摘 要

近年来随着电子商务的发展，电商物流订单配送需求快速增长，科学合理的配送站点选址规划是物流配送网络高效运行的前提保证。因此，本文提出了B2C模式下基于用户数据分析的末端配送站点选址模型与求解方法，研究的主要内容如下：

（1）本文首先根据调研结果对用户点每月的日均订单量数据进行分析，在此基础上采用回归分析、三次指数平滑和灰色模型组合而成的组合预测法，分别对用户点未来三年每月的日均订单量进行预测，最后运用求平均数的方法确定了2021年用户点的日均订单量。

（2）本文建立了末端配送站点选址模型，并完成了求解算法设计。分析了末端配送站点选址问题，以固定成本和配送成本之和最小为目标建立了数学模型；该模型考虑了B2C电商末端配送实际，固定成本包含末端配送站点配送员的固定工资，配送成本按件计费；提出了将模拟退火算法融入到人工蜂群算法，将模拟退火算法中以一定概率接受劣质解的Metropolis准则加入到人工蜂群算法的局部搜索过程中，设计了ABC-SA混合算法求解本文的选址问题。

（3）本文以Z电商企业末端配送站点选址为例，进行了实例求解和算法验证。在收集和处理相关数据的基础上，编写了ABC-SA混合算法的MatLab程序，求出了最优的选址方案，验证了模型和算法的准确性和实用性。

关键词：预测；B2C；配送站点选址；ABC-SA混合算法

Abstract

In recent years, with the vigorous development of China's e-commerce, the demand for the distribution of e-commerce has increased rapidly. The scientific and reasonable distribution site location plays an important role in the efficient operation of the logistics distribution network. Therefore, an end-distribution site location model and solution method based on user data analysis in B2C mode has been proposed in this paper .The main contents include the following aspects:

Firstly, based on the analysis of the users gathering point average order qualities per day in every month, a combination forecasting method consisting of regression analysis, three-index exponential smoothing and gray model was used in this paper. By this way, the average order qualities per day in every month of the users gathering point in the next three years was predicted separately. Finally, the average order qualities per day of the users gathering point in 2021 was determined by the method of averaging.

Secondly, a distribution site location model was established and the solution algorithm was designed in this paper. In the paper, the mathematical model with the minimum total cost was established , and the cost was consist of the fixed cost and the minimum distribution cost. Based on the actual distribution of e-commerce, the fixed salary of the dispatcher was considered in the fixed cost, and the distribution cost was charged by piece. In this paper, the simulated annealing algorithm was proposed to be integrated into the artificial bee colony algorithm. The Metropolis criterion of the simulated annealing algorithm with a certain probability to accept the inferior solution is was added to the local search process of the artificial bee colony algorithm, and the ABC-SA hybrid algorithm was designed to solve the problem.

Thirdly, the end distribution site location of Z E-commerce enterprise was considered as an example. Based on the collection and processing of relevant data, the Matlab program of ABC-SA hybrid algorithm was written, and the optimal location scheme was obtained. It proved that the accuracy and practicability of the model and algorithm which were proposed in the paper.

Keywords: prediction; B2C; distribution site location; ABC-SA hybrid algorithm

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究背景与意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 研究目的和意义 1

1.2 国内外研究现状 2

1.3 研究内容与方法 3

1.3.1 研究内容 3

1.3.2 研究方法与技术路线 4

第2章 B2C电商用户点订单量数据分析和预测 6

2.1 用户点订单量数据分析 6

2.2 用户点订单量预测思路及方法 7

2.2.1 预测依据 7

2.2.2 预测方法 7

2.3 用户点订单量预测及确定 9

2.4 本章小结 13

第3章 B2C电商末端配送站点选址模型的建立与算法设计 14

3.1 问题描述 14

3.2 模型的建立 15

3.2.1 基本假设与符号说明 15

3.2.2 模型建立 16

3.3 求解算法设计 17

3.3.1 混合算法基本原理 17

3.3.2 混合算法相关参数 19

3.3.3 混合算法求解步骤 20

3.4 本章小结 22

第4章 实例分析与求解 23

4.1 案例背景 23

4.2 数据的收集与处理 23

4.2.1 节点位置与容量 23

4.2.2 模型相关参数确定 27

4.3 ABC-SA混合算法求解 27

4.3.1 选址结果 27

4.3.2 经济性环保性分析 31

4.4 本章小结 32

第5章 总结与展望 33

5.1 总结 33

5.2 展望 33

参考文献 35

致 谢 37

第1章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 研究背景

近年来，随着移动通信的发展，电子商务也取得了长足的发展。数据显示，中国网上购物交易规模从2014年的2.86万亿元增加到2018年的7.34万亿元，增长了2.5倍。其中，2018年B2C模式下网购市场交易量为4.78万亿元，占中国网购市场总交易量的60.0％。随着信息技术和金融系统的发展，传统电子商务中基础设施不完善和无法确保交易等问题已经得到了解决，但制约电子商务发展的物流配送问题还存在大量不足。在物流配送水平的制约下，电子商务的“价格战”逐渐趋于理性，电商企业之间的竞争逐渐转化为第三利润的源泉—物流的竞争。

目前，电子商务企业的物流配送模式主要是基于配送中心—末端配送站点—终端用户的三级模式^[1]。首先，配送中心根据用户的订单，通过诸如汽车等配送工具将包裹派送到配送中心服务范围内的各个末端配送站点。随后该点配送员通过电动车向用户派送订单。由于服务对象为用户，因此末端配送站点的配送时间直接影响物流系统的服务水平，但在实际情况中，末端配送站点的建立存在着选址及其所服务的用户点划分不合理等问题。例如某些企业盲目增加站点数量，加大投入，虽然在一定程度上缓解了物流配送业务增长的问题，但并没有从根本上解决末端配送站点布局不合理的问题；而一些公司在商业中心建立了末端配送站点，不仅导致高额固定投资，而且还限制了站点的后续扩张；相反的，在远离用户的位置设置站点虽然能降低固定成本，但是导致配送时间较长，从而影响用户满意度。

因此，对于B2C电子商务企业来说，如何适应电子商务的快速发展，优化末端配送网络，提升物流服务水平和专业水平已成为公司未来发展的重中之重。而结合B2C模式下电商末端配送的特点，如何合理对末端配送站点进行选址，也成为了当下的研究热门。

1.1.2 研究目的和意义

本文从电商末端配送实际出发，对电商末端配送站点选址展开研究，以总成本最小为目标，建立了末端配送站点选址模型，有助于完善B2C模式下电商末端配送体系，研究的具体意义如下：

（1）完善了B2C电商配送网络的理论研究。目前国内对电商配送网络的理论研究大多集中在物流配送中心的选址，很少考虑到末端配送站点选址，且缺乏对影响选址结果的重要因素用户点订单量的分析，而在本文中，首先通过调研获取已知用户点近期订单量以及变化趋势，并用组合预测的方法确定用户点三年后的订单量，以此为基础对选址问题开展研究，选址结果可以满足未来需求。因此，本文的研究可以丰富B2C模式下电商末端配送网络的理论研究。

（2）丰富了B2C模式下电商末端配送站点选址模型。本文在构建总成本最小的末端配送站点选址模型时，充分结合电商末端配送实际，固定成本中考虑末端配送站点配送员的固定工资，配送成本按件计费，并考虑配送员的工作时间及配送能力约束对末端配送站点选址的影响。结合Z企业的案例，验证了本文提出的选址方法的可行性。因此，本文提出的选址理论和方法具有实际的参考意义。

（3）物流配送问题对电子商务的发展至关重要，配送站点的选址是构建电商城市配送体系的重要环节，针对配送站点选址的研究能够有效促进物流配送网络的进一步完善。

1.2 国内外研究现状

（1）国外研究现状

Bahadir Gulsun不同于传统基于成本的优化技术，考虑了定量和定性因素以及不精确的方法，最小化总运输成本和设施成本，最大化总定性因素优势，采用交互式集成的“两阶段PLP”和“模糊层次分析法”解决了多目标多设施选址问题，为供应链网络优化设计提供了思路^[2]。

Laijun Zhao等人从提高物流及时性和降低物流成本的角度出发，构建了一种由地铁配送站、地铁网络、配送员和客户组成的城市地下物流系统，使用TOPSIS模型对地铁配送站的位置进行综合评价^[3]。

Thi Yen PHAMa从实证分析角度出发，采用Fuzzy-Delphi-TOPSIS的混合方法，确定了发展中国家物流中心选址的标准，构建了物流中心选址的基准框架^[4]。

Xiang Hua提出了一种新的非线性惯性权重和时变加速系数自适应粒子群优化算法（APSO）来解决配送中心选址问题^[5]。

Yingfeng Jia基于分销网络总成本最低的目标，结合道路网络的实际，考虑各点需求值及配送中心的容量限制，建立了区域快递配送中心选址混合整数规划模型，采用改进的FCM（Fuzzy C Means）聚类算法求解^[6]。

Congjun Rao等结合可持续发展的经济、环境和社会方面，从可持续发展的角度提出了一个新的城市物流中心选址评价体系，并设计了一种基于二元混合有序加权平均（THOWA）算子的模糊多属性群决策（FMAGDM）方法，为城市物流中心选址提供了新思路^[7]。

（2）国内研究现状

吴席首先分析了电商模式下的物流配送网络的特征，确定了当前物流配送网络存在的问题以及改进方向，随后综合考虑了末端网点成本和顾客满意两种因素，构建了多目标选址模型，并利用加权法将其转变为单目标模型，结合算例进行求解验证^[8]。

杨朋珏分析了电子商务的发展历程，总结了传统末端配送方式存在的缺陷并提出了“末端共同配送网点”模式，然后建立了兼顾服务水平与配送效率的选址模型，利用遗传算法对其进行求解^[9]。

吴潇钰在针对站点选址以及配送车辆路径规划问题的研究中，加入了对站点最大容量以及车辆服务时间限制的考虑，建立相应模型，并运用改进的K-means算法和蚁群算法进行求解解决了城市最后一公里配送的选址及路线优化^[10]。

庆艳华系统的分析了配送中心在物流网络中的作用及影响，建立了配送中心选址的双层规划模型。其中上层考虑总成本最小，下层加入对服务惩罚的考虑，服务惩罚主要指无法为客户提供服务所产生的额外成本。并设计了免疫传算法求解^[11]。

刘威设计了K-means聚类算法和证据推理法相结合的方法，针对数目确定而位置不确定的备选点选址问题进行求解，并通过实例进行验证^[12]。

杨朋珏针对末端客户的个性需求，分别分析了自提和配送两种方式，构建了综合自提便利性及配送效率性的多目标配送网点选址模型，并设计遗传算法对其进行求解^[13]。

周翔等考虑顾客满意度最大和运输成本最低，运用中心偏移二次聚类算法求解B2C模式下末端配送节点的数量和位置^[14]。

张晓楠基于B2C物流模式下用户需求量的不确定性开展研究，建立了模糊需求量下的选址模型，设计了嵌入随机算法和禁忌搜索算法的遗传算法求解^[15]。

李志等将多属性决策方法与最优化方法相集成，建立多目标非线性整数规划模型，解决多配送中心选址优化问题^[16]。

在针对物流网络中的各节点选址问题中，众多专家学者考虑到该问题中影响因素的多样性，将选址方法或模型与启发式算法、聚类算法、多准则决策方法以及一些数学规划方法结合起来，用于解决区域内单个或多个物流节点选址问题，使物流设施即节点研究方法和模型日趋完善。但考虑B2C电商末端配送实际，基于用户数据分析对末端配送站点进行选址优化研究的相对较少，因此，从B2C电商末端配送实际出发，基于用户数据分析进行末端配送站点选址值得探讨与尝试。

1.3 研究内容与方法

1.3.1 研究内容

本文针对末端配送站选址问题开展研究，具体工作如下：

第1章，绪论。通过文献查阅与调研，综合分析国内外物流网络发展现状，并对B2C电商末端配送站点选址的研究进行综述，总结末端配送中存在的问题，确定本课题研究的切入点和主要研究内容。

第2章，B2C电商用户点订单量的分析和预测。对用户点每月的日平均订单量数据进行分析，确定用户点订单量的预测思路及方法，根据调研得到的数据，分别对用户点每月的日平均订单量进行预测，从而确定用户点一年中每天订单量的平均值。

第3章，电商末端配送站点选址模型的建立与算法设计。本章对B2C模式下末端配送站点选址问题展开理论分析，并利用数学模型将问题具体化，以末端配送站点的固定成本和配送成本最低为目标，构建末端配送站点选址模型。在模型的约束条件中，考虑配送站点的处理能力限制、配送员的工作时间限制以及单次最大配送能力限制，力求在充分利用资源的前提下使总成本最低。针对此问题，本文设计了人工蜂群和模拟退火相结合的混合算法来求解模型。

第4章，案例分析与求解。以电商企业Z公司为例，分析了该公司物流配送模式，选取某一试点区域作为调研对象，搜集数据资料，运用ABC-SA混合算法，利用MatLab编程对问题求解。

第5章，总结与展望。主要对本文完成的研究工作及创新点进行归纳总结，并指明下一步研究方向。

1.3.2 研究方法与技术路线

本文的技术路线如图1.1所示：

图1.1 技术路线图

本文主要的研究方法有：

1）文献阅读。了解并分析末端配送站点选址的现状及用户数据对选址的影响。提炼课题研究的目的及意义。

2）实地调研。实地调研电商企业，了解其末端配送模式，获取案例数据。

3）数学建模。基于相关理论构造相应的数学模型。

4）算法编程及实现。利用MatLab设计算法求解。