1. 研究目的与意义
由于互联网和物流行业的不断发展，以及移动支付的普及，随着生活节奏的加快，人们对于就餐的便捷性提出了更高的要求，于是外卖行业出现并不断壮大。
而外卖配送作为外卖平台的核心环节，影响着平台的运营成本、骑手的配送效率和顾客的满意度，配送路线的优化成为了提高外卖平台核心竞争力的关键环节。
对外卖服务的路径进行研究和优化，对于消费者来说，能够在预期时段内尽早收到订购的食品，对外卖配送服务更加满意；对于骑手来说，减少了时间成本，获得更多的收益和好评及其对后续工作的积极影响；对于外卖平台来说，各个平台之间的竞争已经从初期的占领市场份额的竞争转为成熟期的降低成本和提高服务质量的竞争，外卖配送服务水平一定程度上反映了平台竞争的成败。
2. 研究内容和预期目标
本文将从外卖配送服务的配送路线的优化问题入手，结合外卖配送服务过程中存在的问题，将烟花算法与外卖配送路径优化问题结合，同时考虑了外卖O2O平台目标决策进行模型构建，运用烟花算法进行求解，为外卖平台的外卖配送路径提供合理的方案和决策以供参考。
提纲：第一部分：与选题有关的名词定义和选题的背景和意义；第二部分：相关理论和方法综述；第三部分：运用算法解决问题；第四部分：结论和评价。3. 国内外研究现状
路径优化问题是运筹学和组合优化领域的热点问题，从目前的研究来看，关于外卖配送路径优化问题的相关文献研究方向各有侧重,但以往的研究大都将问题抽象成客户需求确定、路况信息确定、车辆信息确定的带时间窗取送货问题，简化考虑了现实生活中交通拥堵、交通管制等因素造成的干扰，最终的结论不具备良好的鲁棒性。大部分的文章也指出外卖配送过程中存在着很多不确定因素，考虑随机不确定的外卖配送路径优化研究具有现实意义。在模型研究方面，决策者在解决问题时往往需要面临多个优化标准，通常需要构建多目标优化模型，而现有研究文献的问题模型更多的是单目标模型，没有考虑到企业和客户的多种诉求。在考虑多目标优化的文献中，很多模型也都是简化考虑了包括决策目标、路祝实际情况等因素。
4. 计划与进度安排
1.2022年11月—2022年1月：搜集并阅读相关资料；通过前期搜集并阅读资料后写出开题报告；
2.2022年12月：广泛搜集与选题有关的著作、论文等文献资料，仔细的阅读资料，翻译外文文献，了解国内外与选题相关研究状况、成果、观点，并进行文献综述，为撰写论文找准切入点并写出论文提纲；
3.2022年3-4月：完成初稿，配合老师进行论文写作的中期检查；
5. 参考文献
[1]庞凌.物流配送中烟花算法结合遗传算法的异质车队路径优化方法[J].计算机测量与控制,2019,27(08):245-248.
[2]马宇鑫. 外卖O2O物流配送模式选择及路径优化研究[D].西安电子科技大学,2019.
[3]庞凌.物流配送中烟花算法结合遗传算法的异质车队路径优化方法[J].计算机测量与控制,2019,27(08):245-248.
以上是毕业论文开题报告，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
