杭州送貨郎電子商務有限公司產品

⑴ 買冰箱，哪家電商送貨更靠譜

京東，京東的話選擇京東自營的，貨源有保障，送貨有保障，售後也好。

⑵ 國美庫巴電子商務網站，我買的東西一個星期沒動靜。打客服電話沒人接。建議大家去京東網，送貨速度快。

庫巴是個垃圾，買個電腦，現貨下單，一個星期後一點動靜都沒有。kao

⑶ 電商外貿通過淘寶送貨可以嗎

淘寶里不可以倒買倒賣的喲，如果你這樣實惠被查封賬號的呀，你得遵守網上購物規則，不能做違背規則的事情，如果長期這樣你是會被封號的，你的購物信用也會變得很低，從而導致你不能正常購物

⑷ 電商公司用無人機送貨靠譜嗎

現階段肯定是不行的，第一無人機可靠性還沒有那麼高；第二缺乏無人機監管系統和法律法規；第三不管在哪都有熊孩子和素質低的，把飛機直接搶走還好，萬一他扔東西把砸下來傷到人就麻煩了。但是研究無人機快遞做技術儲備還是非常有必要的。

⑸ 在美團買了東西是商家送貨還是電商送貨

90%以上都是商家送貨的，美團的模式就是實體店面對消費者

⑹ 電商使用無人機送貨,有人說好有人說不好認為存在危險,你怎麼看

我覺得人類在進步，社會在發展，高科技啊，一直越來越充斥著人們的生活，嗯，用無人機用無人機送貨，我覺得這是一個必然的趨勢，慢慢就會適應的。

⑺ 亞馬遜快寄送貨上門是什麼意思

亞馬遜快寄送貨上門指的是：是亞馬遜物流（快遞）公司提供的上門服務內容的其中一項內容，是指根據客戶的需求，將貨物送至客戶處，實現門到門服務。以亞馬遜普通快遞送貨上門為例：

（1）具體配送范圍請以訂單確認頁面為准；

（2） 根據用戶所在位置與商品庫房位置的差別，配送速度也會有所不同；

（3）美容化妝類和平板電視類商品只提供普通快遞送貨上門的送貨方式。

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預約送貨上門：大家電等部分大件產品尚未開通預約送貨上門服務，請選購大家電的客戶們選擇其他的配送方式 。

郵政送貨上門：

（1）大家電、電腦產品、數碼影音、小家電、汽車用品、廚具、家居裝修、辦公用品，酒類，且重量大於20公斤，單邊大於100厘米不提供郵政送貨上門的送貨方式。

（2）郵政送貨上門訂單均以包裹形式發出，不是以印刷形式發出。

⑻ 在哪個電商平台上買東西是郵政快遞送貨的

沒有哪個電商平台只用一家快遞公司的，現在很少會有賣家用郵政，毫無競爭力，價格堪比順豐，速度全國最慢，唯一的優勢就是網點更多，村上組上都能送，說實話，我是賣家我寧可不賣，也不願意發郵政

⑼ 求最短路徑問題 送貨郎問題

最佳答案檢舉 模型一：利用「圖」的知識，將送貨點抽象為「圖」中是頂點，由於街道和坐標軸平行，即任意兩頂點之間都有路。在此模型中，將兩點之間的路線權值賦為這兩點橫縱坐標之和。如A（x1，y1），B（x2，y2）兩點，則權值為Q=|x2-x1|+|y2-y1|。並利用計算機程序對以上結果進行了校核。經典的Dijkstra演算法和 Floyd演算法思路清楚、 方法簡便,但隨著配送點數的增加,計算的復雜性以配送點數的平方增加,並具有一定的主觀性. 所以本研究在利用動態規劃法的基礎上引入撲食搜索法的原理,提高輛車的裝載率,從而減少車輛的需求,達到降低成本的目的.

模型二：根據題意（B題），建立動態規劃的數學模型。然後用動態規劃的知識求得最優化結果。

根據所建立的兩個數學模型，對滿足設計要求的送貨策略和費用最省策略進行了模擬，在有標尺的坐標系中得到了能夠反映運送最佳路線的模擬圖。最後，對設計規范的合理性進行了充分和必要的論證。

快遞公司送貨策略

1 問題的提出

在快遞公司送貨策略中，確定業務員人數和各自的行走路線是本題的關鍵。這個問題可以描述為:一中心倉庫(或配送調度中心) 擁有最大負重為25kg的業務員m人, 負責對30個客戶進行貨物分送工作, 客戶i 的貨物需求為以知 , 求滿足需求的路程

最短的人員行駛路徑,且使用盡量少的人數,並滿足以下條件:

1) 每條配送路徑上各個客戶的需求量之和不超過個人最大負重。

2) 每個客戶的需求必須滿足, 且只能由一個人送貨.

3）每個業務員每天平均工作時間不超過6小時，在每個送貨點停留的時間為10分鍾，途中速度為25km/h。

4）為了計算方便，我們將快件一律用重量來衡量，平均每天收到總重量為184.5千克。

處於實際情況的考慮, 本研究中對人的最大行程不加限制.本論文試圖從最優化的角度，建立起滿足設計要求的送貨的數學模型，藉助於計算機的高速運算與邏輯判斷能力，求出滿足題意（B題）要求的結果。

2 問題的分析

2. 1根據題意（B題）的要求，每個人的工作時間不超過6小時，且必須從早上9點鍾開始派送，到當天17點之前（即在8小時之內）派送完畢。

表一列出了題中任意兩配送點間的距離。

表一：任意兩點間的距離矩陣

因為距離是對稱的，即從送貨點i到送貨點j的距離等於從j到i的距離。記作：di,j.

表二給出了產品的需求，為了完成配送任務，每個人在工作時間范圍內，可以承擔兩條甚至更多的配送線路。表中給出了送貨點編號，快件量T，以及送貨點的直角坐標。

表二
對於上述的路線確定和費用優化問題，應用如下啟發
從公司總部配出一個人，到任意未配送的送貨點，然後將這個人配到最近的未服務的送貨點范圍之內的鄰居，並使送貨時間小於6小時，各送貨點總重量不超過25kg。

繼續上述指派，直到各點總重量超過25kg，或者送貨時間大於6小時。最後業務員返回總部，記錄得到的可行行程（即路線）。

對另一個業務員重復上述安排，直到沒有未服務的送貨點。對得到的可行的行程安排解中的每一條路徑，求解一個旅行商問題，決定訪問指派給每一條行程的業務員的順序，最小化運輸總距離。得到可行解的行程安排解後退出。

上面的方法通過以下兩種方法實現：

（1） 每一個行程的第一個送貨點是距離總部最近的未服務的送貨點。用這種方法，即可得到一組運行路線，總的運行公里數，以及總費用。

（2） 每一個行程的第一個送貨點是距離總部最遠的未服務的送貨點。然後以該點為基準，選擇距它最近的點，加上約束條件，也可得到一組數據。

然後比較兩組結果，通過函數擬合即可得到最優化結果。

3 模型假設

（1）假設每個人的送貨路線一旦確定，再不更改。

（2）送貨期間，每個人相互之間互不影響。

（3）如果到某一個點距離最近的點不至一個，就按下面的方法進行確定：考慮該點需求的快件量，將其從大到小依次排列，快件量需求大者優先，但路線中各點總重量加上該點的快件量超過25kg的上限時，該點捨去。如距離4最近的點有2，5，6，7四個點，其中，0-1-3-4路線易確定，且各點重量之和為 19.5kg，因此對於2，7兩點，直接捨去，選5最合適。

4 符號說明

A：所有配送點的集合，A={0，1，2，3，…….，n}，其中0代表配送中心

m: 業務員人數

C：任意一點到原點（總部）的距離

C總：表示一條路線所運行的總公里數

i,j: 表示送貨點，如i點，j點

K：表示K條路線

qi: 點i的需求量，q0=0，表示總部的需求量

B總K: K條路線的總運行費用

X：校核時的適應度

Xij: 業務員路線安排

5 模型的建立及求解

5.1 TSP模型的數學描述為：

其頂點集合為A

頂點間的距離為C={Cij| i,j∈N,1≤i,j≤n}

m n

min ∑ ∑ CijXij

i=1j=1

滿足

n

∑ Xij=1,ⅰi=1,2,⋯n

j=1

m

∑ Xij=1,j=1,2,⋯n

j=1

Xij∈{0,1}, i=1,2⋯n,j=1,2⋯n，而根據題意，任意兩點之間都有通路，即不存在Xij=0的情況。

根據上述所列的啟發式方法生成一個行程安排解。每一個行程的第一個送貨點是距離總部最近的未服務的送貨點。

第一條行程中訪問了節點0-1-3-4-5-0，是因為1距離原點最近，因此由1

出發，3是距離1點最近的點，而且兩處快件量之和為14kg，小於每個人最大負重量，可以繼續指配。接著，4是距離3最近的點，而且三處快件量之和為 19.5kg，仍小於25kg,還可以繼續指配。在剩下未服務送貨點中，5距離4最近（其實距離4最近的點有2，5，6，7四個點，然後考慮該點需求的快件量，將其從大到小依次排列，快件量需求大者優先，但超過25kg上限的點捨去。這里2，7被捨去，故選擇了5）總快件量之和為24kg。再繼續擴充，發現就會超出「25kg」這個上限，因此選擇返回，所以0-1-3-4-5就為第一條路線所含有的送貨點。

現在0-1-3-4-5這四個送貨點之間的最優訪問路徑安排就是一個典型的單迴路問題。可以通過單迴路運輸模型-TSP模型求解。一般而言，比較簡單的啟發式演算法求解TSP模型求解有最鄰近法和最近插入法兩種。由RosenkrantzStearns等人在1977年提出的最近插入法，能夠比最近鄰點法，取得更滿意的解。由於0-1-3-0 已經先構成了一個子迴路，現在要將節點4 插入，但是客戶4有三個位置可以插入，現在分析將客戶4插入到哪裡比較合適:

1.插入到（0，1）間，C總= 7+4+5+1+4+9=30。

2.插入到（1，3）間，C總=5+6+4+9=24。

3.插入到（3，0）間，C總=5+4+4+11=24。

比較上述三種情況的增量，插入到（3，0）間和（1，3）間增量最小，考慮到下一節點插入時路程最小問題，所以應當將4插入到送貨點3和總部0之間。接下來，用同樣的方法，將5插到4和0之間，能使該條路線總路程最小，該路線總路程為32km，歷時1.96667h。結果子迴路為T= {0-1-3-4-5-0}.因為街道平行於坐標軸方向，所以它就是最優化路線。

第二條行程這中，由於所剩下節點中，2距離0點最近，因此由2出發，就可以找到最近點13，接著是7，然後6.這樣，第二條優化路線0-2-13-7-6-0就確定了。用這種方法，依次可確定以下剩餘六條路線。

具體參看如下圖表三（一，二，三，……為路線編號；總重量為該路線所有

節點快件量之和）：

由啟發式方法得到的可行的行程安排解一：

表三

直觀的具體路線圖如下：

圖一

然後，根據所經歷的時間進行劃分，確定運送人數。在工作時間小於6小時的前提下，可作如下分類：

這樣，將確定的五種組合情況分別分配給五個業務員去送即可。

這個解是第一個中間最好解。在選擇可行解1每條行程中的第一個送貨點時，選擇了距離總部最近的未服務的點。接下去通過選擇距離倉庫最遠的未服務的點為每條行程的第一個客戶生成了可行解2。為了方便遺傳演算法的分析，編號將連續進行。如果繼續增加的新的標簽的行程和前面可行解1 中的重復，就是用原先的標簽號。

由啟發式方法得到的可行的行程安排解二：

表四

直觀的具體路線圖如下：

圖二

注意：通過上述方法，最後剩兩個點1，9還沒有被列入路線。於是問題就出來了，如何將這兩個點插入進這八條路線？

除第十條路線之外，其餘各條均能將9號點納入，而1號點沒有辦法納進去，只能作為第十七條路線出現。那麼，9號點應納入哪一條呢？顯然，納入第十六條比較合適，原因是他對總路程的大小沒影響，順便可以帶上。

由此可以看到，可行解2沒有替代中間最優解，以總路程518km,歷時25.72h高於492km和24.68h。

通過對上面的兩個可行解進行交叉操作。其中每個解的行程已經按照他們送每千克快件量在每一千米的路程范圍內的送貨成本的大小降序重新排列，這個參數是對每一行程質量的比較好的測度。本文以此作為適應值（X）。

在對兩個解中的行程進行交叉分析時，根據適應值計算的接受每條行程的概率附加到每條行程上。P(X)=Ke- λx ，然後通過設定參數對結果進行擬合。具體而言。如果一條行程的選擇概率P(select)值至少和exel相應行的隨機概率一樣大，那麼他就被選擇出來可能在交叉分析中被包括進去。

在本題中，根據上述要求，求出了兩種可行解，但是由於本題的特殊性（即街道和坐標軸平行），兩條路徑中沒有相同的運行路線，也就是說最終的擬合結果就是解一的結果。因此，可行解一就是本題中的最優解。

至此，B題中的第一問已經解決了。即需要5個業務員，每個業務員的運行線路如下：

第一個人：0-1-3-4-5-0和0-18-26-28-0；

第二個人：0-2-13-7-6-0和0-19-25-24-0；

第三個人：0-10-12-8-9-0和0-16-17-20-14-0；

第四個人：0-22-32-23-15-11-0；

第五個人：0-27-29-30-0.

總的運行公里數為：C總K=32+42+42+72+68+56+88+92=492km。

5．2 下面我們求解B題中的第二個問題：

根據上面設計的最優化路線，容易算出每條路線運行費用及運行第二時間（這里的第二時間指的是在問題2中的新速度的前提下算出的）。具體參看下錶五和表六：

表五

表六

從表五和表六的比較來看，解法二以總費用15241.3元和總時間27.36667h高於解一的12208.4元和26.26667h。因此我們選擇了解一的優化結果。

從上表（表五）很容易看出：B總K=12208.4元。然後根據第二時間的大小，我對運行路線和人員個數做以下調整，具體參看錶五。這樣，就需六個人就才能完成任務。考慮到人員工作時間不能一邊倒（即部分線路組合工作時間太長，部分太短）的情況，每個人的組合路線如下：

第一個人：0-1-3-4-5-0和0-19-25-24-0；

第二個人：0-2-13-7-6-0和0-10-12-8-9-0；

第三個人：0-16-17-20-14-0；

第四個人：0-22-32-23-15-11-0；

第五個人：0-18-26-28-0；

第六個人：0-27-29-30-0。

⑽ 同城跑腿送貨怎麼收費的，10斤重的東西多少錢

我用的是UU跑腿APP下單的，起步價十塊錢左右，按距離收費，價格在接受范圍內，送快遞一個小時都送到了