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毕业论文网 > 文献综述 > 物流管理与工程类 > 物流管理 > 正文

基于用户数据分析的B2C电商末端配送站点选址文献综述

 2020-04-14 09:04  

1.目的及意义


1.1 研究的目的及意义

近年来,随着手机终端和网络通信的发展,电子商务发展迅猛。传统电子商务存在的基础设施不够完善、支付手段不安全等问题随着机械电子、信息技术、金融体系的发展,已经得到了解决,但是制约电子商务发展的物流配送难题并没有完全得到解决。

现阶段电商企业的物流配送网络主要以配送中心一末端配送网点一终端客户三级模式为主。由于直接面对终端客户,所以电商末端配送站点的配送时效直接影响着物流系统的服务水平。但是,电商末端配送站点在组建初期就存在着没有合理布局规划的问题:有的盲目增建配送站点,通过投入更多的人力和物力来解决物流配送业务量增长的问题,而并没有从根本上解决末端配送站点布局不合理的问题;有的企业把物流配送站点选在商业中心,造成固定投资太高,同时也制约了后续配送网点的扩建;还有的物流配送站点选在了离客户群偏远的位置,这样会造成物流配送不及时,影响顾客服务满意度。
因此,对于B2C电商企业而言,如何顺应电子商务快速发展的需要,优化末端配送站点和网络的选址、提高物流服务水平和专业化水平成为物流企业未来发展的重中之重。这就需要对末端配送网络进行分析,针对B2C电子商务配送模式的特点,建立科学合理的配送站点选址理论和方法,从而增加企业的市场竞争力。

1.2 国内外研究现状
1)国外研究现状

BahadirGulsun不同于传统基于成本的优化技术,考虑了定量和定性因素以及不精确的方法,最小化总运输成本和设施成本,最大化总定性因素优势,采用交互式集成的“两阶段PLP”和“模糊层次分析法”解决了多目标多设施选址问题,为供应链网络优化设计提供了思路[1]

LaijunZhao等人从提高物流及时性和降低物流成本的角度出发,构建了一种由地铁配送站、地铁网络、配送员和客户组成的城市地下物流系统,使用TOPSIS模型对地铁配送站的位置进行综合评价[2]

ThiYen PHAMa从实证分析角度出发,采用Fuzzy-Delphi-TOPSIS的混合方法,确定了发展中国家物流中心选址的标准,构建了物流中心选址的基准框架[3]

XiangHua提出了一种新的非线性惯性权重和时变加速系数自适应粒子群优化算法(APSO)来解决配送中心选址问题[4]

YingfengJia基于分销网络总成本最低的目标,结合道路网络的实际,考虑各点需求值及配送中心的容量限制,建立了区域快递配送中心选址混合整数规划模型,采用改进的FCM(FuzzyC Means)聚类算法求解[5]

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