关键词:
客户需求重要度
快递包裹配送
车辆路径问题
CW-PSO算法
自适应更新机制
摘要:
目的针对客户在配送服务方面的个性化和高质量要求,在快递包裹配送过程中考虑客户需求重要度的差异以提高客户服务质量,并降低物流网络的运营总成本。方法首先,考虑客户需求重要度对违反服务时间窗惩罚成本的影响,构建物流运营总成本最小化的数学模型;其次,设计基于Clarke-Wright节约算法的粒子群优化(CW-PSO)算法求解模型,并在算法中引入自适应更新机制,以提高算法的全局搜索能力和求解质量;然后,将CW-PSO算法与遗传-蚁群优化算法、蚁群优化算法和头脑风暴优化算法进行对比分析,验证CW-PSO算法的有效性;最后,以重庆市某快递包裹配送网络为例,比较分析优化前后各项运营指标变化,并进行基于客户需求重要度的敏感度分析。结果优化后车辆使用数减少了38.9%,物流运营总成本降低了43.1%,将客户划分为5类需求重要度等级得到的优化结果具有优越性。结论本研究所提出的优化模型、求解算法和考虑客户需求重要度可有效提高快递包裹配送网络的服务效率并降低物流运营总成本,进而为物流企业的快递包裹配送问题提供理论参考和决策支持。