O2O模式下生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送路徑優(yōu)化

（東北林業(yè)大學(xué) 交通學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040）

1 引言

O2O（Online To Offline）模式下生鮮農(nóng)產(chǎn)品電子商務(wù)為顧客提供線上交易、線下配送的服務(wù)。從生產(chǎn)地到達(dá)需求地的過程中，對生鮮農(nóng)產(chǎn)品損失率影響較大的是配送質(zhì)量，農(nóng)產(chǎn)品易腐性對配送服務(wù)的時效性要求較高，物流企業(yè)以顧客為中心，首先考慮配送時間約束，又兼顧配送成本。因此，配送質(zhì)量是衡量O2O模式下生鮮農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈最為關(guān)鍵的指標(biāo)，優(yōu)化配送路徑也成為物流環(huán)節(jié)最為關(guān)注的技術(shù)問題之一。

近年來，O2O模式下的生鮮電商取得了快速的發(fā)展，隨著生鮮農(nóng)產(chǎn)品需求量的增加，線上交易和線下服務(wù)質(zhì)量研究不斷多元化。對于線上交易，一般以提升交易效率和可靠性為研究熱點，針對生鮮農(nóng)產(chǎn)品電商平臺發(fā)展模式[1]、運營策略[2]和影響顧客購買行為的因素[3]進(jìn)行研究。在配送路徑研究方面，國內(nèi)外學(xué)者一般以車輛行駛路徑最短、運輸費用最低、配送車輛數(shù)量最少、配送時間最短等單個或多個指標(biāo)作為目標(biāo)函數(shù)，建立多約束下的優(yōu)化模型，采用混合啟發(fā)式算法[4-5]、元啟發(fā)算法[6]、遺傳算法[7-8]、蟻群算法[9-10]等求得模型最優(yōu)解或滿意解。

本文在以上研究的基礎(chǔ)上，針對目前O2O模式下生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送中存在的問題，以顧客滿意度最大和配送成本最小為目標(biāo)，引入配送消耗成本和時間窗懲罰成本兩個決策變量，在顧客時間窗、車輛行駛最大里程和最長時間的限制下構(gòu)建O2O模式下生鮮農(nóng)產(chǎn)品配送路徑優(yōu)化模型，結(jié)合掃描法與遺傳算法，獲得模型的最優(yōu)解。……