基于人工智能算法的港口物流船舶运输路径优化研究

传统的港口物流船舶运输路径优化后,船舶运输成本很高,运输时间过长。针对上述问题,引用人工智能算法研究了一种新的港口船舶运输路径优化方法,通过船舶配送和客户管理两阶段解决优化问题,通过线性优化区分港口路径组成的种群,形成若干个子种群,分析种群之间的密度,根据密度分析结果得到协同进化方案,同时使用提升操作和协同操作解决路径优化问题,利用"径—环切割"理论对客户进行分组优化,通过时间窗解决运行时间问题。设定对比实验验证方法效果,结果表明,基于人工智能算法的港口物流船舶运输路径优化方法可以有效降低运输成本,缩短运输时间。     

基于改进决策树的港口物流船舶运输路径优化研究

常规方法下优化的运输路径虽能完成运输任务,但效率过慢,且总成本较高,导致港口物流的运输效益不理想,为此提出并设计了一种基于改进决策树的港口物流运输路径优化方法。在给定运输起点和终点的前提下,建立路径优化决策集,通过改进决策树算法,确定每条运输路线上的权重值及特征向量,将权重值引入决策树,利用改进决策树算法对决策集进行求解,实现船舶运输路径的优化。仿真实验结果表明,基于改进决策树的运输路径能够有效提高船舶的运输效率,具备良好的适应性。     

结合免疫算法的船舶运输路径优化方法研究

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。     

媒体之音

<正>《物流技术》2010.3多式联运路径优化模型与方法研究考虑到多式联运路径的选择受到运输成本、运输时间、运输质量和服务水平等相关因素的影响,将多式联运的路径优化问题转化成为一个广义最短路径问题,以成本和时间为优化目标,建立了适应运量变化情况下的多式联运路径优化数学模型,并选择蚁群算法对实际问题进行了求解验证。     

苏州港腹地集装箱出口运输新路径

为优化苏州港出口集装箱运输路径,阐明"陆改水"是对苏州港出口集装箱运输路径的优化,分析"陆改水"带来的成本优势,并与传统陆路运输模式比较,针对客户的不同需求设计不同的"陆改水"方案。     

云计算在冷链物流配送船优化方法中的研究

随着生活水平的提高和电子商务的发展,产品的运输不再局限于传统的物品,冷冻和海鲜等产品的运输也变得极为普遍,研究冷链物流配送的路径优化问题,是为了提高运输的实时性,增强物流配送企业的经济效益。本文在云计算的基础上,整合配送中心和目的地之间的各种资源,形成完整的配送链,并且利用粒子群优化算法对路径优化函数进行优化,从而得到最佳的配送路线。     

一种港口AGV运输交通路径规划仿真方法

为了合理规划AGV行驶路径、提高车辆运输效率、提升运营效益,给出了一种AGV交通路径优化算法,阐述了路径冲突类型及其解决策略,并针对实际案例进行仿真模拟分析。该方法可为相关项目规划提供参考。     

蚁群算法舰船援救物资运输路径二维规划模型

针对已有舰船援救物资运输路径规划模型在规划中出现的规划结果偏离理想值、规划收敛速度慢的问题,利用蚁群算法实现对二维规划模型的优化设计。以舰船的运输环境为基础,构建二维环境模型。在该环境下确定运输终点的位置,利用蚁群算法搜索运输起点到终点之间的每一个路径点,连接多个路径点,最终生成援救物资运输路径。通过测试实验发现,设计规划模型得出的结果在航程、平滑度以及规划时长等方面,均优于传统路径规划模型,进而证明该模型的可行性。     

交通运输枢纽建设对铁路物流集散中心功能优化的影响分析

本文旨在探讨交通运输枢纽建设对铁路物流集散中心功能优化的影响。通过分析城市交通枢纽布局与铁路运输网络建设对集散中心效能的关系,探讨交通枢纽建设对中心货物调度效率、周转速度、运输距离和稳定性的影响。进一步提出优化路径,包括提升设施设备水平、加强规划管理,以优化运输环境、提高调度精准度和运输效率,为铁路物流集散中心的发展提供重要参考,为提升物流效率和运作模式提供有效建议。     

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。     

一种针对自动化码头AGV拥堵冲突的动态路径优化策略

针对自动化集装箱码头AGV拥堵和冲突问题,分析了主要原因,提出一种针对AGV拥堵和冲突的路径优化模糊控制方法;从AGV单机性能角度出发,建立一种自动化码头AGV拥堵冲突的动态优化策略。实践表明,该优化策略可有效地提高水平运输效率。     

应急物流中路径优化的灰关联决策

道路的选择是完成应急物流活动的关键环节,科学地选择运输路线对提高物流效益至关重要。文中运用灰关联决策,从影响道路优选的五项主要指标入手,寻求出理想最优路径,根据各条合理路径与理想最优路径灰色绝对关联度的大小,确定最满意路径。最后,通过案例分析,说明应急物流的路径优化中采用灰关联决策是可行的、有效的。     

卸船作业模式下自动化码头AGV路径仿真优化

AGV作为自动化码头水平运输的设备,主要负责运输集装箱。受岸桥和场桥装卸能力、水平运输距离和集装箱作业量增加等因素影响,水平运输环节是制约自动化码头发展的瓶颈。结合港口码头作业实际,采用"模型+实例+仿真"的方法对自动化码头AGV路径优化问题进行研究。结合道路交通流理论,提出交通虚拟环岛策略以避免多AGV在码头行驶时产生冲突和拥堵。在卸船作业流程下,采用e M-Plant仿真软件,对提出的交通控制策略从不同角度进行仿真模拟。结果表明,AGV不同路径的选择影响着码头的作业效率。试验结果进一步提高码头作业效率,为自动化码头AGV路径优化提供参考依据。     

交通大数据驱动下的智能物流调度与路径选择

本文深入探讨了交通大数据在智能物流调度和路径选择中的应用。首先，概述了智能物流的概念和特点，分析了交通大数据如何影响智能物流调度。其次，讨论了交通大数据应用于智能物流调度中存在的难点，如物流参与者的互动，路径成本的变化，动态学习过程等。最后，提出了交通大数据驱动下的智能物流调度的优化路径，包括建立物流信息平台，实施动态物流路径优化，多模式运输规划，货车空载率优化，智能仓储管理。     

基于物联网的海上应急物资运输路径优化仿真

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。     

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。     

长三角地区进口铁矿石运输网络的优化

为降低我国长三角地区进口铁矿石的运输成本,优化其运输网络结构,基于经济评价理论,采用实际数据,计算并比较不同吨位船舶在不同运距时的单位货物运输成本,得到成本最优化的运输路径。研究结果显示:中巴和中非航线的铁矿石运输应以较大型船舶为最佳,其单位货物运输成本可减少最高18.52%、最低9.83%;选择江海直达的运输方式可大大降低运输成本。     

自动化集装箱码头水平运输设备的路径规划

为保证自动化集装箱码头能够实现水平运输设备的高效自动化作业,水平运输设备行驶路径的规划能力成为评价系统好坏的决定性因素。针对自动化集装箱码头水平运输系统如何生成最优行驶路径的问题,从码头布局、任务划分、车道选择及路径优化等多方面进行深入探究,提出一套自动导引车运行路径规划系统方案,明确路径规划需要考虑的因素,简化路径规划系统的计算逻辑,缩短自动导引车的运行距离,对提高水平运输效率具有重要意义。     

多目标应急物流路径选择研究

为研究自然灾害发生后应急物流的路径选择问题,综合考虑了运输时间、运输距离以及路径复杂性等因素.考虑到随着灾难的扩展,路网上的运输速度会受到影响,将运输速度设定为随着时间而连续递减的函数.以最小化运输时间、运输距离和路径复杂性为目标,建立多目标非线性混合整数规划模型,并将多目标问题转化为单目标问题来求解,设置不同的实验参数进行比较,找到目标函数值最小时对应的路径.最后通过算例研究表明:利用提出的模型进行应急物流路径选择,能够有效地获得最优路径.     

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。