Large e-commerce retailers usually establish their own logistics systems. Such systems make use of their own dedicated fleets but will also use a crowdsourced delivery mode by hiring occasional fleets. These mixed logistics systems with both dedicated and occasional fleets serve both retailers’ internal delivery tasks and external tasks requested by local businesses. This paper studies the problem of scheduling heterogeneous (internal and external) delivery tasks on a mixed logistics platform with multiple depots and two types of vehicles (dedicated and occasional). A delivery task is executed by either a dedicated vehicle or an occasional vehicle. The dedicated vehicles depart from and return to the platform's depots; the occasional vehicles depart from their original location and pick up goods from depots or external pickup locations, fulfill the delivery tasks, and finish their route at the final delivery location. We propose mixed integer programming models and column generation-based solution methods to solve the problem. A computational study is conducted based on a series of randomly generated instances and real-world instances involving 15 depots, 120 internal customers, 15 external delivery tasks, and 38 dedicated and occasional vehicles. The results obtained demonstrate the efficiency of the column generation-based solution methods. Moreover, the effectiveness of the proposed models is validated by a significant cost saving in comparison to intuitive decision rules. A sensitivity analysis is also conducted to derive a number of managerial implications.

大型电子商务零售商通常建立自己的物流系统。此类系统使用自己的专用车队，但也会通过偶尔雇用车队来使用众包交付模式。这些具有专用和临时车队的混合物流系统为零售商的内部交付任务和当地企业要求的外部任务提供服务。本文研究了在具有多个仓库和两种车辆（专用和偶尔）的混合物流平台上调度异构（内部和外部）交付任务的问题。交付任务由专用车辆或临时车辆执行。专用车辆从站台的库房出发和返回；偶尔的车辆从他们原来的地点出发，从仓库或外部取货地点取货，完成交付任务，并在最终交付地点完成他们的路线。我们提出了混合整数规划模型和基于列生成的解决方法来解决这个问题。计算研究基于一系列随机生成的实例和真实世界的实例，涉及 15 个仓库、120 个内部客户、15 个外部交付任务以及 38 辆专用和临时车辆。获得的结果证明了基于色谱柱生成的解决方案方法的效率。此外，与直观的决策规则相比，所提出的模型的有效性通过显着的成本节省得到了验证。还进行了敏感性分析以得出一些管理影响。我们提出了混合整数规划模型和基于列生成的解决方法来解决这个问题。计算研究基于一系列随机生成的实例和真实世界的实例，涉及 15 个仓库、120 个内部客户、15 个外部交付任务以及 38 辆专用和临时车辆。获得的结果证明了基于色谱柱生成的解决方案方法的效率。此外，与直观的决策规则相比，所提出的模型的有效性通过显着的成本节省得到了验证。还进行了敏感性分析以得出一些管理影响。我们提出了混合整数规划模型和基于列生成的解决方法来解决这个问题。计算研究基于一系列随机生成的实例和真实世界的实例，涉及 15 个仓库、120 个内部客户、15 个外部交付任务以及 38 辆专用和临时车辆。获得的结果证明了基于色谱柱生成的解决方案方法的效率。此外，与直观的决策规则相比，所提出的模型的有效性通过显着的成本节省得到了验证。还进行了敏感性分析以得出一些管理影响。120个内部客户，15个外部交付任务，38辆专用和临时车辆。获得的结果证明了基于色谱柱生成的解决方案方法的效率。此外，与直观的决策规则相比，所提出的模型的有效性通过显着的成本节省得到了验证。还进行了敏感性分析以得出一些管理影响。120个内部客户，15个外部交付任务，38辆专用和临时车辆。获得的结果证明了基于色谱柱生成的解决方案方法的效率。此外，与直观的决策规则相比，所提出的模型的有效性通过显着的成本节省得到了验证。还进行了敏感性分析以得出一些管理影响。