目前，我国的物流包裹很大一部分来源于网购订单，截止2016年初，六成快递站点的电商物流件占比5成以上，17。74%的站点电商物流快件占总件量的比例达到了80% 。 另一方面，如今互联网已不单单局限线上，正逐渐向线下渗透，因而涌现出了越来越多的距离近的同城包裹配送需求，例如已成为许多人生活不可或缺的外卖产生的订单，或是鲜花、蛋糕、水果之类小型包裹的同城订单。这两类包裹的配送是目前当下中国最后一公里配送中最典型的场景。

1。2 研究目标和意义

伴随我国产业布局的调整升级、电商商务的迅猛发展、大众消费的方式转变，小批量、多频次、时效性强的城市配送发展迅速，这既大大地促进了社会经济的发展，提高人民的日常生活水平，也方便了居民多元化的需求。但是，我国配送企业众多，又有诸多互联网公司不断进驻该行业，服务水平参差不齐。在配送路线的选择上，过往主要依靠配送员的经验，缺乏配送路线的科学规划以及计算机的计算辅助，其直接影响是降低了企业配送的效率与成本，并且随着配送车辆的增加，也会给城市的交通、环境带来不良影响。

因此，“最后一公里”包裹配送问题已成为现实生活中，各相关行业公司必须面对及解决的问题。首先，高效的配送，可以为物流公司降低运输成本，减少损耗。其次，快速的配送，可以提高消费者的满意度，满足消费者个性化的需求，从而减少客户的流失，提升企业商家的形象，更有利于消费者的再消费。最后，高效的算法，不仅能用于物流的包裹配送，还可以运用于交通等多个行业，提高社会资源的利用率，有利于社会的良好发展。

此课题不仅有理论意义，更具有现实意义。采取现代商业中产生的真实的大数据，不仅仅是将算法讨论于理论上，更是付诸于现代商业化的场景之中。

本文以阿里巴巴举办的天池数据竞赛所提供的真实数据为依据，通过改进的C-W节约算法，加之合理的规划分配，对电商订单和O2O同城订单进行物流路径规划，为实际生活中的应用提供解决思路与方案，达到城市包裹的智能配送效果。

1。3研究创新点

1。数据量大

本次研究数据涉及100多个网点，9000多个配送点，近600个商户，负责9000多条电商订单和3000多条O2O订单的配送，配送包裹达二十二万件之多。而在现实生活场景中，无论网点数还是商户数，都远远超过该量级，而各类订单，每天都会产生如此多，甚至更大的数据量。论文网

2。配送要求高

在以往的生活中，电商包裹的配送和同城O2O的配送是分开两个独立系统。此次研究，将两类配送纳入同一算法中进行配送安排。此举目的，主要在于减轻企业在物流上的成本，如人力成本、车辆损耗、管理成本等。随着以大数据为基础的科学技术的不断发展，越来越多的企业，尤其是大企业，会越来越依靠算法等科学方法，减轻企业的成本，提高企业效率。在城市智能化的道路上，也朝着以更少的资源，解决更多问题的方向努力。

3。更符合现代商业场景

目前，无论国内外，关于“最后一公里”的问题研究，大多是基于理论，提出观点意见，而并未根据科学的算法去实现规划，解决“最后一公里”的现实问题。如今，无论是日常生活，还是商业职场，都愈发重视数据的作用。依托大数据做出决策，更加符合现代商业场景的情景，更能为企业未来的场景规划提供可靠的依据。

1。4数据来源

阿里巴巴旗下数据竞赛平台——“天池”数据平台于2016年7月下旬开展“最后一公里极速配送”算法大赛，由菜鸟网络提供的线下真实产生的数据，包括124个网点、9214个配送点、598个商户、9214个电商订单等数据。 VRP城市包裹配送智能优化算法研究(2):http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_188476.html