B2C电子商务仓库中拣货路径优化研究开题报告

 2020-02-10 11:02
1.目的及意义(含国内外的研究现状分析)



1.选题的目的

近几年来随着电子商务的异军突起,一年一度“双十一”购物节也是各大商家提升销量、抢占市场的大好时机,商家们纷纷展开各式各样的促销活动,网购交易额连年上升,仅阿里巴巴一家公司在2018年“双十一”一天的交易额就突破了2135亿元,一举刷新了全国网络购物交易额的新纪录,京东网当天的订单量也是平日全天订单量的4~5倍,还有唯品会、苏宁易购、亚马逊等电商平台也都纷纷加入这场促销活动。

然而,在“双十一”促销活动取得巨大成功的同时,订单量的井喷式增长致使下单后的送货环节成为买家吐槽的重点,这是中国物流行业不得不面临的新问题。据统计,“双十一”期间的快递运输量是平常的2-3倍,每年同期增长率平均为40%,足以见得“双十一”的商品交易量是有多大,平均每天的处理量为1.4亿件,这给电商物流行业带来了巨大挑战。

拣货作业作为仓库的核心作业之一,在整个仓库的作业中占有十分重要的地位。常规的拣货作业劳动量占仓库作业量的60%,而其移动成本占90%左右,拣货作业时间至少要占配送中心全部作业时间的30%~40%。尤其是在采取人至物的拣货方式的仓库中,拣货路径对仓库效率的影响尤为突出。因此本文针对“双十一”期间拣货路径进行优化研究,以期改善“双十一”物流慢的现象。


2.选题的意义

拣货作业优化的目标是在一定资源条件下,提高拣货作业效率和对客户订单的反应速度以及降低拣货作业的成本。拣货路径最短,拣货成本最低是拣货人员及物流企业优化的主要目标。

我国目前绝大多数的仓库仍属劳动密集型仓库,采用按拣货单进行“人至物”拣选的方式,所以研究人工在传统仓库的拣货路径优化研究具有十分重要的意义。


3.国内外研究现状分析

目前,学者们提出的拣货路径策略主要有以下几种:穿越策略、返回策略、中点策略、最大间隙策略、综合策略和最优路径策略,一些常用的算法例如:模拟退火算法、蚁群算法及遗传算法等也应用在路径优化中,同时启发式算法是目前学者研究主要集中的方向之一。

路径策略方面:Hwang,et al.[1]研究基于交叉通道运用穿越策略和返回策略在实际中的应用。Parikh,et al. [2]在对拣货路径进行优化研究时,不仅以总距离最短作为目标,同时还考虑到拣货时间,研究了多目标的拣货路径问题。李诗珍[3]对拣货路径、货位优化、拣货方式进行了协同研究,通过组合不同策略得出拣货效率最优的组合策略。

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