仓店一体模式下前置仓选址与路径联合优化方法技术

本发明专利技术公开了仓店一体模式下前置仓选址与路径联合优化方法，包括以下步骤：模型定义：分为前置仓选址、配送顾客分派与路径规划、到店购与自提顾客门店选择以及相应交通路径规划四部分内容；参数说明：包括设施、车辆与需求点的位置及数量，设施、车辆容量，前置仓服务水平，顾客需求，各点间距离以及各类成本费用；模型构建：目标函数包括前置仓建设成本、区域仓

【技术实现步骤摘要】
仓店一体模式下前置仓选址与路径联合优化方法


[0001]本专利技术涉及仓店一体模式领域，尤其涉及仓店一体模式下前置仓选址与路径联合优化方法。

技术介绍

[0002]新零售将“消费者体验”作为核心理念与发展驱动，通过线上线下协同发展满足消费者需求由“功能性”向“品质性”的转变。仓店一体是众多生鲜电商进行线下零售门店布局的首选模式，是生鲜新零售中最具代表性的业态模式之一。在仓店一体模式下，门店的多渠道销售方式能够有效满足不同行为方式选择的顾客消费需求：对于线上消费顾客，门店可通过自有配送网络将商品高效快速地送至消费者手中，有效地扩大了消费地理边界；对于线下消费顾客，门店可根据过往销售数据完成顾客消费需求洞察，从而进行更为精准的商品研发、行销和规划，打造多样化消费场景。
[0003]由于多渠道的销售方式是仓店一体模式区别于传统零售模式的重要特征之一，因此由多渠道销售方式而产生的顾客不同行为方式选择也就成了仓店一体零售企业进行网络布局的关注重点。将仓店一体模式的目标顾客群进行细分，可以分为以线上消费为主的配送顾客，以线下消费为主的到店购顾客以及同时兼顾线上与线下的自提顾客，其中配送顾客的行为模式为“线上下单门店配送”，到店购顾客的行为模式为“线下体验直接购买”，自提顾客的行为模式为“线上下单到店自提”。对于三类顾客而言，虽然其行为模式不同，但其服务体验都会受到交通距离的影响，相应的网络成本也会因交通距离变化而产生改变，一般情况下交通距离越近相关成本越小，距离越远成本越大。但由于选址
‑
路径问题中存在明显的效益背反现象，为达到减少交通距离的目的，企业势必要修建更多的前置仓，从而导致前置仓建设成本增加，因此在实际进行网络布局时，不能一味地减小交通距离，而是需要通过合理的优化模型找到两者的平衡点，从而达到网络总成本最优。
[0004]此外，对于顾客而言，需求被满足情况也会在极大程度上影响其购物体验。由于补货不及时或门店货品差异等原因，顾客在选购商品时有一定概率遇到缺货情况，若缺货情况屡次发生，顾客对该门店或企业的好感度将会大幅度降低，从而在未来消费时选择其他门店或企业。因此在进行选址
‑
路径规划时，因缺货情况而造成的负面影响也应被看作网络的潜在成本。
[0005]考虑到仓店一体前置仓选址和路径规划中成本间的效益背反效应以及发生缺货情况对顾客体验的影响，要解决的问题主要有前置仓位置数量的确定、配送路径规划以及缺货情况发生时顾客的后备前置仓选择。
[0006](1)现有技术一的技术方案
[0007]当不考虑到店购与自提顾客的前置仓选择方案时，研究的便是仅包括前置仓位置数量确定、配送路径规划两类决策在内的选址
‑
路径问题，此时门店承担的主要功能是线上配送的前置仓功能。2021年黄纪凯[1]在其博士论文中对全渠道模式下的前置仓选址
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路径集成优化进行了研究；
[0008](2)现有技术二的技术方案
[0009]解决“缺货情况发生时顾客的后备前置仓选择”这一问题主要是利用可靠性设施选址的思路。可靠性设施选址问题可分为完全信息与不完全信息两种情况，其中完全信息是认为每个顾客会有一个主要服务设施和若干个备用服务设施，当主要服务设施发生失效的情况时，该顾客立即知道设施的实时状态信息，通过访问其他可用的备用服务设施以获得服务。顾客将得到设施的实时状态信息，从而可以按照分配好的优先级别，从自己的所在地直接到达一个有效设施的位置；不完全信息则认为由于技术壁垒、信息传播失效等原因，顾客并不能得知设施实时运行状态的信息，当主要服务设施发生失效时，她将按照预先规定的次序逐一访问附近的设施，直到找到处于正常运营状态的设施并得到服务，或者访问完所有指定的设施却发现全部损坏，则放弃服务并因此接受惩罚成本。
[0010]对于不完全信息下的可靠性选址问题，2015年员丽芬[2]在其博士论文中通过构建模型进行了研究。
[0011]然而，技术方案一未考虑到店购顾客与自提顾客行为选择对网络布局影响：
[0012]现有技术方案一虽然考虑到了自提与到店购顾客，但在构建模型时仅将该两者作为一个约束条件，并未在最终构建的网络中体现其存在。在实际生活中，配送顾客、到店购顾客与自提顾客均是仓店一体零售企业的目标顾客群体，其行为选择均会对网络布局产生重要影响，技术方案一得到的研究成果虽然能取得较好的配送效果，但无法保证能够满足到店购与自提顾客的消费需求。
[0013]技术方案二无法解决配送顾客的路径规划问题：
[0014]技术方案二研究的问题是：在客户主动寻访运输节点获取服务的过程中，当部分节点失效时，如何进行运输节点安排，才能使得包括客户寻访成本与运输节点建设成本在内的总成本最小。该方案的研究思路可用来制定到店购顾客与自提顾客的前置仓选择方案，但由于其问题场景与配送问题完全不同，因此无法解决配送顾客的路径问题，技术方案二选择的前置仓也不一定能够满足配送服务的时效、成本、可达性等需求。
[0015]技术方案一/二均未考虑到网络中同时存在不同信息情景的情况：
[0016]仓店一体模式中不同类型顾客获取信息速度存在明显差别：到店购顾客以线下体验为主，并未提前在线上查询门店信息，在其购物过程中各门店货物情况均可能发生变动；而自提顾客则是在线上进行购买，浏览的均是各门店实时货物信息，当其付款时相应商品便已锁定，不会再发生变动；整个消费过程对于到店购顾客与自提顾客分别是在不完全信息与完全信息两种情况下进行的购物决策。
[0017]现有技术方案一、二由于考虑顾客类型较少，因此假设各顾客的信息获取能力相同。但在实际生活中，不同人群获取信息的能力存在明显差异，因此当网络中顾客类型增加时，获取信息程度将成为不同类型顾客的区分标志之一，此时“各顾客信息获取能力相同”这一假设将难以成立。

技术实现思路

[0018]基于
技术介绍
存在的技术问题，本专利技术提出了店一体模式下前置仓选址与路径联合优化方法；多样化的销售渠道是仓店一体模式的重要特点与优势，由于消费渠道多元相应的也会产生不同的顾客类型，根据顾客行为选择的不同，可将仓店一体模式下的顾客群
体分为配送顾客、到店购顾客与自提顾客三类。在当前有关仓店一体的选址
‑
路径研究中，鲜有同时考虑三种顾客类型的研究，此外也少有研究考虑前置仓缺货时的备选方案，基于上述情况，本专利技术主要解决的技术问题可归纳为以下三点：
[0019](1)针对顾客不同行为选择进行合理的选址
‑
路径规划
[0020]由于配送顾客、到店购顾客与自提顾客在行为选择上存在着明显区别，因此无法通过单一的路径规划反映三类顾客的行为决策，而不同类型顾客的消费偏好会使其在选择前置仓时考虑不同的因素，同一顾客群内的不同类型顾客在选择前置仓时也有可能做出不同选择。为解决这一问题，本专利技术在模型中针对三类顾客分别构建了相关子函数，并根据顾客不同类型顾客消费偏好制定了约束条件，从而使得一个模型既能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.仓店一体模式下前置仓选址与路径联合优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：模型定义将需要解决的问题分为前置仓选址、配送顾客分派与路径规划、到店购与自提顾客门店选择以及相应交通路径规划四部分内容，相关定义如下：(1)一个区域仓为网络中的所有前置仓提供服务；(2)区域仓根据前置仓需求运输货物，车辆运输方式为直达运输；(3)前置仓所销售货物均由区域仓送达；(4)前置仓最大容量大于顾客总需求量；(5)前置仓到需求点的配送车辆采用巡回配送；(6)各需求点均由配送顾客、自提顾客以及到店购顾客三类顾客按照一定比例构成；(7)对于配送顾客而言，其需求能够被完全满足，且每个需求点仅由一辆车辆进行配送；(8)对于自提与到店购顾客而言，其需求不一定能够被满足，需求被满足的概率用服务水平表示，各前置仓的服务水平独立且相等；(9)自提与到店购顾客采购方式均为一站式购齐，且选择前置仓时遵循一定的先后顺序；(10)自提与到店购顾客产生的需求均归入其寻访的第一个前置仓；(11)自提顾客存在可接受的最远自提距离，当顾客所在位置与目标前置仓距离大于最远自提距离时，顾客放弃购买；(12)到店购顾客寻访的前置仓数量存在上限，当寻访数量达到这一上限时，即使需求未被满足，顾客也选择放弃购买；(13)当自提或到店购顾客需求未被满足时，物流网络将产生一个较大的惩罚成本；(14)所有路径均不考虑返程成本；步骤二：参数说明参数主要包括设施、车辆与需求点的位置及数量，设施、车辆容量，前置仓服务水平，顾客需求，各点间距离以及各类成本费用，具体参数设置如表1所示：表1参数说明：
参数还包括6个决策变量，6个决策变量均为0
‑
1变量，其中u
i
决定前置仓的建设位置；x
Ai
、x
ijk
分别表示车辆的运输路径和配送路径；y
ji
、y
jii'r
表示到店购顾客按顺序访问的前置仓；z
jir
表示自提顾客选择的门店，各决策变量具体设置如表2所示：表2决策变量说明
步骤三：模型构建3.1目标函数目标函数包括前置仓建设成本、区域仓
‑
前置仓运输成本、车辆固定成本、配送成本、到店购成本以及自提成本六个子函数，其中前置仓建设成本与车辆固定成本相对较为稳定，主要与前置仓及车辆数量有关；而运输成本、配送成本、到店购成本以及自提成本受需求以及距离影响明显，会因为货物数量和路径的变化而产生较大波动；(1)前置仓建设成本前置仓建设成本主要包括现有前置仓改造成本、租金以及设施日常维护成本，如下式：(2)运输成本在仓店一体模式下前置仓销售的货物主要来自于上一级的区域仓，为简化问题场景，定义所有货物均由区域仓出发送至前置仓，相关运输成本主要取决于运送货物量与运送距离，如下式：(3)车辆固定成本按照车辆购置费与折旧年限对该部分成本进行折算，如下式：(4)配送成本配送成本大小与订单货物量以及各点间距离密切相关，如下式：(5)到店购成本到店购成本为到店购顾客为获得服务而进行一次或多次寻访所产生的成本，该部分成本与总交通距离以及客单价格有关，交通距离越长，客单价格越高，顾客因该次购物所承担的成本就越大，其中客单价表示为货物单价与货物量的乘积，即在寻访过程中顾客所到达的前置仓存在一定的先后顺序，对整个寻访过程进行拆分，将顾客经过的前置仓作为节点，访问先后顺序用r表示；
当上一次寻访到达的前置仓未能满足顾客需求时，顾客将会产生下一次寻访行为，而该情况是否发生与前置仓服务水平密切相关，定义顾客每次均是由前置仓i前往前置仓i'，两前置仓间距离为d
ii'
，当距离为d
ji
时，意味着顾客从需求点出发开始第一次寻访，则顾客产生该段寻访距离的可能性为(1
‑
s)
r
‑1，因此该期望距离可表示为(1
‑
s)
r
‑1d
ii'
y
jii'r
，由于从需求点出发的第一次寻访一定会发生，因此可将其表达为d
ji
y
ji
；在整个寻访过程中，顾客能接受的前置仓最大访问数量为R
‑
1，若顾客访问完R
‑
1个前置仓后其需求仍未被满足，则产生相应的惩罚成本，用π表示，为便于简化公式，引入虚拟前置仓i0，令第R个前置仓为虚拟前置仓，此时普通前置仓与虚拟前置仓间的单位产品虚拟寻访距离为该段距离产生的可能性为(1
‑
s)
R
‑1，该期望距离可表示为其表达形式与普通前置仓间期望距离相同，因此对各式进行合并得到到店购成本如公式(5)所示：(6)自提成本对于自提顾客，各前置仓同样存在一定的缺货概率，即服务水平s≠1，但不同于到店购，自提顾客是在完全信息情况下所做的决策，即能够知道各前置仓的实时情况，因此对于自提顾客而言，其交通距离仅为需求点j与目标前置仓i间的距离d
ji
；类似于到店购成本，自提成本也与交通距离和客单价有关，客单价表示为距离由各前置仓期望距离组成，顾客按照一定顺序对各前置仓进行在线搜索，可接受的最大搜索次数为R
‑
1次，当前一次搜索的前置仓货物不足以满足顾客需求时，顾客将搜索下一个前置仓，因此其搜索第r个前置仓的概率为(1
‑
s)
r
‑1，而第r个前置仓能满足其需求的概率为(1
‑
s)
r
‑1s，第r个前置仓的期望距离为(1
‑
s)
r
‑1sd
ji
z
jir
；当顾客完成R
‑
1次搜索后仍没有符合要求的前置仓将会产生一定的惩罚成本π，在计算惩罚成本时同样引入虚拟设施i0，j与i0间的单位产品虚拟自提距离为π/cs，当i＝i0时，期望距离为将各期望距离合并，最终得到自提成本如公式(6)所示：综合上述子函数得到最终的目标函数为：MinC＝Min(C1+C2+C3+C4+C5+C6)
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(7)3.2约束变量为使构建的模型更加贴合现实情况，根据实际应用场景以及模型定义得出相关约束如下：下：下：公式(8)—公式(10)为与前置仓相关的约束：公式(8)表示前置仓i的需求货物量为相
关顾客需求量之和，其中为由前置仓i进行配送的顾客总需求，和分别为将前置仓i作为首选前置仓的到店购顾客和自提顾客的总需求，采用该折算方式的目的主要是为了在保证前置仓总需求量不被漏算的同时，尽量简化计算；公式(9)表示前置仓i的需求量不大于其最大容量；公式(10)表示区域仓能且只能为已建设的前置仓发货；仓发货；仓发货；仓...

【专利技术属性】
技术研发人员：员丽芬，张钰儒，余润峰，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：