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摘要
共同配送是物流企业开展零担运输时广泛使用的一种运输模式。多家物流企业组成联盟体,共享货运订单与车辆,联合实施货物配送活动。合理的"订单-车辆"匹配策略是降低配送成本和保障联盟体稳定的关键性条件。基于此,本文在考虑车辆载重、容积和装载订单数的约束下,以配送成本最小和车辆平均离散度最低为主要决策优化目标,建立了共同配送模式下订单车辆匹配的多目标决策优化模型,并根据决策模型的特点提出了一种改进K-means聚类算法对其进行求解。此外,本文还基于中国知名Z企业的相关数据进行了分析,得到决策优化模型和改进K-means算法的应用使得联盟体的配送成本降低13.97%,司机平均收入提升29.15%,车辆平均离散度降低了7.48%,每辆车的送货点分布更为集中。本文还进一步将改进K-means算法与匹配贪婪算法进行对比,结果显示改进K-means算法求解的配送成本和车辆平均离散度都更低,从而优于后者。
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