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针对海上应急物资运输的特点,综合考虑物联网技术优势与海上应急物资运输的要求,引入模糊时间窗函数,结合最优适应度函数等主要约束条件,构建以配送距离最短、花费时间最少、配送成本最低、客户满意度最大的物联网的海上应急物资运输路径优化模型,在Matlab 2017a平台上进行仿真。结果表明,改进后的遗传算法能够找到最优配送路径,达到了智能化海上应急物资运输配送的要求。 相似文献
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路径规划对舰船应急物流配送具有十分重要的意义,当前蚁群优化算法存在初始信息素少,无法得到最优的舰船应急物流路径规划的缺陷。为了高效、准确对舰船应急物流路径规划问题进行求解,提出了基于双层蚁群优化算法的舰船应急物流路径规划方法。首先分析当前舰船应急物流路径规划研究现状,并建立舰船应急物流路径规划模型,然后采用粒子群算法快速找到舰船应急物流路径可行解集合,将其作为蚂蚁的初始信息,最后根据初始信息对舰船应急物流最优路径进行搜索,并进行了舰船应急物流路径规划仿真测试。双层蚁群优优化算法可以对舰船应急物流路径规划问题进行精准求解,克服了当前舰船应急物流路径规划方法的缺陷,而且舰船应急物流路径规划问题求解效率更高。 相似文献
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数据包络分析下船舶物流运输路径规划方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为了降低船舶物流运输拥堵,设计基于数据包络分析思想,提出新型船舶物流运输路径规划方法。根据现有的航路节点路径信息,模拟船舶层面模型,明确当前路径冲突分流节点,引入数据包络分析中的交叉效率评价思想,以节点作为投入数据,添加"阻力费用"建立效率评价目标函数消除冲突点,将其作为输入变量,建立可通行性惩罚函数,将冲突节点并入到原点集中,即可获取最佳规划路径。通过仿真实验数据可以确定,应用设计规划物流路径后,船舶物流交通冲突率降低了43%,平均无阻路段长度提升了47%,可以有效避免物流配送拥堵。 相似文献
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本文首先介绍了地震预警技术及其在物流运输领域的应用,探讨了其在提高安全性、优化效率和提升服务质量方面的潜在价值,阐述了地震预警技术对铁路物流运输路径规划的影响。其次探讨了基于地震预警的铁路物流运输路径规划应用所面临的难点,包括地震监测预报能力的限制、系统的复杂性、与其他系统的关联以及网络结构的复杂性等。最后提出了基于突发情况选择绕行方案、合理分配运输资源和能力、根据需求和优先级进行调度,以及根据灾情变化进行动态调整等路径规划的优化方法。 相似文献
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传统算法缺乏海上应急物流路径规划网络数据库的构建,导致在对物资配送时时间过长,为此设计一种移动网络的海上应急物流路径规划算法。应用航行条件的属性信息,以矩阵形式构建海上应急物流路径规划网络数据库,根据数据库内信息确定海上路径可通行的难易程度,并对海上应急路径当量长度计算,寻求到最短配送路径进行静态路径规划,考虑船舶行驶中航行环境会发生变化,提出动态规划流程,完成海上应急物流路径的规划。实验中对多个物资点配送,结果表明此次设计的移动网络的海上应急物流路径规划算法的物资配送时间比传统算法的物资配送时间短。 相似文献
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为选取出港口船舶运输的最优路径,相关研究者将近几年兴起的智能算法,如禁忌搜索算法、遗传算法应用其中,但是这些算法均视最短路径为最佳路径,未从多个角度进行选取,导致选取出的路径虽然最短,但安全性较低、成本相对较高,整体运输路线质量不高。针对上述问题,研究一种基于免疫算法的船舶运输路径优化方法。该方法先需要对船舶运输路径优化问题进行描述,从多个角度进行约束,后利用免疫算法求取路径优化问题的最优解,完成最优路径搜索。结果表明,与基于禁忌搜索算法、遗传算法的港口船舶运输路径优化方法相比,本算法运行下,选取出的路径距离虽然并不是最短的,但是在时间、安全性以及成本方面均最佳,因此通过综合评估得出本方法选出的运输路径最优,证明了本方法的性能。 相似文献
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应急救援面临时间紧迫和不确定性干扰的挑战,迅速响应并充分满足灾区需求成为重要任务。在这一过程中,应急配送中心的选址与物资的分配紧密相连,需要相互协调,本文提出了应急配送中心选址优化模型,以昆明市物流实例为例,得出了应急选址和物资分配的调度方案。结果显示,在昆明市应急物流网络中设置3个应急配送中心,能够使应急救援时间最短、需求满足率最高,从而达到最优目标函数值。 相似文献
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为了对随机需求环境下区域港口内陆物流运输网络进行优化决策.从第三方物流服务企业的角度提出该问题的双层规划模型,上层规划解决仓储中心的选择,下层规划解决物流运输网络的选择.仓储中心的选择主要涉及投资建设费用,它是一个长期决策问题;而物流运输网络的选择主要涉及日常的运营费用.它是一个近期决策问题.鉴于上下两层规划的目标函数的不可公度性,应用两个目标函数的区间限制算法,来协调两个规划的目标函数值,从而得出最优解.算例结果表明:该模型及其算法具有实用性和可操作性. 相似文献
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传染病威胁着人类健康,传染病患者若得不到及时救治,会造成传染区域灾情泛滥.因此,在传染病流行之后,最迫切的是要掌握灾区对药物的需求量,进而针对传染病患者的需求进行应急救援物流调度优化.文中针对传染病应急救援具有时效性的特点,利用易感者、潜伏者、感染者及痊愈者(susceptible-exposed-infected-recovered,SEIR)数学模型描述整个应急救援阶段受感染群体的需求;构建基于传染病流行规律的应急救援物流调度多阶段混合整数规划模型,对救援车辆路径选择和药物资源调配进行优化;提出有效的Benders分解算法对模型进行求解;通过算例计算,证明了算法和模型的有效性,为应急救援决策者提供了科学决策依据,具有重要的理论意义和应用价值. 相似文献