电子商务企业物流配送车辆调度研究

The “last mile” problem in urban logistics has become one of the bottlenecks for the growth of local E-Business enterprises. The “last mile” in urban logistics not only accounts for a large proportion of the total logistics cost, but also has a large influence on the online shopping experience of customers. This project studies the vehicle routing problems motivated by new commodity delivery patterns adopted by local E-Business enterprises in recent years. It aims to solve the “last mile” problem faced by local E-Business enterprises, to reduce their logistic cost and to improve the online shopping experience of customers. To be more specific, we focus on the following three problems: 1) the dynamic vehicle routing problem with order assignment, 2) vehicle scheduling in commodity delivery of O2O (Online to Offline) E-Commerce, and 3) the vehicle routing problem with road restriction. The first two problems are motivated by new commodity delivery patterns adopted by local E-Business enterprises in recent years, while the last problem is motivated by the local traffic regulations on trucks in many cities. We will conduct a detailed analysis on the characteristics of the problems, and then propose efficient heuristics and exact algorithms to solve the problems. This project will provide practical vehicle scheduling solutions for local E-Business enterprises.

城市物流配送“最后一公里”难题已经成为制约我国电子商务行业发展的瓶颈。城市物流配送“最后一公里”的成本不仅占据企业整体物流成本的很大一部分，同时配送效率也直接影响消费者的网购体验。本项目主要研究以我国电子商务企业城市物流配送为背景的车辆路径问题，致力于帮助企业解决城市物流配送“最后一公里”难题，降低物流成本和提高消费者的网购体验。具体的研究问题包括：（1）基于抢单模式的动态车辆路径问题；（2）基于社区O2O(Online to Offline)配送的动态车辆路径问题；（3）带道路限行约束的车辆路径问题。前两个问题是基于近年来我国电子商务企业采用的新型物流配送模式，而最后一个问题是基于我国许多城市对货运车辆实施道路限行这一交通法规。我们将深入研究这三个问题，然后针对问题的性质设计高效的启发式算法和精确算法求解问题。本项目可以为我国的电子商务企业提供切实可行的物流配送解决方案。

本项目研究电子商务企业物流配送相关的车辆路径问题。由于很多电子商务企业的商业模式在过去几年发生了很大的变化，研究的问题也做了适当调整，完成了以下问题的研究：1）在计重收费模式下带时间窗和需求可拆分的车辆路径问题；2）在计重收费模式下需求不确定性的车辆路径问题；3）带聚合约束和容量约束的双层车辆路径问题；4）多商品取货送货问题；5）人员配置和非紧急救护车调度协同优化问题；6）带时间窗和组合拍卖的车辆路径问题；7）带同步约束的人员路径问题；8）一维装箱问题。项目团队为这些问题建立了具有针对性的整数规划模型，并基于模型设计了高效的算法求解问题。这些算法包括分支定价法、分支切割法、分支定价切割法、自适应大规模邻域搜索算法等。计算实验表明，项目团队提出的算法性能优异。例如，项目团队提出的分支定价切割法是目前求解经典的一维装箱问题最高效的算法。除此之外，项目团队通过仿真实验还分析了影响配送网络效率的因素，为企业的管理者提供有用的管理启示。.项目累计发表SCI论文7篇。其中，一作论文5篇，通讯论文2篇，培养博士生1名，硕士研究生6名。