基于人工鱼群算法的港口物流配送路径规划研究

针对原有港口物流路径规划方法在使用无法设定最优路线、造成运输成本较高的问题,引用人工鱼群算法,设计基于人工鱼群算法的港口物流配送路径规划方法。根据港口物流配送路径规划框架,设计港口需求点节点表现形式,并设定路径规划约束条件。根据约束条件结合VPR数学模型,完成配送路径规划模型的构建。引用人工鱼群算法将配送过程模拟为鱼群觅食过程,选定最优行进方向与距离,对上述设定路径规划模型展开优化。至此,基于人工鱼群算法的港口物流配送路径规划方法设计完成。构建实验环节,通过与原有方法规划结果对比可知,此方法规划结果路程缩短于原有方法,有效降低运输成本。综上可知,此方法路径规划能力优化原有方法。     

基于粒子群算法的船舶物流智能配送系统

当前船舶物流智能配送系统存在配送路径并非最优,配送效率低,导致船舶物流智能配送成本存在居高不下的缺陷。为了节约船舶物流智能配送成本,找到理想的船舶物流智能配送路径,设计了基于粒子群算法的船舶物流智能配送系统。首先对船舶物流智能配送系统的工作流程进行描述,并重点描述船舶物流智能配送路径优化问题,然后设计了一种改进粒子群算法,并采用它实现船舶物流智能配送路径的优化。最后的测试结果表明,本文船舶物流智能配送系统可以在用户规定时间内将需求的产品送到目的地,降低了船舶配送成本,不仅可以帮助船舶物流配送企业提高管理,而且船舶物流配送结果优于其他的系统。     

大数据背景下的船舶物流配送路径选择研究

传统的混合整数规划模型选择船舶物流配送路径时,为了使成本与路程成正比进行计算,利用路程平摊成本而忽略中转港口的容量限制,因此在船舶路径选择方法研究中,首先建立船舶路径选择函数,在最短路径函数的前提下,配合最短时间的路径选择函数来辅助决策,使用数据融合技术完成港口流量的预测,将预测结果作为路径选择函数的约束条件,从而得到最优路径。实证分析中选择某条航运线路为例,分别使用传统路径选择模型和设计的方法共同进行船舶物流配送给路径选择,选择结果证明,虽然在配送成本和船舶固定成本中,设计的方法选择的路径比传统方法略高一些,但是货损成本和时间窗惩罚成本得到了有效降低,总成本比传统方案节约了12.19万美元。     

大数据背景下船舶现代物流配送系统的设计与实现

现代物流管理系统可以帮助企业及时了解船舶物流相关信息,是物流配送最为关键的一个环节。当前物流配送系统没有考虑现代船舶物流量大、实时性要求高等特点,使得船舶物流配送效率低、配送成本高。为了减少船舶物流配送时间,缩短船舶物流配送距离,提出一种大数据背景下的船舶现代物流配送系统。首先对船舶现代物流配送系统的总体功能进行分析,并重点对船舶现代物流配送路径问题进行研究,然后采用粒子群算法对船舶现代物流配送路径进行求解,从而实现船舶现代物流配送系统设计,最后对船舶现代物流配送系统性能进行了测试。本文系统解决了当前船舶现代物流配送系统存在的缺陷,提高了搜索最优船舶现代物流配送路径的效率,减少了船舶现代物流配送时间和距离,有利于提高船舶物流配送企业的经济效益。     

低碳条件下的货运船舶配送路径优化规划方法

为了更好地实现节能减排目标,优化船舶航线选择精度,在低碳条件下设计了船舶货运配送路径规划方法。分析船舶航行最优路线和船舶航线拥堵情况,获取航线数据,构建物流配送路径管理模型,实现航线数据的有效搜索和最优路径的选择。实验结果表明,本文提出的低碳条件下的货运船舶配送路径优化规划方法在实际应用过程中,具有更高的实用性和有效性,充分满足船舶配送路径优化要求。     

双层规划视角下远距离运输配送路径优化选取系统设计

针对传统冷链物流配送船舶路径优化选取系统存在选取的路径可行性不足的问题,提出基于双层规划的冷链物流配送船舶路径优化选取系统设计。首先架设双层资源计算平台,通过多服务机组云端交互的方式,完成硬件平台的架设;接着,引入双层规划资源算法,对船舶航行相关航线数据进行全局分析,得到均衡要素分析下的可选取路径的合集;最后,通过引入遗传碰撞择优算法,对合集内的路径进行最优值碰撞计算,从得到最优路径完成选取;通过仿真实验,对设计系统的准确性与稳定性进行实验证明,通过对比数据证明所设计的系统满足设计要求。     

舰船信息网络物流配送最优路径选取方法研究

利用基于神经网络或基于遗传算法等传统方法进行舰船信息网络中物流配送最优路径选取,选取质量较差,使得物流配送时间长,导致运输成本过高,降低了客户满意度。针对上述问题,提出一种基于Dijkstra算法的物流配送最优路径选取方法。该方法主要分为两步:对Dijkstra算法选取最优物流配送路径原理进行分析;在该原理基础上构建物流配送最优路径选取模型,包括问题描述、求加权矩阵、建立距离矩阵、确立需求量与配送距离之间的线性关系、构建Dijkstra算法模型等流程。结果表明:按照本方法选取出的最优路径进行物流配送,平均时间为55.69 h,按照基于神经网络或基于遗传算法等传统方法选取出的最优路径进行物流配送,平均时间为58.62 h和62.42 h。前者与后两者对比,配送时间大大缩短,由此证明本方法选取质量更好,能大大缩短物流配送时间,降低运输成本,提高客户满意度。     

基于大数据分析的船舶海上物流配送链优化模型

传统的船舶海上物流配送链优化模型无法对物流资源数据进行特征共享分析,导致优化后的配送路径过长,极大地增加了运输成本与时间。为了解决这一问题,提出基于大数据分析的船舶海上物流配送链优化模型设计。通过大数据分析技术,首先对物流配送链信息进行物流源的分组优化。以收件人为中心将货物与数据资源一一对应分组,清晰物流配送数据的配送关系,对数据进行内部整合计算,精简数据流提升模型计算速度;最后对配送路径进行输出优化计算,通过大数据分析对遗传算法进行实时分析,得到最佳的配送路径。为验证提出优化模型的有效性,通过设计仿真对比实验的方式,模拟配送链数据对提出模型与传统模型进行配送时间的对比,通过对比数据证明提出的优化模型具有配送用时短,节约运输成本的特点。     

电子商务环境下舰船供应链物流配送最优路径规划方法

传统舰船供应链物流配送最优路径规划方法,普遍采用一种最优计算算法来完成最优量的计算。当计算出的最优量同实际路径发生冲突时,算法无法快速给出当下最优路径解决方案,严重影响物流配送时效。因此,提出电子商务环境下舰船供应链物流配送最优路径规划方法。根据舰船配送货物特征,通过迪杰斯特拉算法对货物配送路径进行多路径规划模型建立,使其模型中的路径能够符合全局配送过程的需要;通过实时优化蚁群算法对模型中的规划路径进行实时最优计算,保证舰船任意状态下的航行路径均为最优路径。对传统路径规划方法所规划的路径与提出方法所规划的路径进行最优路径的二次规划测试,通过二次最优规划所用时间,证明提出方法在路径实时最优规划上优于传统路径规划方法。     

船舶物流路径规划的数学模型构建及求解

船舶物流路径规划的研究具有十分重要的经济价值,当前船舶物流路径规划方法无法找到最优的船舶物流路径规划方案,使得船舶物流运输的成本过高,为此本文设计了基于蚁群算法和粒子群算法的船舶物流路径规划方法。首先分析船舶物流路径规划研究的历史,建立船舶物流路径规划的数学模型,然后采用粒子群算法对船舶物流路径规划的数学模型进行求解,找到有效的船舶物流路径规划方案集合,并在此基础上采用蚁群算法对船舶物流路径规划方案集合进行搜索,找到最优的船舶物流路径规划方案,最后与单一蚁群算法、粒子群算法进行了船舶物流路径规划问题求解的仿真实验。本文方法避免了单一蚁群算法、粒子群算法求解速度慢,难以找到最优船舶物流路径规划方案不足,得到的船舶物流路径规划方案可以帮助企业节约物流运输成本。