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。     

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。     

人工鱼群算法的紧急情况下船舶物流配送系统

为降低紧急情况下船舶物流配送成本,设计了一个基于人工鱼群算法的紧急情况下船舶物流配送系统。该系统的硬件包括了单片机、无线通信模块、电源模块,在软件部分,利用人工鱼群算法对配送路径进行了规划,以此完成基于人工鱼群算法的紧急情况下船舶物流配送系统设计。实验结果表明,此次研究的配送系统不仅降低了船舶物流配送成本,还提高了船舶物流配送路径的规划速度,满足设计需求。     

数据包络分析下船舶物流运输路径规划方法研究

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。     

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。     

智能网络下船舶海上应急物流路径规划方法

为了满足船舶海上应急物资的需求,针对当前船舶海上应急物流路径规划方法存在的不足,设计了基于智能网络下船舶海上应急物流路径规划方法。首先根据船舶海上应急物资需求的特点,建立船舶海上应急物流路径规划的数学模型,然后基于智能网络对船舶海上应急物流路径规划的数学模型进行求解,构建船舶海上应急物流规划路径,最后通过算例对本文的船舶海上应急物流路径规划方法性能进行验证。验证测试结果表明,本文方法在较短时间内可以找到最优的船舶海上应急物流规划路径,是一种能够满足实际需要的船舶海上应急物流路径规划方法。     

基于神经网络的船舶物流配送成本预测

高精度的船舶物流配送成本预测可以节省成本,提高船舶物流配送企业的利润,因此具有重要的研究意义。为了获得更高精度的船舶物流配送成本预测结果,提出神经网络的船舶物流配送成本预测方法。首先采集船舶物流配送成本历史数据,通过变换技术建立船舶物流配送成本预测的学习样本,然后引入BP神经网络对船舶物流配送成本学习样本进行训练,拟合船舶物流配送成本的变化特点,从而实现船舶物流配送成本预测,最后与当前经典船舶物流配送成本预测方法进行优越性测试。结果表明,BP神经网络的船舶物流配送成本不仅预测精度平均高于对比方法 5%以上,而且船舶物流配送成本预测稳定性更优,预测结果可以为船舶物流配送企业提供有用的信息。     

双层蚁群优化算法的舰船应急物流路径规划方法研究

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。     

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。     

非线性船舶物流配送量估计的数学模型分析

针对当前非线性船舶物流配送量估计方法存在的精度低、耗时长等缺陷,为了获得更加理想的非线性船舶物流配送量估计结果,提出非线性船舶物流配送量估计的数学模型。首先分析当前非线性船舶物流配送量估计研究进展,指出各种非线性船舶物流配送量估计方法存在的不足;然后选择船舶物流配送量估计历史数据,引入数据挖掘技术分析非线性船舶物流配送量估计的变化特点,建立非线性船舶物流配送量估计数学模型,最后与其他方法进行了仿真实验。结果表明,数据挖掘的非线性船舶物流配送量估计精度超过了92%,而且建模的时间短,非线性船舶物流配送量估计效果要明显优于当前其它估计方法,具有更高的实际应用价值。     

船舶网络通信最优路径的规划与设计

最优路径的规划与设计对船舶网络通信系统至关重要,针对当前船舶网络通信最优路径的规划与设计方法存在数据传输成功率低、数据传输时延长的缺陷,提出基于蚁群优化算法的船舶网络通信最优路径规划与设计方法。首先对当前船舶网络通信最优路径的规划与设计研究进展进行回顾,指出各种船舶网络通信最优路径的规划与设计方法的缺陷,然后采用蚁群优化算法搜索食物原理对船舶网络通信最优路径的规划问题进行求解,找到最优的船舶网络通信最优路径,最后采用C++编程实现了船舶网络通信最优路径的规划仿真测试,结果表明,蚁群优化算法可以提高船舶网络通信系统的数据传输成功率,减少船舶网络通信数据传输时延长,数据丢包率大幅度减少,获得了理想的船舶网络通信效果。     

蚁群算法在船舶路径优化仿真中的应用

随着航运业的发展,海上物流的经济性成为各国需要考虑的重要因素之一,对各港口的船舶进行路径优化成为现代航运业的重要研究方向。同时,船舶的路径优化朝着智能化方向发展。蚁群算法是解决路径优化问题最常用的算法,但是其求解结果往往陷入了局部最优解,在海上船舶路径规划中具有局限性。本文研究传统路径优化中的蚁群算法,针对海上船舶航行特点,对蚁群算法中的信息素更新策略及搜索区域机制进行改进,提高算法的效率。     

大区域船舶物流最优航线选取模型设计

针对传统的最优航线选取方法一直存在选取效果差、时间长的问题,提出大区域船舶物流最优航线选取模型。该方法先采用采用粗糙集理论计算权值,通过可信性理论构建大区域船舶物流航线选择期望值及规划模型,并采用上限和下限的方式约束物流配送信息素,计算大区域船舶物流航线配送概率,并以此为基础,通过船舶物流信息筛选,构建大区域船舶物流航线选取模型。实验结果比发现,采用改进最优航线选取模型时,其航线选取时间及航线长度均要优于传统方法,具有一定的优势。     

构建社会化产业化的现代物流配送体系

现代化的物流配送体系,可有效减少流通环节和流通时间,降低流通成本,从而促进电子商务的发展。建立现代化的物流配送体系,应从硬件、软件两方面着手,重点做到以下三点:1、物流企业配送手段要机械化、自动化和信息化。我国现有的物流配送系统与电子商务对物流的需要之间存在着很大的差距,不能满足完善的电子商务的需求。因此,我国物流企业今后可在这方面采取如下措施:货物的包装实现标准化,通用化、机械化、集装化、     

云计算在船舶物流智能配送系统中的应用

首先设计基于云计算的船舶物流智能配送系统架构和数据库,然后在云平台的基础上,利用遗传算法对船舶物流智能配送路径进行优化,最后通过实例进行结果分析。对比结果说明,利用云服务可以增加系统的配送路径选择,降低运输成本。但运输效率需要在今后的应用中进一步提高。     

基于改进蚁群算法的物流配送路径优化问题研究

物流配送在国民经济中发挥着越来越重要的作用,先进的物流配送系统是企业增强竞争力的重要手段.而进行物流配送系统的优化,主要就是配送路径的选择.虽然蚁群算法已广泛应用于解决路径优化问题,但此算法所固有的收敛速度缺陷一直制约着物流系统配送路径优化问题的解决.本文在系统分析蚁群算法的基础上,结合遗传算法,提出了一种新型的改进蚁群算法,并通过算例对改进蚁群算法的有效性进行了验证.     

基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法

传统的船舶物流运输最优路径选取算法的运行效率低,为了解决这个问题,提出基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法。利用有向图规划法,确定有向图规划船舶物流运输路径冲突分流点,采用深度优先遍历算法,获取船舶物流运输最优路径。为突出算法优势,在经典算法基础上,对其做出改进,在算法结束后,逆序打印每一条路径,选取最优路径,由此,完成基于有向图规划的船舶物流运输最优路径选取算法的设计。在实验中,采用有向图作为实验样本,对2种算法进行对比实验.实验结果显示,所提算法相比传统的船舶物流运输最优路径选取算法运行效率更高。     

无线网络的船舶物流信息优化系统设计

为了解决当前船舶物流信息优化系统工作效率低,无法满足实际应用要求的难题,以提高船舶物流信息优化结果为目标,提出了基于无线网络的船舶物流信息优化系统。首先分析船舶物流信息优化系统的研究进展,找到各种系统的局限性,然后描述船舶物流信息优化系统的硬件组成,通过无线网络实现系统各个模块之间的通信和协调,并分析船舶物流信息优化系统的软件技术,对关键技术进行详细设计,最后与其他船舶物流信息优化系统进行对比测试,结果表明,基于无线网络的船舶物流信息优化效果要明显优于对比系统,克服对比系统存在的弊端,提高了船舶物流信息传输的成功率,具有更高的实际应用价值。     

多模式船舶分段物流运输最优路径规划模型

传统船舶分段物流运输路径规划模型受到单一计算模式的限制,无法对突发路径规划要素进行有效载入计算,导致船舶运输全程路径出现航线重复、不必要航线距离规划过长的问题。提出多模式船舶分段物流运输最优路径规划模型。针对规划模式单一问题,首先,对船舶物流分段路径进行分段式路径瓶颈模型计算,获得不同运输段的瓶颈点坐标;根据瓶颈点坐标数据,计算各运输段冲突分流点;最后,将各段路径进行融合最优计算,通过阶段式遗传算法,构建最优路径模型。仿真对比实验证明设计模型规划的路径是最佳规划路径。     

基于数据挖掘技术的船舶物流成本分析和估计

船舶物流成本与多种因素有关,具有十分大的波动性。当前船舶物流成本分析和估计方法由于没有考虑船舶物流成本波动性,难以描述船舶物流成本的变化趋势。为了提高船舶物流成本分析和估计的准确性,提出基于数据挖掘技术的船舶物流成本分析和估计方法。首先分析船舶物流成本分析和估计的研究进展,建立船舶物流成本分析和估计的数学模型,然后引入数据挖掘技术对数学模型进行求解,拟合船舶物流成本变化趋势,最后与经典船舶物流成本分析和估计方法进行实验测试。结果表明,数据挖掘技术的船舶物流成本分析和估计精度超过92%,而经典方法的船舶物流成本分析和估计均低于90%,且数据挖掘技术的船舶物流成本分析和估计效率更高,验证了本文船舶物流成本分析和估计方法的优势。