数据驱动下收货方质量偏好与电商配送服务质量优化

摘要：

针对“互联网+大数据”优化电商配送服务质量问题,明确不同收货方的质量需求稳定性,引导电商根据收货方不同质量敏感性提供相对精准服务,提升配送服务质量.模拟投票结果的形成过程聚类得到收货方对服务质量偏好的记忆性特征:(1)“无记忆”型收货方;(2)“记忆”型收货方;(3)“不确定”型收货方;(4)收货方总体.进一步推导不同规划类型求解空间,设计得到“无记忆”型收货方动态规划精确求解方法,及其他三种类型近似求解粒子群算法.研究过程中,配送资源质量感知度被嵌入到模型约束;“无记忆”型收货方的质量需求规划问题转化为零库存策略最优解问题,进而证明存在精确解;“记忆”型收货方呈现出对质量感知的累积;“不确定”型收货方模型通过赋值即可得总体收货方表达式.结果 表明:数据驱动研究框架借助大数据资源,使得电商更易通过收货方的质量偏好设计更加匹配的配送方案;不确定服务需求得到有效满足,投入成本的利用率更高;通过特征分类的方式,尽可能地抽取能够精确最优化的部分,缩小NP范围,提高整体求解的精确度.

关键词：质量敏感聚类、质量偏好约束、配送服务质量优化、数据驱动

所属期刊栏目：27

分类号：F224(经济计算、经济数学方法)

资助基金：国家自然科学基金资助项目71632008,71572031,70872019;辽宁省哲学社会科学规划基金资助项目L16AZY032

在线出版日期：2019-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：41-52