毕业论文课题相关文献综述
文 献 综 述一、题目：企业物流智能调度系统研究二、课题背景及研究意义对于物流企业，城市配送是与企业成本、收益直接挂钩的环节，也是最重要的环节之一。
而在城市配送中，大部分企业采用固定区域或者固定线路，这样的好处是司机熟悉程度高、交付以及终端服务很方便，但同时也存在很大的问题划分片区导致配载率低、运营成本很高。
2019年1月至11月，全国社会物流总额为271.7万亿元，按可比价格计算，同比增长5.8%，增速比上年同期回落0.7个百分点，与1-10月持平。
其中，工业品物流总额246.2万亿元，按可比价格计算，同比增长5.6%，增速与1-10月基本持平；进口货物物流总额12.9万亿元，同比增长4.0%，增速比1-10月提高0.3个百分点；再生资源物流总额1.4万亿元，增长14.2%，增速比1-10月回落1.2个百分点；单位与居民物品物流总额7.5万亿元，同比增长16.4%，增速比1-10月回落0.4个百分点。
可以说国内对物流的需求依然稳步提升，但这个前景广阔的市场多年来被人工调度拖着后腿，可以说是订单越多，效率越低，运营成本越高。
物流配送的复杂程度远高于运输管理和仓储管理等环节，需求分散多变且数据维度多元。
1.2万亿元市场中物流费用占8000亿元，智能调度，可以平均降低物流成本超过20%，正常情况下企业能平均降本，增加收益约，同时大大提高顾客满意度。
是否分区运营？商品拣货时长？客户交接时长？最长配送时间？最大配送站数？车辆满载率最大为多少？车辆载重、容积为多少？司机运营时间段如何划分？最多车辆数为多少调度时需要考虑的问题比上面列出来的还要多。
更复杂的是，物流在很多产业供应链中都是重要的基础服务，其在不同行业应用场景中的服务需求各有差异。
其中主要考虑的维数包括：权重维度(数量、重量、体积、车速、司机/骑手数量等);实时维度(路况、温度、电量、未来订单、实时位置等);时间维度(路程时间、预约时间、交接时间、分拣时间、出货时间等)。
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