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。     

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。     

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。     

低碳条件约束下船舶物流路径规划模型仿真

传统的船舶物流路径规划模型存在污染物排放物多的问题,不能满足低碳要求,为此对低碳条件约束下船舶物流路径规划模型设计。首先选择船舶物流路径节点并计算障碍物节点,然后采用约束法构造船舶物流路径目标函数,并计算航速与船舶耗油量以及碳排放量之间的关系,最后采取粒子群算法寻找路径中的最优解,以此完成低碳条件约束下船舶物流路径规划模型的建立。实验对比结果表明,此次设计的低碳条件约束下船舶物流路径规划模型的污染物排放量比传统模型的污染物排放量少,能够满足低碳约束条件下船舶物流路径规划需求,具有一定的实际应用意义。     

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。     

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。     

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。     

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。     

移动网络海上应急物流路径规划算法

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。