本文是一篇物流管理论文，本文以同城物流服务平台为背景，针对平台应对配送过程中随机出现的需求和车辆调度的问题进行研究。通过调研分析和文献阅读，了解同城物流服务平台的现状和问题，基于历史需求数据划分为区域网格和时间段对需求进行预测，实现合理的车辆调度，从而提高平台竞争力和客户满意度。
第一章 绪论
第一节 研究背景及意义
一、研究背景
随着社会的发展，城市聚集了的大量的人口，且这些人口是为主要的消费人群，因此无论是企业、商家还是个人对同城物流服务的需求都在增加。而且随着互联网和电子商务的兴起，网购需求的爆发增加了快递业务量，同时餐饮外卖水果生鲜等 O2O（Online to Offline，O2O）新零售兴起，催生巨大的同城物流需求，据国家邮政局统计，同城物流的需求量增速和快递行业保持一致。罗兰贝格公司预测同城 O2O 市场即将到达 10530 亿元，O2O 市场的快速增加也意味着能为同城物流服务平台提供更多货运需求，在整个物流体系中具有非常重要的承接作用（镖滴速运，2019）。
我国传统同城物流企业存在诸多问题，“多、小、散、弱”、整个运输管理体系结构不完善、运输组织化水平不高、难以建立信用体系、支付结算风险巨大、难以鉴别信息的可靠性、难以及时获取供需信息、供需双方的需求不能及时获取、物流成本太高、车货匹配效率低等问题，司机个人经营以及中小型物流企业各自为营，同城物流急需开辟新的物流模式寻找新出路。
“互联网+”与物流的结合推动了传统物流的转型升级和创新发展，同城物流服务平台开始出现，通过搭建信息共享平台，连接着承运商、司机、货主等物流活动参与者，目的是为了实现互联网+物流的创新战略布局。交通运输部在2016 年 9 月发布的《关于推进改革试点加快无车承运物流创新发展的意见》中指出，在全国范围内开展道路货运无车承运人试点工作，加速了物流行业的转型升级；到 2018 年上半年，已经整合社会闲散运力 64.4 万辆实现了物流资源的整合，物流逐渐向规模化、信息化、集约化发展。2019 年 9 月表示将“无车承运”更名为“网络货运”，指出要规范网络平台道路运输货物经营，明确提出鼓励发展网络货运这一创新物流模式，促进物流资源的利用率，使物流资源实现集约整合和高效利用，促进物流行业降本增效，维护市场秩序等，这意味着网络货运政策将全面放开，给网络货运平台的发展带来了前所未有的机遇。同时云鸟、58 速运、货拉拉、驹马等同城物流服务平台 O2O 模式出现，通过借助人工智能、大数据技术，连接了供需双方，提供交易服务，同时也解决了传统物流信息不对称、返程空载率高、价格不透明等痛点，提高了整个社会的资源利用率。
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第二节 国内外相关研究动态及文献综述
考虑到本文的研究实质是基于同城物流服务平台需求预测的车辆调度问题，其本质是一类特殊的动态车辆调度问题（Dynamic Vehicle Scheduling Problem, DVSP）(Braekers K et al, 2016)。本文将从以下几个方面加以分析：
一、同城物流服务平台的研究
据交通运输部相关数据显示我国有 700 多万户零散且规模较小的物流公司、2000 多万货车司机、1389 万辆从事货物运输的车辆，而且其中 90%以上的车辆是个体经营的，由于没有规范化的经营，造成诸多问题，不仅影响物流业的发展，也影响这个社会的发展，因此同城物流急需开辟新的物流模式寻找新出路（王东方 等，2019）。
同城物流服务平台是传统物流模式的创新，是指本身不拥有车辆而从事货物运输的个人或单位，提供“互联网+同城物流”服务，提供点到点之间的距离相对较短的货物运输服务，因此又被称为“最后一公里物流”。主要是提供城市内部从 A 到 B 之间的配送，关系着民生和城市运行效率，因此同城物流强调速度与效率的最大化。“互联网+”的出现推动传统物流行业的创新，云鸟、58 速运、货拉拉、驹马等同城物流配送平台 O2O 模式出现解决了传统同城物流行业的痛点，同城物流客户群体从比较固定的商业企业转变为比较灵活的个人或商业企业，货运方式也从每批货运量较大、频率较低、批次较少转变为批量较小、货运频率较高、批次较大等状况，在一定程度上解决了物流的响应速度、运输效率、资源运用不合理造成的浪费等缺陷，更加适应现代客户个性化的需求（姜樱梅 等，2018;曹郅，2019）。
同城物流服务平台对于同城货运意义重大，使同城物流向集约化和组织化转变，社会资源的使用率升高，社会物流的整体效益得到有效提升,促进了物流行业的蓬勃发展，显示出了超强的资源整合能力,以及明显的网络效应,其突出的轻资产运作模式,使资源更加集中,行业更加规范,展现出了多重优势,是我国物流行业发展的必然选择（付丽茹 等，2017）。
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第二章 相关概念及理论基础
第一节 同城物流服务平台概述
一、同城物流服务平台概念
（一）同城物流
同城物流是指配送范围在城市内的点到点的短距离实时配送，又称为“最后一公里物流”，配送货品的特点为数量多、距离短、频次高。同城物流是城际间货运的延伸部分，在货物被从一个城市运输到另一个城市后，同城物流负责把货物从集散中心、物流园区等陪送到收货人手中，完成整个物流活动。与此同时，同城物流也负责给当地的商场、超市或者个人提供点对点的货物运输服务。
同城物流服务的客户需求主要可以分为三类：个人客户、商业企业、工厂。工厂主要是与销售、生产、供应相关的物流服务，这类客户运量大且运输路线比较稳定，一般与物流公司签订长期合同；商业企业客户主要包括居民服务、零售、批发等行业；对个人客户的物流一开始局限在信件和包裹中，近几年随着电子商务的发展，衍生了食品、生鲜等新零售模式，增加了美团外卖、叮咚买菜、京东到家等同城物流模式，这一类主要是针对个人客户进行服务的。
（二）物流平台
在物流行业中，物流平台并不是行业术语，在国家标准《GB/T 18354 物流术语》中也没有这个概念，最早起学者对物流平台的研究偏向于物流的基础设施，例如仓库、公路、物流调度指挥系统等都属于物流平台的一部分（孙玉辉，2016；王琪琳，2018）。
本文所指的物流平台是指利用现代化信息技术搭建的物流平台，致力于车货信息匹配、车辆路径优化调度、信用评价等物流服务线上交易的平台。
图 2.1 同城物流服务平台运营模式图
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第二节 需求预测理论与方法概述
预测是运用一定的科学方法与手段，根据已经获取的资料信息，找出事情发展的规律，对未来的发展趋势做出预测，减少对未来活动的盲目处理，从而作出科学的决策。运输需求预测是通过科学的预测方法和理论对影响市场需求变化的诸多因素进行分析，预测其发展的趋势，把握运输需求变化的规律（吴斌，2016）。
一、常用的预测方法
常用的需求预测方法主要有定性预测和定量预测。定性预测也称经验判断法，以决策者自身的知识的逻辑经验判断为主，对运输需求做出判断，常用的定性预测法有专家会议法、头脑风暴法、德尔菲法等。定性预测法具有较强的机动性、操作简单，当无法获取定量分析所需的数据资料时该方法比较有效。但此方法只适合小型项目的预测，对于大型项目对预测的要求较高，定性预测达不到要求且带有强烈的个人主观性。因此，在进行预测时，定性预测法很少独自使用，多是起到辅助的作用。
定量预测法是在历史数据比较齐全的情况下，基于数学方法建立模型展开分析，找出预测事物的规律，从而做出科学准确的推断的方法。主要有神经网络预测法、灰色预测法、组合预测法、时间序列预测法等。
本文整理了几种常用的预测方法进行分析，如下表 2.3 所示。
表 2.3 多种预测方法优缺点
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第三章 基于需求预测的车辆调度模型构建 ............................... 30
第一节 问题分析................................ 30
第二节 基本假设....................... 32
第四章 算法设计................................ 38
第一节 算法的选择.................................. 38
第二节 粒子群算法数学描述.............................. 39
第五章 算例分析....................................... 43
第一节 数据处理........................................ 43
第二节 算例求解及结果分析....................... 43
第五章 算例分析
第一节 数据处理
为了验证本文所建模型和算法设计的有效性与科学性，本文获取了某同城物流服务平台在 2019 年 11 月-2020-12 月的 B2C 类型的客户需求数据，首先对数据进行了数据清理和预处理工作，然后将配送区域划分为单元格，时间划分为时间段，根据对客户类型和车型筛选后统计每日订单量得到图 5.1。实验操作系统环境为 Windows10，算法编程为 MATLAB R2017a。
图 5.1 同城物流服务平台历史需求分布图
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第六章 研究结论与展望
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