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東海大學 企業管理學系碩士班 周瑛琪所指導 田瑀荷的 探討電商產業顧客關係管理-以模型車產業為例 (2020),提出1 43模型車多大關鍵因素是什麼,來自於電商產業、行銷流程、推式行銷、集客式行銷、顧客關係管理。

而第二篇論文輔仁大學 資訊管理學系碩士班 陳子立、黃曜輝所指導 林威廷的 基於種群的迭代路徑搜索演算法求解容量車輛途程問題和具時間窗限制之多趟次車輛途程問題 (2020),提出因為有 車輛路徑問題、容量車輛路徑問題、帶時間窗的多行程車輛路徑問題、混合整數線性規劃模型車輛路徑問題的重點而找出了 1 43模型車多大的解答。

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探討電商產業顧客關係管理-以模型車產業為例

為了解決1 43模型車多大的問題,作者田瑀荷 這樣論述:

因為新冠肺炎疫情影響,也因此加快了電商產業的蓬勃發展,傳統的零售店鋪受到較多的衝擊,也藉此轉為線上經營,透過廣告推播、部落客分享、YOUTUBE的影片分享,讓大眾在蒐集資料或是購買商品得取得更為容易,如何透過資訊蓬勃發展的情況下,找出一套能夠複製的電商行銷流程,且加以強化使用,便成為一項重要研究結果。 本研究以車神有限公司-模型車產業為個案發對象,以個案研究方式來探討成功的行銷流程,並建置成功的銷售前中後流程,經由質性資料蒐集了解車神有限公司如何加強行銷前中後得流程,探討未來發展方展模式,期待研究結果能對目前車神有限公司的行銷流程有所助益,並提供應用及參考依據。

基於種群的迭代路徑搜索演算法求解容量車輛途程問題和具時間窗限制之多趟次車輛途程問題

為了解決1 43模型車多大的問題,作者林威廷 這樣論述:

本論文研究了車輛路徑問題(VRP)的兩個擴展問題。一個是容量車輛路徑問題(CVRP)。與VRP相比,它考慮了車輛的容量和每個點的需求。另一個是具有時間窗口的多行程車輛路徑問題(MTVRPTW)。與CVRP相比,它考慮了多次行程和時間窗口。本論文提出了一種新的混合整數線性規劃(MILP)模型來求解CVRP和MTVRPTW。 CVRP 的目標是找到總行程最短的解。MTVRPTW的目標是找到具有最小總旅行成本的解決方案。此外,提出了一種啟發式演算法,稱為具有隨機池的基於種群的迭代路由搜索算法(PbIRSA-rp),以有效地解決CVRP和MTVPRTW。對於 MTVRPTW,衍生出另外兩種算法,具有

隨機與時間池的基於種群的迭代路由搜索算法 (PbIRSA-rtp) 和具有隨機、時間與距離池的基於種群的迭代路由搜索算法 (PbIRSA-rtdp)。 CVRP的實驗數據集使用來自網路VRP基準資料,MTVRPTW的實驗數據集使用台灣壽司店的真實數據。將CVPR實驗結果與MILP、基因演算法 (GA) 和PbIRSA-rp得到的三者進行比較,PbIRSA-rp 在小情況下可以更快地獲得最優解,並且在大規模情況下獲得較好的目標值。MTVRPTW 實驗結果與 MILP、GA、PbIRSA-rp、PbIRSA-rtp 和 PbIRSA-rtdp 進行了比較,PbIRSA-rtdp 在小案例中可以更快

地獲得最優解,並且在大規模案例中獲得較好的目標值。此外,PbIRSA-rtdp幫助台灣壽司店安排一條比他們原先的路線更具成本效益的送貨路線。