【2023 年第十三届 MathorCup 高校数学建模挑战赛】C 题 电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题 赛后总结之31页论文及代码

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筋斗云
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相关信息

(1)建模思路

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(2)完整论文

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1 题目

电商物流网络由物流场地(接货仓、分拣中心、营业部等)和物流场 地之间的运输线路组成,如图 1 所示。受节假日和“双十一”、“618”等促销活动的影响,电商用户的下单量会发生显著波动,而疫情、地震等突发事 件导致物流场地临时或永久停用时,其处理的包裹将会紧急分流到其他物 流场地,这些因素均会影响到各条线路运输的包裹数量,以及各个物流场 地处理的包裹数量。

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如果能预测各物流场地及线路的包裹数量(以下简称货量),管理者将 可以提前安排运输、分拣等计划,从而降低运营成本,提高运营效率。特别地,在某些场地临时或永久停用时,基于预测结果和各个物流场地的处 理能力及线路的运输能力,设计物流网络调整方案,将会大大降低物流场 地停用对物流网络的影响,保障物流网络的正常运行。

附件 1 给出了某物流网络在 2021-01-01 至 2022-12-31 期间每天不同物流场地之间流转的货量数据,该物流网络有 81 个物流场地,1049 条线路。其中线路是有方向的,比如线路 DC1→DC2 和线路 DC2→DC1 被认为是两条线路。假设每个物流场地的处理能力和每条线路的运输能力上限均为其 历史货量最大值。

基于以上背景,请你们团队完成以下问题:

问题1:建立线路货量的预测模型,对 2023-01-01 至 2023-01-31 期间 每条线路每天的货量进行预测,并在提交的论文中给出线路 DC14→DC10、DC20→DC35、DC25→DC62 的预测结果。

问题2:如果物流场地 DC5 于 2023-01-01 开始关停,请在问题 1 的预测基础上,建立数学模型,将 DC5 相关线路的货量分配到其他线路使所有包裹尽可能正常流转,并使得 DC5 关停前后货量发生变化的线路尽可能少, 且保持各条线路的工作负荷尽可能均衡。如果存在部分日期部分货量没有正常流转,你们的分流方案还应使得 2023-01-01 至 2023-01-31 期间未能正常流转的包裹日累计总量尽可能少。正常流转时,请给出因 DC5 关停导致货量发生变化的线路数及网络负荷情况;不能正常流转时,请给出因 DC5 关停导致货量发生变化的线路数、不能正常流转的货量及网络的负荷情况。

问题3:在问题 2 中,如果被关停的物流场地为 DC9,同时允许对物流网络结构进行动态调整(每日均可调整),调整措施为关闭或新开线路,不包含新增物流场地,假设新开线路的运输能力的上限为已有线路运输能力的最大值。请将 DC9 相关线路的货量分配到其他线路,使所有包裹尽可能正常流转,并使得 DC9 关停前后货量发生变化的线路数尽可能少,且保持各条线路的工作负荷尽可能均衡。如果存在部分日期没有满足要求的流转方案,你们的分流方案还应使得 2023-01-01 至 2023-01-31 期间未能正常流转的包裹日累计总量尽可能少。正常流转时,请给出因 DC9 关停导致货量发生变化的线路数及网络负荷情况;不能正常流转时,请给出因 DC9 关停导致货量发生变化的线路数、不能正常流转的货量及网络的负荷情况; 同时请给出每天的线路增减情况。

问题4:根据附件 1,请对该网络的不同物流场地及线路的重要性进行评价;为了改善网络性能,如果打算新增物流场地及线路,结合问题 1 的预测结果,探讨分析新增物流场地应与哪几个已有物流场地之间新增线路, 新增物流场地的处理能力及新增线路的运输能力应如何设置?考虑到预测结果的随机性,请进一步探讨你们所建网络的鲁棒性。

2 论文介绍

电商物流网络包裹应急调运与结构优化问题
摘要

电商物流网络是指由电商平台、物流企业、消费者等多方参与的物流服务体系,其目的是实现商品的快速、安全、高效的配送。电商物流网络包括了商品的采购、仓储、分拣、运输、派送等环节,涉及了多种运输方式和多级物流节点。然而,电商物流网络也面临着各种不确定性因素的影响,如突发事件、需求波动、交通拥堵等,这些因素可能导致物流网络出现包裹延误、损坏、丢失等问题,影响电商物流的正常运作和消费者的满意度。因此,面对不确定性因素的影响,如何实施电商物流网络的应急调运和结构优化策略,是一个具有重要价值和难度的问题。

针对问题一建立基于时间序列的线路货量预测模型。我们利用各条线路的历史货量数据,采用合适的时间序列分析方法,对2023年1月份每条线路每日的货量进行了预测,并在论文中展示了线路DC14→DC10、DC20→DC35、DC25→DC62的预测结果。

针对问题二建立应急调运优化模型。为了应对物流场地DC5于2023年1月1日的关闭,需要重新分配DC5相关线路的货量到其他线路,以保证包裹的正常流转,并尽量减少线路货量的变化和平衡线路的工作负荷。我们将这个问题建模为一个多目标优化问题,并采用遗传算法进行求解。同时,我们基于Floyd算法对附件1中的货量关系进行了处理,得到了任意两地之间的最优货量矩阵。

针对问题三建立动态调整结构优化模型。在在问题二的基础上,我们考虑了物流场地DC9的关闭,并允许对物流网络结构进行动态调整,以重新分配DC9相关线路的货量到其他线路,以保证包裹的正常流转。我们在问题二的优化模型中引入了物流场地变量,并采用了基于SUE(随机用户均衡)原理的分配方法,定义一个网格G=(N,A),其中N为节点,A为区域, x i j x_{ij} xij表示区域 ( i , j ) ∈ A (i,j)\in A (i,j)A的货量,Nguyen-Dupuis网格 G = ( 13 , 38 ) G = (13,38) G=(13,38),为了提高运算效率,我们采用了限制迭代次数的方法,即在达到预设的最大迭代次数或满足收敛条件时停止迭代,从而得到分配结果的近似解。

针对问题四建立物流网络重要性评价模型和结构改善方案。根据附件1并结合问题1的预测结果,将所有的场地进行分类判别其重要程度,从0至10划分为十个不同的层次阶段。然后采用AHP法确定各个物流场地和线路的重要性权重,用Fisher判别函数来评估新线路的重要性,并根据重要性模型来确定其运输能力。

关键词:应急调运、时间序列预测、遗传算法、SUE模型、AHP法
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3 获取方式

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