基于客户分类的即时配送路径优化研究

发布时间：2024-04-02 02:04

　　大数据背景下即时配送平台对客户进行精细化管理已成为可能.为寻求企业长期发展,将客户分类融入到车辆路径问题中,用有限的资源提高配送准时性以得到优质客户的维持和发展,为企业赢得更多潜在效益.本文结合客户的消费行为将客户分为多个层级,根据每层级客户的特点设置超时惩罚成本,构建出基于客户分类的即时配送路径优化模型,并根据问题特点设计遗传算法求解,最后,结合某即时配送平台的业务场景进行案例分析,验证了模型和算法的有效性.

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【部分图文】：

图1分类结果

式中：F1为核心客户的惩罚函数；ti为客户i的实际送达时间；Ti为客户i的预计送达时间.第2组和第3组共280位客户，或是消费频次或是消费金额高于平均值，约占总消费频次和金额的40%～45%，是商家重点挖掘价值并发展为核心客户的对象，本文将其归为一类称为潜力客户设定此类客户在超时....

图2算法流程图

(1)编码.本文编码分为两步：第一步，前n列随机生成代表车辆数的0-1实数，1代表车辆终止配送，0代表继续配送；第二步，后n列随机生成代表车辆路径的1-n序数，2n列基因码共同构成一条染色体.例如有9个客户点，染色体编码为001010011241536978，此基因序列表示共4辆....

图3交叉操作示意图

(5)变异.对前n列0-1数和后n列自然数共同进行变异操作.在前n列中随机选取变异点进行0-1互换变异.对于后n列，随机选取两个位置的基因进行交换变异.通过上述对前n列和后n列的变异操作，得到新的子代染色体，具体运算原理如图4所示.图4变异操作示意图

图4变异操作示意图

图3交叉操作示意图4案例分析

本文编号：3945649