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社区团购场景下供应链末端配送资源整合优化研究 刘畅.pdf

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网络首发地址:.
社区团购场景下供应链末端
配送资源整合优化研究
刘 畅 姚建明
(中国人民大学商学院)
摘要:考虑到既有的供应链资源整合方法不适用于动态发展中的社区团购场景下供应链
末端配送资源整合问题,分析社区团购场景下消费者的服务需求特征,对消费者满意度动态测
量机理进行刻画,并将其纳入优化目标,从而建立多阶段动态多目标供应链末端配送资源整合
优化模型。利用遗传算法求解,并通过算例验证决策方法和算法的可行性、有效性与可操作性。
研究表明,多阶段动态满意度指标适合于社区团购场景下的末端配送资源整合优化问题,且该算
法在求解社区团购场景下供应链末端配送资源整合多目标优化问题过程中具有稳健性。
关键词:社区团购;供应链末端配送资源整合;消费者满意度;建模与算法
中图法分类号:C93 文献标志码:A 文章编号:1672884X(2022)00000009
犗狆狋犻犿犻狕犪狋犻狅狀狅犳犛狌狆狆犾狔犆犺犪犻狀犜犲狉犿犻狀犪犾犚犲狊狅狌狉犮犲狊犐狀狋犲犵狉犪狋犻狅狀狌狀犱犲狉
狋犺犲犆狅犿犿狌狀犻狋狔犌狉狅狌狆犘狌狉犮犺犪狊犲犛犮犲狀犪狉犻狅
LIUChang YAOJianming
(RenminUniversityofChina,Beijing,China)
犃犫狊狋狉犪犮狋:Consideringthattheexistingsupplychainresourceintegrationmethodsarenotapplica
bletotheintegrationofterminaldistributionresourcesunderthedynamicevolvingcommunitygroup
purchasescenario,amultistagedynamicmultiobjectiveoptimizationmodelforresourceintegrationof

ofendconsumersinthecommunitygrouppurchasescenario,thedynamicmeasurementandprediction
mechanismofconsumersatisfactionisdepicted,
algorithmisappliedtosolvetheproblem,thefeasibility,effectivenessandoperabilityofthedecision
stagesatisfaction
measurementissuitablefortheoptimizationofterminaldistributionresourcesintegrationunderthe
communitygrouppurchasescenario,andthealgorithmisrobustinthesolvingthedynamicmultiob
jectiveoptimizationproblemoftheterminaldistributionresourcesintegration.
犓犲狔狑狅狉犱狊:communitygrouppurchase;terminalresourceintegrationofsupplychain;consumer
satisfaction;modelingandalgorithm
服务规模效应的同时,也能够更好地满足消费
1 研究背景
者的个性化购物体验。尽管该模式目前仍面临
疫情期间,社区团购场景因其天然具有的着一系列值得关注的社会性问题(如容易导致
规模效应,能够以社区为单位进行采购和配送,垄断、容易蚕食上下游议价权等),但从企业运
成为生鲜零售场景的重要补充[1,2]。区别于商营模式的角度出发,如何进一步满足消费者的
超、电商等其他零售场景,社区团购兼具零售属购物需求,为消费者提供有价值的购物体验是
性与社交属性,以其更为高效准确的信息反馈该模式当前应该重点关注的战略焦点。
以及线上线下联动的特点[2],在满足社区团购就当前的社区团购实践而言,多数平台对
收稿日期:20210508
基金项目:国家自然科学基金资助项目(71872174)
·1·

管理学报
消费者个性化需求的满足仍不够重视。以供应是研究多阶段动态优化路径,从而进行系统优
链末端的配送环节为例,部分社区团购平台往化。如于超等[9]运用案例研究方法,从动态匹
往在社区只安排一个配送点,或者针对一类商配的理论视角,探讨在发展的不同阶段企业服
品安排一个团长,这导致消费者取货时往往需务整合机制的构建及其实现路径;CHIBANI
要穿越整个社区或者辗转多处取货点才能完成等[10]在电子采购场景下,应用动态遗传算法完
取货,造成了极大的不便。与此同时,参与团购成时间优化,构建更为灵活的供应链体系;
的消费者理想的取货时间和地点经常存在差IVANOV等[11]研究了多周期模式下的供应链
异,而平台为了自身的方便,往往将商品统一运动态规划决策问题。这两类研究对如何刻画不
送至社区就算完成配送,不能针对消费者的个确定性需求环境以及资源的动态整合提供了思
性化需求进行单独配送。社区团购中生鲜商品路和方法的支持,然而针对发展中的新兴商业
%[3],对于此类商品而言,存放时模式的具体供应链资源整合问题,仍需进行深
间过长或者保存不当容易出现质量折损的情入探索。如何量化刻画社区团购场景下的配送
况,从而降低消费者满意度。资源供需特点,以及如何通过多阶段的优化实
为了满足消费者个性化的配送服务需求,现最终系统化的资源整合优化,都是需要进一
社区团购平台(核心企业)应构建合理的供应链步探讨的新问题。基于此,本研究将从供需动
末端配送体系。如何基于消费者个性化的服务态平衡的视角出发,对社区团购场景下的供应
需求进行供应链末端配送资源的整合,直接决链末端配送资源整合问题进行探讨。
定了核心企业是否能够提供满足消费者期待的
2 社区团购场景下末端配送服务供需特
配送服务。随着终端配送场景的不断变化,商
征分析
品种类、消费者数量的不断增多,消费者对于个
性化配送服务的需求不断增加[3,4],如何提高供 不同于一般零售场景,社区团购场景是一
应链末端配送资源整合的灵活性,有效地构建种零售与社交的跨界融合场景。就零售层面而
供应链末端配送体系,已成为核心企业必须要言,这种模式以社区为辐射单位,从商品选购环
考虑的重要问题。节到配送服务环节均具有天然的大规模属性。
目前,有关社区团购的研究正在逐渐成为而其社交属性的产生则是由于该模式依托社区
新的焦点[1~5]。在人们对社区团购模式的价值业主微信群建立,其信息的流通效率和信息的
以及该模式中存在的市场监管等社会性问题进有效性都要远高于一般的零售场景。当前,社
行关注的同时,社区团购场景下的具体供应链区团购场景仍然处于不断的发展进程中,消费
运作问题也逐步受到重视。易海燕等[5]调研了者群体的规模及需求仍未达到稳定的状态,供
社区团购供应链模式,并建立了考虑新鲜度损应链的持续建设和消费者的个性化服务需求将
耗的混合整数选址模型;张京敏等[6]以社区团处于相互影响、相互促生的状态中。
购平台和团长的委托代理关系为基础,构建了社区团购场景的特殊性决定了该场景下的
激励模型。值得注意的是,社区团购当前正处配送服务需求特点和供应链末端配送资源供给
于发展过程中,其场景的特殊性以及模式发展特征。对场景特殊性及其供需特征的准确描述
使得服务需求和资源供给同时呈现出阶段性的是把握供需动态平衡的关键,是实现社区团购场
动态波动特点。因此,与相对成熟的电商模式景下的供应链末端配送资源整合优化的基础。
或者线下商超模式的供应链运作相比, 社区团购场景下配送服务需求特征分析
识和处理社区团购场景下的供应链末端配送资首先,在社区团购模式发展之初,企业大多
源整合过程中的随机性和不确定性,成为必然将注意力放在社区团购的零售大规模属性上,
要研究的课题。当前,关于不确定需求环境下采取成本优先的战略,忽略了消费者对于该场
供应链资源整合问题的研究大致分为两个方景下商品质量的要求和配送服务的个性化需
面。一方面是通过引入模糊随机方法,建立不求。当前在社区团购场景下,消费者所需商品
确定环境下的供应链运作模型,并通过算法进种类多以生活场景中必要的生鲜食品为主,在
行求解。如锁立赛等[7]在农村末端物流场景商品选购及远程配送过程中的确具备大规模效
下,引入模糊综合评价法对整合风险进行量化,应。而与此同时,一个社区内的消费者群体涵
构建了资源整合优化模型;陈德慧等[8]建立了盖了不同年龄、不同工作的人群,这种差异性也
具有模糊随机变量的集成优化模型。另一方面带来了其在末端配送服务需求上的个性化特
·2·
社区团购场景下供应链末端配送资源整合优化研究———刘 畅 姚建明
征。举例来说,家中有幼儿的宝妈,希望商品到费者个性化的取货时间,在商品集中送达社区
货后可以尽快上门配送;而白天家中无人的上班后,需要设置缓冲,提供具有保鲜设备的贮存
族则希望商品可以被寄存在有保鲜设备的智能点,降低商品的折损程度,保障商品质量。与此
自提柜,这样半夜下班可以顺手提货回家;而退同时,为了满足消费者对配送地点和模式的个
休的老人更喜欢人工服务,比起多走些路,他们性化需求,缓冲点应当在社区辐射范围内具备
更抗拒使用智能手机扫码等。由此可知,社区团一定的规模和数量,能够提供多种服务。当前,
购场景下的消费者理想的配送方式、取货地点和消费者日益增加的个性化配送服务需求和短缺
取货时间各不相同,其需求呈现个性化特征。的配送资源形成了冲突,导致消费者满意度的
其次,如前所述,社区团购场景仍处于不断降低,对于场景的长久发展影响巨大。因此,需
发展的变化状态中,消费者对于末端配送的需要进一步识别和挖掘供应链末端配送资源。
求也呈现出一定的动态变化规律。以一般网购值得注意的是,社区场景内有不少资源具
的发展规律为例,在发展之初,消费者对于配送备潜在的服务能力。例如,小区快递自提柜、集
服务的需求是安全送达,不丢件、不送错即是满中快递提货点、社区商超,甚至于小区门卫以及
意;随着网购规模不断扩大,快递业不断发展,社区活动中心等,都有可能成为末端配送服务
如今消费者对于配送服务的需求是当日达甚至的供应商。然而,想要使其能够提供令消费者
半日达,家中有人时需要送货上门,家中无人时满意的个性化服务,需要核心企业对其进行改
需要放置于快递柜中。可见,消费者对于末端造。例如,添置保鲜设备(如冰箱、冰柜等),统
配送服务的要求将随着模式发展逐渐严苛。这一的装潢,客服人员的培训等。这些资源资质
种对服务水平的期待逐渐增加的动态变化规不一,对它们的改造难度不同、成本不同,改造
律,也同样适用于社区团购场景。在动态性较所需的时间也有所差异。
强的社区团购场景下,把握这种消费者需求的供应链资源供给不是核心企业单方面择优
变化特点至关重要。的问题,而是一个长期的互动过程。资源本身
最后,需要注意的是,社区团购场景下的消的合作意愿在很大程度上影响着供应链资源整
费者满意度评价不仅取决于消费者主体的满意合决策以及具体的整合过程。需要注意的是,
度水平,还受到他人评价反馈的影响。如前所资源的合作意愿呈现动态化变化特点,资源个
述,由于该场景的社交属性,消费者之间信息的体会根据市场表现不断调整自身的合作意愿与
传播速度和可信度都更高,导致个体评价将影配合程度;此外,随着资源的改造不断深入,其
响群体需求。当消费者满意时,其评价可以进能够提供的服务容量以及服务水平也会呈现一
一步激发需求,提升消费者对个性化服务的期定程度的变化。在进行供应链资源整合决策优
待水平;当消费者不满意时,其评价则会抑制需化时,这种资源供给的动态化特征值得关注。
求。这意味着,不能将消费者个体的满意度进
3 社区团购场景下消费者满意度的动态
行叠加,用以描述整个社区内消费者群体的满
测量
意水平,而是要从整体的角度出发,衡量一段时
期内社区消费者群体的满意程度。 基于前文分析,如何在把握消费者需求特
社区团购场景下供应链末端配送资源供征的基础上,对消费者满意度进行定量刻画,从
给特征分析而对消费者服务需求进行动态测量,是指导供
在应对消费者对社区团购场景下末端配送应链资源整合优化的基础。
服务提出的要求时, 消费者期望水平测量指标的选择
为支撑,建立与消费者更密切的末端连接,为消消费者对于服务是否满意,主要取决于平
费者提供更满意的服务。核心企业为了通过自台能够提供的服务容量和品质是否可以满足消
身平台提供消费者所需的个性化配送服务,应费者的期待。其中,服务容量是指随着模式不
当在把握消费者需求特征的基础上,针对消费断发展,用户体量不断增加,末端配送体系能够
者具体的服务要求,在供需动态均衡关系的引提供足量的缓冲储存空间。而服务品质则是指
导下进行供应链资源整合决策。这必然需要对能够合理地安排商品的储存,对于一些有特殊
场景所需资源特点及其供给特征进行分析。储存要求的商品能够进行妥善保管,例如生鲜
随着社区团购场景的不断完善发展,消费能够在冷柜进行保存。与此同时,高品质的服
者群体规模增加、个性化需求增加,为了满足消务还包括与顾客保持友好且及时的沟通,从而
·3·
管理学报
使得用户能够在其方便的时间提取货物,或者购终端配送服务的满意度,则可设犛狀=(犚狀/
1+θ
由服务人员上门送货,提供满足消费者期待的犈狀)。其中,犚狀表示核心企业在阶段狀内能
服务内容。够提供的社区团购终端配送服务水平(其取值
与此同时,消费者个性化服务需求呈现阶与资源整合决策相关,后文将详述其计算方
段性动态变化特点,消费者的满意水平也会随法);θ表示正反馈效应系数,θ∈[0,1]。通过上
之发生改变。为了能够更好地指导供应链末端述分析可知,当正反馈导致的他人对主体的主
配送资源整合决策,计算消费者满意度时,必须观评价水平影响最大时,即影响程度达到
要站在全局的角度,测量一段时间内的末端配100%,此时θ取值为1;反之,当他人的评价对
送体系所能提供的服务容量,以及服务品质对主体的评价无影响时,θ取值为0,则该主体不
当前消费者总体期待水平的满足程度。服务容会接受他人的任何评价建议,评价结果完全取
量水平取决于资源的数量及规模,服务品质水决于实际需求的满足程度评价。
平则取决于资源的硬件设施水平[12]、管理水平由前文分析可知,一段时间内,消费者对于
(能够保持店内良好的服务氛围并培训相关服社区团购终端配送服务的期待水平,由用户体
务人员友好的服务态度)[13]以及沟通协调能力量和消费水平当前对于服务品质的要求共同决
(能够与消费者保持顺畅的沟通,从而得知其所定,而根据消费者需求特征分析可知,这种期待
需的服务和对服务的反馈)[13,14]。水平并非一成不变,随着社区团购模式的不断
+
假设犈狀表示消费者在阶段狀(狀∈犣)内对发展,用户会根据之前的体验以及场景的成熟
社区团购终端配送服务的期待水平,则可设程度来调整自身的期待。因此,可建立动态测
犈狀=犞狀×犙狀。其中,犞狀表示消费者在阶段狀内量模型,刻画其在不同时间节点的消费者满意
对服务容量的需求程度,用户体量越大,则消费度水平,并基于当前水平对可预见的未来阶段
者所需的服务容量越大;犙狀表示消费者在阶段进行预测。

狀内对服务品质的期待程度,犙狀=狑1犙e+一般来说,在模式发展过程中,用户体量取
狀狀狀
狑2犙m+狑3犙c;犙e表示消费者在阶段狀内对硬件决于当前阶段的用户转换率。而由于社区团购

设施水平的期待值;犙m表示消费者在阶段狀内场景的社交属性,消费者之间的消息具有更高

对管理水平的期待值;犙c表示消费者在阶段狀的流通速度和效率,因此,这一阶段的消费者满
内对沟通协调能力的期待值;狑1~狑3表示其各意度将会从很大程度上影响模式的发展进程。
自的权重,狑∈(0,1),狑1+狑2+狑3=1。具体来说,当前阶段消费者如果满意的话,将会
消费者满意度的动态测量方法带动模式发展,促进用户体量的增加;如果消费
根据前述分析,在社区团购场景下,由于其者不满意的话,则会妨碍模式发展,抑制用户体
社交属性的影响,消费者满意度不能简单地按
量的增加。假设犝狀表示阶段狀内的用户体量,
照线性函数的方式计算,需要考虑评价的正反
则可设犝狀=δ狀×犝0。其中,δ狀表示阶段狀内的
馈效应。一般来讲,他人的评价会在一定程度
用户转换率;犝0表示一定区域范围内的潜在目
上影响主体自己的主观评价水平[15],当他人评
标用户。那么则有犝狀+1=δ狀+1×犝0×犛狀。
价好时,主体会提升自身对于服务满意程度的与此同时,消费者对于服务品质的期待处
认知水平;反之,主体会降低自身对于服务满意于动态变化的过程。根据前文分析,消费者会
程度的认知水平。因此,在考虑群体综合评价根据自己的实际需求变化调整对于服务品质的
水平时,消费者之间的信息交流将会对实际的期待水平,与此同时,当平台方提供超出消费者
需求满足程度形成正反馈效应。例如,当消费期待的服务时会提升消费者的期待水平,并且
者群体对于服务的评价水平较高时,微信群内期待一旦提升,就不会主动降低。故阶段狀内
夸赞增多,消费者会觉得更加满意;反之,抱怨的用户对于服务品质的期待程度为
增加,则消费者会觉得更不满意。正反馈效应
犙狀,当犈狀≤100%;
犙狀+1=(1)
系数的大小取决于主体和他人之间日常的沟通{,当。
犙狀×犛狀犈狀>100%
程度,以及对他人评价的可信任程度。例如,在
4 社区团购场景下动态多阶段供应链末
微信团购群中,当有可信度较高的团长引领时,
端配送资源整合优化模型
人们相互之间的信任程度会加深,则正反馈效
应会增强。 整合过程描述
假设犛狀表示消费者在阶段狀内对社区团根据前文分析,社区团购场景下的供需关
·4·
社区团购场景下供应链末端配送资源整合优化研究———刘 畅 姚建明
系是一种相互影响的动态互动关系。核心企业
延迟建设和一次性大幅超前建设都可能会引起
供需不平衡,从而导致模式无法可持续健康发
展。因此,核心企业应当遵循当前阶段消费者
需求的指引,根据可预见的未来需求进行多阶
段动态资源整合。在前述供需特征关系分析的
基础上,通过引入消费者满意度的动态测量机
理来建立资源整合决策优化流程时,重点需要
考虑如下步骤:①需要识别和评价供应链末端
配送资源。如前所述,社区场景下的可利用资
源种类很多,资质也各有差异,将其中有价值的
资源筛选出来,是整合资源的第一步。一个资
源是否具有价值,需要从消费者需求的角度出
发,能够满足消费者需求的(具备一定的服务容
量和服务品质)且有意愿为之的资源价值更高。
除此之外,改造难度越小、时间越短、配合程度图1 社区团购场景下的多阶段动态供应链
越高的资源的价值也越大。值得注意的是,资 末端配送资源整合流程

源的价值并非总是一成不变的,为了应对这种目标优化问题。因此,本节构建了社区团购场
动态性,核心企业需要持续与有价值的资源进景下的动态多阶段供应链末端配送资源整合优
行沟通,并不断重复评估资源价值。需要改
②化数学模型,其优化目标如下:①综合考虑各阶
造和整合供应链末端配送资源。末端配送资源段情况的总体消费者满意度最大化,从而使得
整合是一个多方参与的多阶段流程。作为一个核心企业能够从更为长远的视角出发,合理地
系统性问题,供应链资源整合不仅是一个简单
进行资源整合规划,获取竞争优势;②资源布局
的个体优选问题,平台除了需要根据资源个体
覆盖率最大化,从而提升平台在该社区内的影
的整体适宜情况对其进行选择外,更重要的是
响力与掌控能力,为未来发展赢取更大的空间;
通过整合过程来改造资源个体,使得整个系统
③整合成本最小化,降低核心企业发展负担,进
发挥协调效应,创造更大价值。在整合资源时,
一步提升利润空间。
除了要考虑单个资源的价值,还需要考虑不同
在构建优化模型之前,需要对各优化目标
阶段内资源与需求的匹配情况、资源的总体布
进行量化设立。设在面积为犛0的某社区内,共
局,以及改造资源所带来的成本,通过多轮决
有备选资源个体犐个,每个资源的索引为犻(犻=
策,完成多阶段动态末端资源整合优化,构建完
1,2,…,犐);根据企业战略规划,共设立犖个整
整的供应链末端配送体系,从而灵活匹配消费
合阶段,每个整合阶段的索引为狀(狀=1,2,…,
者不断发展的个性化需求。
犖)。γ犻狀表示决策变量,第狀阶段对资源犻进行
基于上述分析,社区团购场景下的多阶段
改造整合,则γ犻狀=1;否则,γ犻狀=0。
动态供应链末端配送资源整合决策优化流程见
多阶段消费者满意度
图1,该流程是构建社区团购场景下的动态多
核心企业在阶段狀内能够提供的社区团购
阶段供应链终端配送资源整合决策优化模型的
终端配送服务水平(犚狀),取决于当前阶段整合
逻辑引导。


优化目标的建立资源的总体服务水平,则有犚狀=(犞狀×
∑犻=1
本研究旨在解决:如何在动态变化的消费犻犻
犙狀)×γ犻狀。其中,犞狀表示阶段狀内资源个体犻的
者满意度指导下,选择最优的末端资源整合方犻
服务容量;犙狀表示阶段狀内资源个体犻的服务
案,进行多阶段供应链末端配送资源整合。本品质。前文分析了消费者满意度的动态测量机
研究已经设计了消费者满意度动态测量方法,理,消费者满意度取决于供应链末端配送体系
而如何筛选并决策供应链终端配送资源的整合
对消费者在当前阶段狀的配送服务需求的满足
顺序,确定最终资源整合方案,除了要综合考虑狀犐
程度,则有(犻犻))1+θ/(
各阶段的消费者满意度,还需要考虑资源布局犛狀=犞狀×犙狀×γ犻狀犞狀×
∑狀=1∑犻=1
的合理性以及整合成本,是一个更为复杂的多1+θ
犙狀)。
·5·
管理学报
资源布局覆盖率于平台战略预设值犆。
不同的资源个体所处的地理位置不同,其
5算法与算例分析
辐射半径也有所差异。设其服务辐射半径为
狉犻, 算法的选择分析
心、狉犻为辐射半径的圆形区域,则覆盖面积为社区团购场景下的供应链末端配送资源整
2
π狉犻;阶段狀内,社区辐射范围内的资源布局覆合优化模型,实际上是带约束的多目标优化模
犐型,属于难问题,求解较为复杂,求解时需
2NP
盖率η狀=(π狉犻×γ犻狀)/犛0。
∑犻=1要在一定约束条件下权衡消费者满意度、资源
整合成本布局覆盖率,以及整合成本等多维优化目标。
社区团购场景下供应链资源整合成本包括
因此,本研究建立的数学模型也具有NP难问
固定成本、沟通成本以及管理费用,则有犆=题的特点,当问题规模增加时,采用精确算法要
。其中,固定成本为购置一般
犆固定+犆沟通+犆管理花费较长的时间,不够经济,求解此类问题多采
设备以及装修成本,不同的资源根据自身情况
用启发式算法,如遗传、蚁群、粒子群、禁忌搜索
的不同,在改造时所需支付的成本有所差异;沟
模拟退火算法等。文献[17,18]在进行模型求
通成本由资源合作的意愿决定,合作意愿较强
解时使用了遗传算法,均得到良好收敛,证明该
的资源沟通成本较低,反之则较高;管理费用则
方法具备全局搜索快速收敛的良好性质。此
是指在改造过程中所必须支付的相关费用。
外,文献[19]对常用的启发式算法进行了对比
值得注意的是,构建优化模型时,应对上述
研究,总结了各算法的特点及其适用情况。其
各变量进行量化处理,同时为使用无量纲参数
中,粒子群算法多用于连续性函数优化问题;模
实现多目标的合成,还需要对模型目标函数中
拟退火算法多用于已有解的优化问题,均不适
的参数进行规范化处理[16]。
合本研究模型求解;而相较于蚁群算法和禁忌
优化模型
搜索算法,遗传算法具有鲁棒性、并行性和搜索
基于上述分析,构建社区团购场景下的动
能力较强等特点,更适合于较复杂的组合优化
态多阶段供应链末端配送资源整合优化模型。
问题求解。文献[19]通过相同算例下不同算法
目标函数为
的求解证明了遗传算法的优越性。上述研究无
犖犐
1+θ
犖犻犻
烄(犞狀×犙狀)×γ犻狀烌论从理论上还是从实践中,都验证了遗传算法
∑∑;()
max犣1=∑狀=1犻=12
狀=1在求解多目标约束条件下的调度优化问题的适
烆犞狀×犙狀烎
犖犐2用性及优越性。因此,针对社区团购场景下的
π狉犻
max犣2=×γ犻狀;(3)
狀∑=1犻∑=1犛0供应链末端配送资源整合优化问题,选取遗传
犖犐
[18]
(犻犻犻)。()算法进行设计求解。
min犣3=∑∑犆固定+犆沟通+犆管理×γ犻狀4
狀=1犻= 算法设计
约束条件为
目标函数的处理

1+
犻犻θ
烄(犞狀×犙狀)×γ犻狀烌由于决策变量为离散值而非连续值,因此,
∑∑
狀=1犻=1≥犈,狀=1,2,…,犖;
烆犞狀×犙狀烎可以参考文献[18]的目标函数处理方法,无需
(5)将整个目标函数取倒数,可通过对目标函数中
犖犐2
π狉犻的加和项取倒数,将其转换为求最小值问题。
×γ犻狀≥η;(6)
∑∑犛0
狀=1犻=1该方法可降低后期运算难度。因此,将目标函
犖犐
犻犻犻
(犆固定+犆沟通+犆管理)×γ犻狀≤犆。(7)数(2)和(3)转换为如下求最小值问题:
狀∑=1犻∑=1
1+θ
模型中,式()式()为多目标函数,式犖烄犞狀×犙狀烌
2~4狀犐
min犣′1=;(8)
∑(犻犻)
(2)表示综合考虑各阶段情况的总体消费者满狀=1烆犞狀×犙狀×γ犻狀烎
狀∑=1犻∑=1
意度最大化;式(3)表示资源布局覆盖率最大犖犐
犛0
min犣′2=2×γ犻狀。(9)
化;式(4)表示整合成本最小化;式(5)~式(7)∑狀=犻∑=1π狉犻
为约束条件,式(5)表示满意度约束,即每个阶 本研究采用线性加权的方法,将多目标优
段的满意度均不能低于平台战略预设极限值化问题转为单目标优化问题进行求解。本研究
犈;式(6)表示资源布局覆盖率约束,即总体资模型的消费者满意度目标、资源布局覆盖率目

源布局覆盖率不能低于平台战略预设值η;式标和整合成本目标存在冲突性,在不同情况下,
(7)表示整合成本约束,即总体整合成本不能高核心企业对3个目标的侧重会有所不同,资源
·6·
社区团购场景下供应链末端配送资源整合优化研究———刘 畅 姚建明
调度的结果也随之发生变化。因此,模型的目步骤4 变异算子:变异方式为随机选取
标函数可变为父代染色体,然后随机选择染色体的部分基因
犣′1犣′2犣3进行重新选值。变异的基因位的个数随迭代次
犣=α×+β×+μ×,(10)
min犣′1min犣′2min犣3数的增加而减少。
式中,min犣′1、min犣′2、min犣3是分别求解单目标
步骤5 停止准则:当程序的迭代次数达
时模型取得的最小值;、、分别是个目标函
αβμ3到设定的最大迭代次数时,停止运算。
数的权重,并且α++=1。
算例描述
约束条件的处理
本研究以北京某大型社区A为例进行模
采用罚函数法将模型的约束条件(5)~(7)
拟仿真计算。

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