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如何在顾客下单后协调好拣选和配送环节,在最短的时间、以较低的成本将商品从货架上拣出、打包后配送到顾客手中,已成为B2C电子商务物流管理中亟待解决的问题。本文尝试以最小化订单履行时间为目标,构建非线性拣选与配送联合调度模型,以解决订单拣选顺序、拣选作业方式、车辆行驶线路等联合决策。为求解此NP难问题,设计了三阶段启发式算法:首先采用“聚类-路径优化”思想,依据顾客位置进行配送方案确认;然后采用基于相...
以产品数据库为输入,提取产品属性并进行概念换算转化,再通过FCA得到其聚类的概念格,然后结合产品的概念格和用户对产品属性的要求,提出了B2C网站导航的实现步骤。以开源商城系统ECShop数据库为例对该方法进行详细描述。实验结果证实该导航方法能很好地引导用户寻找目标产品。
B2C电子商务环境下的决策支持系统主要包括专家系统,推荐系统和智能代理系统或者其组合等。其目标是帮助消费者发现和澄清需求,在网络海量的信息环境下发现和比较信息,筛选符合客户需要的产品,或者提供建议。该文回顾了近年来网上决策支持系统的研究进展,并对其在B2C电子商务中的应用前景和研究发展趋势进行了预测与展望。
Abstract通过将B2C电子商务企业的实际物流配送网络描述为由配送中心和顾客两类节点构成的不完全无向图,建立了01整数规划的物流配送路径优化模型.该模型属于一类改进的多设施车辆路径优化模型,具有NP难性质.为了求解上述模型,首先利用FLOYD算法求得不完全无向图中各节点间的最短路径和最短路径长度,然后设计了捕食搜索算法对模型进行求解.通过仿真实例计算,并与遗传算法比较,取得了满意的结果.

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