智能交通数据在物流路径规划中的应用

随着全球贸易的不断发展和物流需求的日益增长,物流路径规划成为了现代物流运营中至关重要的环节。本文首先介绍了智能交通数据与物流路径规划的概念,随后分析了物流路径规划存在的问题,包括实时性问题、不确定的交通状况和复杂的配送网络等。然后重点探讨了智能交通数据在物流路径规划中的三个关键应用及其优势,包括实时交通监测与路况预测、智能路线规划与优化、货车调度与车辆管理。希望通过本文的研究,为物流企业实现更加智能、高效的货物运输方式提供参考和借鉴。     

基于地震预警的铁路物流运输路径规划优化方法研究

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。     

基于智能交通系统的物流配送路径规划研究

随着智能交通系统的发展，物流配送路径规划可以利用智能交通系统提供的实时交通数据、优化配送模型和提高配送可靠性等优势，实现更高效、更经济、更可靠的配送方案。本文就此进行研究。     

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。     

基于时间依赖网络的车辆调度问题研究

针对城市道路交通存在的不确定性问题,提出将动态车辆调度问题置于时间依赖网络的思想,建立了包括车辆固定成本费用、路阻费用和违反时间窗约束费用在内的广义费用最小化数学模型,采用改进的蚁群算法进行优化求解。仿真实验表明,该方法充分利用了城市道路交通时变性所呈现的周期性特点,是运输与物流企业进行车辆调度时节约成本的有效方法。     

基于粒子群算法的海上物流智能配送系统

目前,海上物流的兴起与发展为物流行业带来了新的生机,但在海上物流智能配送系统的使用过程中,系统时常无法实现精确的船只调度,因而采用粒子群算法展开优化,设计粒子群算法的海上物流智能配送系统。在原有的硬件体系中引用GIS芯片,提升原有硬件的性能。以上述硬件为基础,采用粒子群算法中的学习因子优化技术,设定船只调度计算模块。将硬件与软件相结合,完成粒子群算法的海上物流智能配送系统的设计工作。构建系统测试平台,通过与原有智能配送系统船只调度精准度对比可知,此系统的船只调度精准度优于原有系统,性能更佳。     

改进变邻域搜索算法在动态船舶路径问题中的研究

船舶物流调度是全球经济发展中非常重要的一环,降低船舶物流成本对经济发展有现实意义。船舶路径问题属于组合优化范畴,有动态和静态之分,后者是由前者发展而来。变邻域搜索算法是一种启发式求解动态船舶路径问题近似解的方式。但其存在容易陷入局部最优的缺点。为了改善这种缺陷,本文提出一种改进基本变邻域搜索算法的领域结构。     

智能监控技术在京杭运河苏州城区段的应用研究

本文通过大数据信息化技术手段,对京杭运河苏州城区段的智能监控系统进行分析与研究,实现对运河通航的一体化运行监测,水上交通的大数据关联分析,水运资源的管理与调度,统一信息数据管理和可视化智能监测,通过智能监控技术预防水上交通安全事故发生,确保京杭运河苏州城区段水上交通安全畅通。     

基于大数据与人工智能的舰船避碰路径优化调度算法

舰船航行路径中存在许多障碍物,当前舰船避碰路径优化调度算法存在障碍物识别正确率低、规划路径长,不仅无法获得最优的舰船航行路径,而且不能保证舰船航行的安全,为了获得最优的舰船航行路径,设计了基于大数据与人工智能的舰船避碰路径优化调度算法。首先分析当前舰船避碰路径优化调度算法的工作原理,找到弊端,然后引入大数据分析方法建立舰船避碰路径优化的数学模型,实现障碍物识别,并采用人工智能技术——遗传算法找到最优的舰船避碰路径,最后进行舰船避碰路径优化调度算法性能的仿真测试,结果表明,本文方法可以更快找到最优的舰船避碰路径,舰船避碰路径更短,不仅减少了舰船航行的时间和成本,而且可以准确识别各种舰船障碍物,具有显著的优越性。     

基于蚁群算法的海洋港口物流运输系统研究

传统海洋港口物流运输系统存在货物运输目标参量与船舶调度路径间的协同性异常问题,导致货物运输船舶调度的精准度误差增大。因此,提出蚁群算法的海洋港口物流运输系统研究。首先,在系统硬件中加入船舶货物ID采集硬件,通过货物相关数据,建立起协同数据模型;接着;根据协同模型对运输路径进行基础模型计算,最后;通过蚁群算法,对路径与协同数据进行匹配性最优计算,从而得到最佳的物流调度方案,实现货物与路径的最佳协同性效果。为了验证设计系统的运输调度效果,通过仿真实验来完成对设计系统性能的验证,证明提出设计系统具有提升港口物流运输货物与船舶路径规划协同性的作用。     

智能海上交通管理系统设计与研究

交通管理系统是对船舶海上航行过程中进行定位识别、实时监控、避险操作的重要工具,随着物联网、无线网络、通信信息技术在交通管理系统中的应用,能够对原有的交通管理系统进行优化升级,全面打造出智能化的交通管理系统。本文提出智能海上交通管理系统设计总体架构和功能需求,并从开放环境和软件开发层面入手,论述了智能海上交通管理系统设计的实现路径。通过性能测试结果表明,本文设计的系统能够达到百分百的信息调度准确率,具备推广应用价值。     

港口生产调度大数据分析平台

为优化港口调度模式、提升港口调度效率,在全面整合港口调度信息资源的基础上,建立调度数据分析模型,并运用Tableau BI软件和大数据分析技术建立港口生产调度大数据分析平台,从多个维度智能分析调度过程,评价调度方案,加速调度信息反馈。该平台为港口管理人员提供在线决策支持,有效提升港口调度方案的实效性和科学性。     

基于B/S构架的海上船舶交通信息管理系统

为了提高海上船舶交通信息的智能管理和集中调度能力,提出一种基于B/S构架的海上船舶交通信息管理系统设计方法。首先进行系统的总体结构设计和指标分析,系统开发平台建立在嵌入式ARM环境中,信息系统的数据感知层采用B/S构架下的组网结构进行大数据采集分析,基于Tiny OS实现信息管理系统的网络组件接口设计,信息管理系统采用应用层、业务层和数据层的3层网络体系设计,数据库采用Mysql,在B/S构架下进行后台服务器搭建和接口设计,在嵌入式Linux内核环境中进行海上船舶交通信息管理系统的软件开发。系统测试结果表明,该系统能有效实现对海上船舶交通信息的智能管理和调度,信息处理能力较好。     

基于可视化看板的车间物流管理系统设计与实现

以提升船体车间物流数字化、智能化为目标,研究视图和存储、缓存处理、智能调度和数据联通等关键技术,为系统性能提升、数据展示、车间场地布局规划、分段调度及资源合理分配等提供技术支撑。对车间场地、运输设备进行仿真,实现车间场地物流的可视化展示;建立中间数据库,实现与制造过程数据文档管理系统(manufacturing Process Data document Management system,PDM)工作数据的联通;根据用户需求,制定车间建造物量工时统计分析看板,开发车间物流看板管理软件系统,完成车间内托盘、产品、场地资源的配送流程管理及状态可视化展示。对物流看板的发展前景进行展望,对船厂物流智能化提出建议。     

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。     

基于物联网的跨区域、多港区协同物流指挥和调度智能管理平台

为了实现辽宁港口资源整合后的跨行政区域、多个港区的统一经营管理,辽宁港口集团应用物联网、大数据、云计算等先进技术打造跨区域、多港协同物流指挥和调度智能管理平台。跨港区指挥科学调度体系、全程跟踪式智慧物流体系、全港可视安全应急监控体系和多港联动一站式服务体系的成功应用,为辽宁港口适应形势发展需要提供有力的技术保证,也为建设一流强港提供强有力的支撑。     

舰船编队通信网络混合数据智能调度方法

为避免舰船编队通信网络在数据传输时出现网络堵塞和冲突,提高数据传输速率,研究舰船编队通信网络混合数据智能调度方法。分析舰船编队通信网络结构,根据舰船通信网络状态,构建混合数据智能调度优化目标函数,基于深度学习网络的优化方法,获取最佳混合数据智能调度方案。经实验验证可知,该方法可有效降低混合数据传输时延与路由开销,提高分组投递率,避免通信网络发生堵塞现象。     

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。     

港口物流企业联盟及其运营调度优化

港口物流企业联盟是近年来发展起来的一种新型的港口物流企业组织形式,对社会和企业有利。介绍了联盟实现方式、组织结构设计原则、运营调度及其优化研究现状,给出了港口物流企业联盟运营调度优化模型建立实例,根据实例的运算结果,证明了该港口物流企业联盟的运营调度优化模式是可行的,在港口物流企业联盟的调度过程中具有一定的实用性。     

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。