✅作者简介热爱科研的Matlab仿真开发者擅长毕业设计辅导、数学建模、数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。 往期回顾关注个人主页Matlab科研工作室 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料个人信条格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。 内容介绍.1 研究背景和意义1.1.1 研究背景快餐是一种特殊的餐饮产品它是由餐饮企业通过快速简洁的方式为客户制作的即时可食、营养全面、用餐快捷且价格相对较低的商品往往具有标准化、便利化、可复制性强等特点正在受到以学生和白领为代表的青年人群的追捧。在这个快节奏的现代生活中人们通过互联网实现高效率和高时间价值为了满足消费者的需求、提高自身的利润空间各行各业都在与互联网进行不同程度的融合。在这样的背景下新的餐饮方式开始涌现包括线上支付线下体验、线上下单线下配送等越来越多的O2OOn-line to Off-line模式逐渐兴起其中最有发展前景也是与行业契合度最高的项目之一就是快餐外卖这一新兴餐饮服务。有报告[1][2]显示截至到2016年6月底我国使用网上快餐外卖服务的用户规模己经达到1.5亿人次同比2015年底增长31.8增涨幅度为3610万人次。伴随着快餐外卖的产生和快速发展出现了各类第三方专业外卖平台和自营外卖业务的餐饮企业服务模式、平台运营、合作方式、配送方式等都是各平台和企业竞争的要点问题。近年来经过市场的不断调整外卖行业己经从之前的萌芽期和发展期进入成熟期企业关注的焦点从发展时期的占领市场向降低成本提高利润和提高服务质量转变在竞争的过程中表现出了较明显的基础业务同质化。外卖配送业务作为外卖基础的业务之一对降低成本提高利润和提高服务质量有很大的影响而配送路径又是外卖配送业务中最为重要的环节之一对二者也有直接的影响。配送路径的选择往往决定着运力的规模的大小合理高效的配送路径可以使企业在使用较小规模运力的情况下而实现相对较大的配送范围减小运力规模将直接为企业降低配送成本使企业在现有资源约束下获得尽可能高的利润。与此同时配送路径的选择会直接对服务质量造成影响是否准时送达、是否保证配送外卖质量等这些服务质量的好坏都会以客户满意度的形式直接体现出来也随着配送路径的改变而发生不同程度的变化。而往往高的服务质量也对应着大的运力规模这无疑将提高配送成本而降低企业利润因此降低配送成本和提高配送服务质量之间存在着一种效益背反的关系如何设计合理的配送路径方案平衡两者之间的关系既能保证配送服务质量又能保证企业控制配送成本获得较高的盈利成为了一个亟待解决的问题。1.1.2 研究意义目前提供快餐外卖业务的企业对快餐产品本身的品质和口味的关注度比较高而对外卖配送服务的重视还不够就配送服务而言企业往往认为消费者对价格的敏感度高于配送时间和其他配送服务的质量但这样的思想己经不能很好地适应当前的消费者市场对目前的外卖市场而言消费者以80、90后白领和青年学生为主有研究[3][4]表明这类消费者群体把时间的价值定位在金钱之上也就是说这类消费者更看重的是时间效率而相比之下对价格的敏感度己经不再像父辈一代那样高了。基于以上分析本文通过研究快餐外卖服务中的配送路径方案根据现实情况建立数学模型并求解力争通过自身的努力能为快餐外卖企业或者餐饮公司提出合理的方案和建议使配送业务运营得更加科学对提高快餐外卖的服务水平和效益具有重要意义。1理论意义目前国内外学者对快餐外卖相关的问题有一些研究但大多集中于对其运营方式和平台构建方面而对于快餐外卖实际业务场景中的具体配送问题研究的较少。本文根据快餐外卖配送服务的特殊需求针对不同实际业务场景以提高快餐外卖服务业务的客户满意度、降低配送成本或提高利润为目标分别建立了配送路径模型提出快餐外卖配送路径方案。本文建立了定量研究快餐外卖配送路径问题的方法模型在快餐外卖服务快速发展的当下具有一定的理论意义。2应用价值本文在针对快餐外卖中最核心的配送业务进行具体场景和问题的分析的基础上进行理论建模可以得出具体的配送方案并能根据现实情况进行动态调整。该配送方案在降低快餐外卖服务的餐饮企业的配送费用、提高服务质量以及专业第三方快餐外卖平台客户提高利润的方面具有实际应用价值。1.2 国内外研究现状1.2.1 快餐外卖相关问题研究快餐外卖服务是一个较新颖的行业对它的研宄文献集中在近十年以内且关注点大都着眼于食品安全、运营模式、平台构建以及消费者行为等方面对快餐外卖配送路径的研究则比较少。1国外研究Janice Boyce、Charles C.Broz、Margaret Binkley等人在2008年[5]认消费者的角度研究了外送快餐包装对食品安全的影响文章经过调查研究发现消费者对外卖包装的要求主要为方便使用和隔热防溢出提出消费者对于食品安全问题认识不够深刻。藤井昭子、新澤祥恵[6]等人在日本个地区进行提出调查研究Take-out food对消费者行为的影响结果表明由于其便捷性以及品种的多样性 Take-out food正受到日本都市年轻人的追捧供应量迅速增加文章建议供应商提出采取适当的健康和安全措施、提供食品质量和营养价值的信息、保护和鼓励本地区的饮食文化和保护环境免受包装和浪等措施来应对市场发展变化。SurgeonerBrae V和Maclaurin,Tanya等人在2009年[7]对快餐外卖安全食品标签管理模式评估做了研究通过Delphi型演习设计了一个规定的安全食品处理标签然后用立意抽样的10个餐饮管理人员来评估使用标签的外卖产品结果发现标签被看作是一个有益的营销工具餐厅可以区分他们的竞争对手的基础上他们的积极的食品安全立场。Miura Kyoko和Giskes Katrina等人在2011年[8]研究了使用外送快餐服务是否会对社会经济贡献引起差异通过调查分析认为果蔬含量少、不太健康的快餐食品消费人群与经常选择健康食品的人对社会经济的贡献确实存在差异。2国内研究中科院陈永宏[9]研究了基于移动端操作系统平台等技术在新型“拼外卖”业务需求下设计了含有“拼外卖”和外卖预定的服务系统以及客户端为更好 得满足客户的个性化需求提供了思路。东北财经大学的杨珍[10]在双边市场视角下研究了中国外卖平台企业竞争行为运用传统产业组织市场结构界定方法分析认为目前外卖平台市场处于寡头垄断市场进而通过定价模型得出外卖平台的同质化程度越高企业市场支配势力越小最后提出差异化竞争策略和增强外卖平台定价权的建议。北京交通大学的范玲珊[11]设计了一套外卖运营管理后台系统包括线上服务系统以及后台支撑系统线上服务为客户提供客户端获取活动、入口及数据的接口运营后台提供活动和入口及数据的配置最后结合项目的具体实现情况和监控效果对系统实现效果进行具体分析。山东大学的宋来璞[12]设计了一个众包模式下的新型第三方外卖送餐聚合平台平台以手机的形式实现功能包括客户端的基本功能模块、用户定位、用户激励方案等并对其可行性和匹配规则进行了研究和再设计。华东理工大学的徐佩[13]将服务设计理念导入到餐饮外卖“O2O”中从餐饮外卖“O2O”服务的情景要素角度全面系 统地分析了餐饮外卖“O2O”服务平台的需求层次、构成因素、服务流程、相关利益者然后运用卡片法进行相关服务触点影响因素再结合以用户为中心、 整 体效能优化、可持续三大服务触点的一般性设计原则进行服务触点规划包括现有触点的优化和引入新的触点两种方式优化结果通过顾客旅程图的视觉化方式 呈现出来。北京物资学院的郭月、张涵[14]对校园外卖的配送问题进行了具体的研究提出共同配送方案以解决校园外卖的配送中遇到的成本高问题。1.2.2VRP问题研究车辆路径问题最早是由Dantzig等人于1959年[15]首次将旅行商问题作为基础进行扩展提出在普遍条件下的新问题考虑了一辆货车在最大限定装载量不能满足所有配送点需求的情况此时为了完成配送行为货车必须多次往返配送中心和配送点每一次往返都会构成一个闭合回路模型最终求解得到的路径图中含有多个闭合回路最终求解得到类似于一种叫作苜蓿的植物的叶瓣。后来关于这样的路径规划问题的研究逐渐兴起随着研究的深入和发展研究者们对这种“苜蓿叶问题”基础的情况加以丰富针对不同的真实情况加以 不同的约束和限制出现了专门针对车辆调度规划的研究自此这种问题被正式得命名--Vehicle Routing Problem[16][17]VRP。早期的旅行商问题己经被证明了属于强NP-hard难题而VRP问题是由旅行商问题引申出的更加本质和普遍的问题因此可以确定VRP问题也属于强NP-hard难题这种强NP-hard难题己被证实无法用精确算法求取最优结果仅 能考虑使用启发式算法求得近似最优结果和边界估计。正是因为这种解集多模型 易的特点VRP问题是一种长久以来一直被用于是检验启发式算法性能的经典问 题也因此而受到广泛关注。1国外研究进展在传统VRP问题的基础上有一部分文章考虑到了现实路况的复杂性在模型简历中研究了时变速度因素。Malandraki与Daskin等[18][19]首次考虑到了现实情况中存在路网中的车辆行驶速度会随着时间的变化而发生一定的变化并非匀速行驶的而这种变化就被简称为时变速度在文章中首次对时变车辆路径规划问题TDVRP采用混合整数规划方式进行公式化表示提出使用贪婪最近邻启发式方法。Hill等人随后也同样关注到了时变速度的问题在文章中认为从前的VRP模型中对车速恒定的假设对现实情况的模拟极其不准确严重影响到了实际运用结果基于这样的考虑文章中建立了一个基于结点的TDVRP模型并将这一模型成功实现于一个具体的交通路网中。Van Woensel等人[21]利用了一个基于排队论而演化出的近似算法来计算时变道路上时刻变化的运输速度提出使用禁忌搜索算法进行求解的方案然后在一个含有32到80个配送点和一个配送中心的路网中进行求解验证。Jung与Hahani[22][23]则是在随机形成的数据基础上利用遗传算法在TDVRP模型上进行仿真实验比较了遗传算法的求解性能与精确算法的求解性能的差 异得到的结果是其中遗传算法可以求解的最优解规模是25个配送点与10个时间段而精确算法求解最优值的规模则是最高为9个配送点与15个时变时 间。上述文献所研究的TDVRP都是仅考虑了时变的VRP问题并没有将时间窗的概念也纳入考虑中也就是说关于各个配送点本身所带的时间属性即自身的“OPEN”与“CLOSE”的时间都没有被考虑在模型中但这样的时间非常具有现实意义当一个配送点被过早配送时存在还未开始营业的可能当一个配送点被过晚服务时存在已经结束营业的可能这两种情况都会直接导致配送活动的失败。1991年Ahn与Shin[24]就周全得考虑了这一时间窗和时变速度同时存在的情况并发表了一篇文章文章中建立考虑配送点时间窗的配送模型在建模过程中提出专门针对速度时变问题的“先入先出First In-Frist Out原则这个原则是为了保证货车下一个经历的点一定比上一个经历的点的到达时间靠后。同样的在Ichoua等人[25]的文章中对这一“先入先出First In-Frist Out”原则作了系统的说明在防止模型仿真过程中出现与现实不一致的情况的应用 上这一模型表现突出它主要防止了这样一种情况的产生当路网中速度存在 时变时相比在即时低速的路段通过某辆车更倾向于选择等待路段变为高速的 时段再出发而这种等待后的策略却比即时通过更早得到达了配送点为了解决这样的问题并保证“FIFO”的原则被保证文章提出如果假设每段时间间隔内车辆做匀速运动。但是文章依然存在不完善的地方对车辆装载量的限制却没有涉及和考虑并且对时变路网上道路的速度设计虽然进行了分段考虑到了车辆时速在拥堵状况下的变化却也没有根据现实路网中的具体情况和时间之间的关系进 行模拟。Gamibardella与Tailard等人[26]的研究点是将蚁群算法运用于VRPTW问 题使用虚拟“蚂蚁”来对运输过程进行模拟通过生物学中“蚂蚁”通过信息素确认食物路径的仿生产生最优路径并取得了成功。2国内研究进展国内学者也在近十几年中对VRP问题关注度不断提高研究的着力点集中 在对各种启发式算法的尝试改进寻找和设计不同的VRP问题所适用的不同算法 或者算法的设计方式以此解决启发式算法普遍存在的两个难题过早收敛和在局 部最优解处停滞达到运行时间短和结果优良的目标。廖良才等人[27]提出了将遗传算法与节约算法相结合的混合启发式算法在文章中带有时间窗的VRP问题进行了求解采用将原目标化解为一个主目标和一子目标的模型处理方式分别对两个目标函数使用混合启发式算法求解最终证明 了混合算法的有效性和可行性。谭国真等人[28]则针对时变网络中的VRP问题做了深入全面的研究通过理论和实验得证明了时变网络VRP问题的特殊性它无法通过以往传统的最短路径算法进行求解然后提出了使用神经网络算法分类别得对时变网络中的VRP问 题进行神经网络算法求解并对不同的时变网络VRP模型进行现实应用设计出一个时间依赖型的混合网络模型。天津大学王君[29]等人进行了不确定因素下车辆路径问题的相关研究对不确定因素的主要包括模糊需求、主观偏好、带时间窗动态VRP三种情形并设计了三种基于混合启发式算法用于搜索最优解最终通过仿真实验验证了其有效性。西南交通大学李妍峰[30]等人对动态的VRP问题进行研究认为在现实情况中静态的VRP问题是不合理的而不断变动的交通情况是动态问题中的一个最 直接的因素所以在文章中主针对时变路网的三个子问题进行了研究。大连海事大学的张欣钰[31]则重点对半开放式的多配送中心车辆路径问题进行了系统研究并在问题中引入了时间窗因素相对于封闭使得车场更加符合现实情况文章使用蚂蚁算法进行求解最终通过仿真实验得出算法和模型可行。1.2.3研究内容界定在国内外文献中对于快餐外卖的研究集中于服务模式研究、平台建设、企业竞合关系以及客户满意度研究。简言之目前的大多停留在宏观层面对快餐外卖配送这一特殊场景的研究并不多因此本文对具体服务场景中的配送方案展开研究为后续研究拓展思路。文章的基本研究内容可以界定为快餐外卖服务中配送路径方案。该问题可以将其归纳为VRP问题当前对经典VRP问题进行研究的文章较多。车辆装载量容量限定、多目标的配送点是在本文所研究的快餐外卖服务配送路网中不可忽略的条件。而对于目标的考量文献多以关注成本和距离为主成本多考虑燃油费也一些文献认为配送车辆的多少也是成本中要考虑的重要因素将整个配送过程中使用的车辆数与总时间或总距离相互联系建立目标函数进行求解。然而对本文研究的现实情况而言成本固定且配送车辆多使用燃油车配送需考虑燃油费在本文中认为对车辆数量的考量可以与配送成本综合考虑。以上综合考虑文章研究内容可做如下界定和描述对自营外卖而言其快餐外卖配送路径方案是一个增加车辆载货量容量、单车型配送为约束并以配送成本最小以及总里程最小为优化目标的VRP问题。对这一问题文章采用遗传算法加以求解。1.3 论文研究内容1研究对象快餐外卖配送路径问题2研究方法遗传算法Matlab仿真3主要研究内容本文在认真研读各类文献资料的基础上针对快餐外卖服务中的配送问题进行配送路径方案的研究建立与事实贴近的模型用相应的算法求解模型并进行模拟仿真为快餐外卖产业持续良好发展做基础研究。4篇章结构围绕文章研究的中心内容对各章内容做如下安排第一章绪论介绍论文的研究背景和研究意义将本文所研究的为题归纳为一类特殊的VRP问题整理分析了VRP问题的国内外研究现状确定了本文的主要研究内容、研究方法和技术路线。第二章相关基础理论介绍了快餐外卖配送的发展历程和现状分析了行业未来的发展趋势对VRP问题的定义、分类和求解算法等方面进行简单说明。第三章自营快餐外卖配送的路径方案设计第五章结论与展望本章对论文的主要工作及结论进行了总结分析了文章中存在的不足并对研究的问题进行了展望。⛳️ 运行结果 部分代码%% 画出最优配送方案路线图%输入bestVC,bestNV 配送方案function draw_Best_iter(bestVC,bestNV,center_pos,demand,vertexs)cla;box ontitle(最优配送方案路线图)hold on;color_str[0 0 0.50 0.75 10 0.8 0.80 0.4 01 0.84 00.74 0.56 0.560.8 0.36 0.360.65 0.16 0.161 0 01 0 10.6 0.2 0.8];for i1:length(bestVC)line([vertexs(1,1),vertexs(bestNV{i}(1)1,1)],[vertexs(1,2),vertexs(bestNV{i}(1)1,2)],color,color_str(i,:),linewidth,2);for j1:length(bestNV{i})-1line([vertexs(bestNV{i}(j)1,1),vertexs(bestNV{i}(j1)1,1)],[vertexs(bestNV{i}(j)1,2),vertexs(bestNV{i}(j1)1,2)],color,color_str(i,:),linewidth,2);endline([vertexs(bestNV{i}(j1)1,1),vertexs(1,1)],[vertexs(bestNV{i}(j1)1,2),vertexs(1,2)],color,color_str(i,:),linewidth,2);endplot_pos(center_pos,demand);end 参考文献更多创新智能优化算法模型和应用场景可扫描关注机器学习/深度学习类BP、SVM、RVM、DBN、LSSVM、ELM、KELM、HKELM、DELM、RELM、DHKELM、RF、SAE、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、PNN、CNN、XGBoost、LightGBM、TCN、BiTCN、ESN、Transformer、模糊小波神经网络、宽度学习等等均可~方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断组合预测类CNN/TCN/BiTCN/DBN/Transformer/Adaboost结合SVM、RVM、ELM、LSTM、BiLSTM、GRU、BiGRU、Attention机制类等均可可任意搭配非常新颖~分解类EMD、EEMD、VMD、REMD、FEEMD、TVFEMD、CEEMDAN、ICEEMDAN、SVMD、FMD、JMD等分解模型均可~路径规划类旅行商问题TSP、车辆路径问题VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划EVRP、 双层车辆路径规划2E-VRP、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化等等~小众优化类生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划2E-VRP、充电车辆路径规划EVRP、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化、微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统BMSSOC/SOH估算粒子滤波/卡尔曼滤波、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进扰动观察法/电导增量法、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度虚拟电厂能源消纳风光出力控制策略多目标优化博弈能源调度鲁棒优化等等均可~ 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