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第４６卷第１期武汉理工大学学报(信息与管理工程版)Ｖｏｌ.４６Ｎｏ.１

２０２４年２月ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＷＵＴ(ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ＆ＭＡＮＡＧＥＭＥＮＴＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ)Ｆｅｂ.２０２４

文章编号:２０９５－３８５２(２０２４)０１－０１３９－０７文献标志码:Ａ

电子商务快递末端配送模式优化研究

朱珠ꎬ温召成ꎬ臧洁

(辽宁大学信息学院ꎬ辽宁沈阳１１００１６)

摘要:针对电子商务末端快递配送过程中车辆配送路径复杂和车辆利用率低等问题ꎬ设计了综合考虑

车辆行驶距离和车辆装载率的多目标车辆路径优化模型ꎬ利用改进的非最优动态粒子群算法进行求解ꎬ并结

合Ｋ－Ｍｅａｎｓ聚类来降低求解维度ꎮ通过改进学习因子和最优解更新策略ꎬ增强了粒子群算法的全局寻优能

力ꎬ加快了收敛速度ꎮ最后ꎬ利用Ｓｏｌｏｍｏｎ数据集中的Ｒ１０１样例验证了算法的有效性ꎮ结果表明:企业对用户

进行合理归类后再规划车辆配送路径ꎬ可有效减少车辆行驶距离ꎬ提升车辆装载率ꎬ进而提升企业的配送效率ꎬ

减少企业的运营成本ꎬ该研究可为电子商务环境下“最后一公里”配送模式的创新提供理论依据和决策支持ꎮ

关键词:电子商务ꎻ快递配送ꎻ车辆路径规划ꎻＫＭＮＤ－ＰＳＯ算法ꎻ多目标优化

中图分类号:ＴＰ１８ꎻＦ２５２ＤＯＩ:１０.３９６３/ｊ.ｉｓｓｎ.２０９５－３８５２.２０２４.０１.０２１

随着电子商务的快速崛起ꎬ我国快递行业也实际出发ꎬ研究单体客户需求量较小且不可拆分

呈现出蓬勃发展的态势ꎮ快递配送作为电子商务的配送优化问题ꎮ

物流的最后一个环节ꎬ目前采用的配送模式是在理论上ꎬ车辆路径规划(ＶＲＰ)问题属于典型

配送中心由多辆快递车将快件送到多个社区服务的ＮＰ－Ｈａｒｄ问题ꎬ通常使用启发式算法求解ꎬ如

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网点ꎬ然后由网点逐个派发ꎮ然而ꎬ随着快递粒子群算法ꎮ然而使用粒子群算法求解开放车辆

业务量的不断增长ꎬ现有的末端快递配送环节存路径优化问题时ꎬ容易过早收敛陷入局部最优解ꎬ

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在因车辆装载率低和配送路径复杂导致的配且当客户量比较大时粒子群算法的求解效率会降

送成本高和及时性差、顾客满意度低等一系列问低[８－９]ꎮ因此ꎬ学者对粒子群算法展开了一系列

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题ꎮ因此ꎬ对末端快递配送环节进行优化以提升改进研究ꎬ如ＰＥＴＡＬＡＳ等将粒子群算法与局

配送效率、降低配送成本是促进电子商务进一步部有哪些信誉好的足球投注网站算法结合提出了一种ＭＰＳＯ算法ꎬ有效解

发展的关键ꎮ决了粒子群算法局部有哪些信誉好的足球投注网站能力不足的问题ꎬ但是

围绕末端快递配送优化的问题ꎬ现有研究中该算法在自适应变化有哪些信誉好的足球投注网站方面略显不足ꎮＳＨＩ

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提升配送效率的手段主要以优化车辆行驶距等将进化算法中的突变思想应用到粒子群算

离[３－４]和优化车辆装载率[５－６]为主ꎮ但是ꎬ现有法中ꎬ当粒子处于局部最优值边缘时ꎬ会通过计算

配送优化研究忽略了车辆行驶距离与车辆装载率群体走向来使粒子突变脱离当前位置ꎮＦＡＴＩＨＡ

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