“一地多仓型”大型网上超市订单分解与合并的优化方法

Large scale online supermarket mainly sales the mostly used Fast Moving Consumer Good (FMCG). The order of online supermarket has the characteristics of large amount, having more items, diverse delivery time, and high rate of order decomposition. Multiple patchy delivery problem caused by high rate of order decomposition in large-scale online supermarket has initiated high cost, high disturbance and high pollution problems for online retailers, customers and environment respectively. Thus, order decomposition and parcel consolidation become key processes for the development of online supermarket. To improve the science nature and practicality of order processing in large-scale online supermarket, the project focuses on multi-item order decomposition and parcel consolidation for online supermarkets with a multi-warehouse system in one city. After revealing comprehensive advantages of the influence of parcel consolidation shipment application on the interests of all parties, it proposes a new order fulfillment mode and work flow for order decomposition and parcel consolidation. Then using intelligent searching algorithm, it puts forward the method of intelligent order decomposition scheme generation and builds solution model. After adopting time-space network technique to construct order parcel flow problem, it establishes a multi-commodity network flow model for parcel consolidation. Based on cyclic scheduling method, it builds an integrated optimization method of order decomposition and parcel consolidation with multi-warehouse system. Finally, it develops corresponding solution system and carries out application research.

大型网上超市的订单兼具数量庞大、商品品项多、顾客收货时间多样化、高拆单率等特点。订单高拆单率导致的多次零散配送问题，已经给电商、顾客、环境造成了高成本、高扰动、高污染等难题。订单分解和订单合并作业也因此成为急迫的事关大型网上超市生存和发展的关键环节。本项目以提高大型网上超市订单处理的科学性和实用性为目标，针对“一地多仓型”大型网上超市的订单分解与订单合并难题，在揭示订单合并配送对各方利益主体综合影响的基础上，提出新型的大型网上超市订单分解与合并的作业模式和作业流程；基于智能搜索算法，创建订单分解方案生成方法，并建立订单方案求解模型；采用时空网络技术描述订单包裹在时间和空间维度中的流动问题，并在此基础上，建立订单合并的多商品网络流数学模型；基于周期调度的管理方法，构建“一地多仓”库存结构下订单分配与订单合并集成优化决策方法，并开发相应的软件系统，开展应用研究。

针对大型网上超市订单的高拆单率导致的多次零散配送问题，本项目以减少拆单率为目标，研究了“一地多仓型”大型网上超市的订单分解与订单合并难题，取得的主要研究成果有：（1）针对“一地多仓”库存配置结构下的大型网上超市订单分解与合并问题，提出了基于仓库、分拣中心或者配送站的订单合并策略，以及相应的订单处理作业模式与流程。建立基于直接拆分策略和基于合并打包策略的订单履行成本模型，通过对比分析得到合并打包策略的经济决策模型；（2）针对单仓库内订单的分解与合并，从订单拣货、集货复核、包装这一作业流程着手，将JIT装配理论和混合装配线思想引入订单分拣领域，建立了订单分批与排序的联合优化模型并求解；针对“一地多仓型”大型网上超市的订单分解问题，以最小拆单数和物流配送成本为目标建立了订单分配优化模型，并用具有并行搜索能力的遗传算法进行求解；针对拆分订单基于多仓库间的合并问题,构建了订单拆分包裹的合并打包模型和合并配送模型，并设计基于改进的第一次拟合递减算法来求解合并打包模型，设计带三种控制规则的基于宽度优先搜索策略的启发式算法来获得合并配送方案；对于拆分订单基于分拨中心的合并问题，针对多分拨中心之间通过循环发车对拆分订单子包裹进行横向转载与合并这一作业流程，基于时空网络技术，在建立子订单包裹合并流程中各项成本计算模型的基础上，建立了大型网上超市拆分子订单的包裹合并配送的优化模型。提出采用分段整数编码的遗传算法优化订单合并次序；对于拆分订单基于配送站的合并问题，以在线零售中多次零散配送在“最后一公里配送”中合并的问题，提出将相同客户的货物在配送站进行整合，提出了一个整数规划模型，在拆分配送和合并配送之间进行成本权衡；（3）开发了“大型网上超市的订单分解与合并优化计算原型系统”，并申请了软件著作权一项。项目执行期间，已发表14篇标注基金号的论文（含录用论文2篇），其中，4篇是SSCI/SCI检索源期刊，4篇基金委管理科学部认定管理类A类期刊；出版专著一部；培养研究生9人。