù)     

表3 客戶點相關(guān)數(shù)據(jù)     

不同類型貨物在配送中心和配送站的存儲費用見表4。

不同貨物從配送中心運輸至配送站、由配送站運輸至客戶的運輸費率以及回程運輸費率見表5。

表4 貨物在配送中心和配送站的存儲費用 

單位:元/件

表5 貨物運輸費率     

單位:元/件·km

綜上所述, 算例中一級配送中心和二級配送站以及客戶分布如圖2所示。

圖2 配送中心、配送站及客戶分布示意圖   下

借助matlab工具運行計算, 具體參數(shù)包括:群體規(guī)模為50, 最大迭代次數(shù)為20, 精英個體數(shù)為20, 根據(jù)迭代次數(shù)不同, 交叉概率和變異概率不同, 如NC<Max NC 5, 則交叉概率為0.6, 變異概率為0.01;如果Max NC 5<NC<2Max NC 5, 則交叉概率為0.7, 變異概率為0.02;如果2Max NC 5<NC<3Max NC 5, 則交叉概率為0.8, 變異概率為0.03;如果3Max NC 5<NC<4Max NC 5, 則交叉概率為0.7, 變異概率為0.02;如果4Max NC 5<NC<Max NC, 則交叉概率為0.6, 變異概率為0.01。

最后運算結(jié)果為:標(biāo)號為1, 3的位置被確定為配送中心, 標(biāo)號為1, 2, 5, 6, 9的配送站候選點被確定為配送站, 系統(tǒng)總物流成本為132.219萬元。算法迭代過程如圖3所示。

各配送中心、配送站覆蓋情況以及存儲量情況見表6-表8。

電子商務(wù)作為一種全新的商務(wù)模式是我國未來商業(yè)模式發(fā)展的主要趨勢, 作為重要的支撐和終端環(huán)節(jié), 物流水平的落后嚴(yán)重制約了B2C電子商務(wù)模式的發(fā)展。大物流環(huán)境下的“云倉儲”概念的引入及基于“云倉儲”概念的倉儲設(shè)施優(yōu)化對提高電子商務(wù)企業(yè)客戶服務(wù)水平和服務(wù)質(zhì)量起到了重要的作用, 對于現(xiàn)代電子商務(wù)企業(yè)和物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有很強的實踐操作性和現(xiàn)實意義。

圖3 實例迭代過程示意圖   

表6 配送中心—配送站覆蓋情況    

表7 配送中心存儲量     

表8 配送站存儲量