供应链协同下的越库配送车辆路径优化与遗传算法

本文主要探讨了在电子商务日益发展的背景下，零售业面临激烈竞争的形势下，如何通过供应链环境下的带越库配送策略来提升物流效率，从而增强企业的竞争力。越库配送（Cross-Docking）作为一种创新的配送模式，它在仓库中不进行大量的存储，而是直接将商品从进货端转移到出货端，减少了库存持有成本，缩短了配送时间，从而降低了运输成本。 文章从供应链整合的角度出发，分析了供应商、零售商和配送中心之间的协同关系，强调了在这一协同配送网络中实施越库配送的重要性。配送过程被划分为集货、分拣和送货三个阶段，作者构建了一个目标函数，旨在最小化车辆运输成本和固定成本，以此优化车辆路径问题。这涉及到复杂的优化模型，需要解决如何在满足时效性和效率的前提下，合理规划车辆的行驶路线和停靠点。 为了解决模型的复杂性，研究者设计了一种改进的遗传算法，这种算法是一种常用的优化搜索方法，通过模拟自然选择和遗传机制来寻找最优解。这种方法在处理大规模组合优化问题时具有较强的适应性和收敛性。 通过仿真实例验证，研究发现带越库配送模式在实际应用中能够有效地支持城市零售门店的即时补货需求，其在配送时间和运输成本方面具有显著的优势，有助于零售企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。因此，越库配送不仅是一种物流策略的创新，更是提升零售企业核心竞争力的关键因素之一。 这篇论文深入研究了供应链环境下带越库配送的车辆路径问题，提供了理论模型和算法设计，对于零售行业的物流优化具有重要的参考价值。它强调了供应链整合和越库配送在降低物流成本、提升运营效率方面的积极作用，为零售企业应对电商挑战提供了一条新的策略路径。