[發明專利]一種大數據智能決策的智慧社區物流終端選址方法

有效

• 申請號: 202010686246.4
• 申請日: 2020-07-16
• 公開（公告）號: CN111882123B
• 公開（公告）日: 2023-06-23
• 發明（設計）人: 朱小軍;梁宏斌
• 申請（專利權）人: 成都市高博匯科信息科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/0836;G06Q30/0204
• 代理公司: 成都信博專利代理有限責任公司 51200
• 代理人: 舒啟龍

本發明公開了一種大數據智能決策的智慧社區物流終端選址方法，具體為：提出“物流小區”概念，并依據小區人口數、小區日快遞量、小區現有快遞攬投網點數量、小區現有快遞攬投網點成本等因素，將物流小區進行二級分類；再根據時間效率和消費者滿意度建立小區攬投末端選址優化模型；根據物流小區分類結果，在各類型物流小區環境下對優化模型求解。本發明有助于合理規劃城市社區攬投末端網點的選址，從而達到節省人力資源，提高配送效率以及降低配送成本等目標的同時，提高消費者的滿意度和滿意率。

技術領域

本發明屬于物流工程技術領域，具體涉及一種大數據智能決策的智慧社區物流終端選址方法。

背景技術

隨著快遞行業井噴式發展，末端配送作為直接面向客戶的快遞“最后一公里”配送服務，其形式多種多樣，如中通快遞超市，韻達、圓通、申通菜鳥驛站，藍店、聚點等第三方代收寄網點，以及各品牌快遞柜等等。然而，由于各大企業自身資金情況差異性較大，造成城市社區末端選址存在重復建設、資源浪費等問題。針對該問題，國內外學者通過現有配送模式，通過實地調研以及理論模型優化等方法進行了相關研究。國外學者通過實地調研，分別通過快遞配送企業日常運營費用、快遞服務態度以及消費者網購數據，研究分析了單一配送模式網點末端選址對消費者日常生活的影響。然而，隨著城市化現代發展進程的加快，以及消費者群體多樣性變化，多種末端聯合配送不僅可以提高末端配送效率，同時能夠合理利用現有資源。

針對多種末端聯合配送模式，Iwand等人揭示了自提點位置對末端配送效率的影響機理，Savelsbergeh等人通過量化末端配送選址對城市道路占用率的影響，提出了一種能夠適應城市發展的多種末端聯合配送模式下自提點網絡選址優化模型。國內學者結合我國城市社區末端攬投選址存在的問題，通過考慮消費者群體對快遞的時效性，配送效率，滿意度等多個方面，建立了城市社區末端網點的選址模型。

另一方面，由于城市區域人口的集中、消費者群體多樣化，城市經濟發展狀況以及交通運輸等條件，導致城市社區攬投末端選址復雜化，從而造成資源緊張或浪費現象的出現，致使消費者對最后網點快遞配送的理性和滿意度下降。針對該問題，國內學者基于多種理論，構建了多種選址優化模型。陳儀友和肖卡飛等人采用逐漸覆蓋理論，研究分析了自提柜容量、類型和覆蓋距離三種影響因素對選址結果的影響，并構建了以自提柜為末端配送的選址優化模型；同時，逄宇通過建立混合整數規劃模型，分析研究了以便利店為主的末端配送選址布局的可行性。此外，大量研究成果以消費者滿意度為切入點，利用逐漸覆蓋理論、集合覆蓋模型、二次聚類算法分析等方法，研究分析了末端配送服務質量對選址的影響，并構建了多層級自提點選址雙目標優化模型。

綜合上述，國內外現有研究多集中于通過單一末端配送模式，如自提柜、便利店等，通過實地調研或理論分析，建立相應的選址優化模型，但是并未考慮到城市內部社區環境和經濟性對末端配送選址的影響，以及小區內部末端配送多方式結合條件下的選址優化。

發明內容

針對以上問題，本發明提供一種大數據智能決策的智慧社區物流終端選址方法。

本發明的一種大數據智能決策的智慧社區物流終端選址方法，包括以下步驟：

步驟1：物流小區的分類。

(1)依據小區房價HP、住房面積HA和入住率OR，采用聚類分析方法對小區進行一級分類，將小區分為三種物流小區，即高檔小區UC、普通小區GC和老舊小區OC。

(2)考慮小區人口數CP、小區日快遞量CDDN、小區現有快遞攬投網點數量CEPN、小區現有快遞攬投網點成本CEPC四因素，對物流小區進行二級分類；包括高攬投小區HC、中攬投小區MC和低攬投小區LC。

步驟2：構建小區攬投末端選址優化模型，包括上層規劃模型和下層規劃模型。

(1)上層規劃模型

小區攬投末端選址的上層規劃模型的數學模型表示為：