大数据背景下社区物流配送优化措施研究

大数据时代,电子商务、网络销售、直播带货等新型行业得以飞速发展,与物流行业关系紧密,其中,社区物流配送是物流整体链条的末端。虽然近些年物流行业依托于新消费产业得到了高速发展,但是社区物流在配送效率、货物安全、以及配送便捷度等方面均没有达到理想水平。基于此,本文针对大数据下的社区物流基本特征、配送现状,以及配送优化提出改进措施。     

大数据背景下农村电商物流配送优化路径分析

农村电商物流配送是农村电商发展的重要保障和支撑,也是影响消费者满意度和忠诚度的关键因素。本文旨在探讨如何利用大数据技术优化农村电商物流配送,并建议从完善县乡村三级农村物流体系、促进农村电商与农村寄递物流融合、加快冷链流通基础设施建设、简化农村网点备案手续等方面入手,推动农村电商物流配送的优化和创新。     

云计算环境下船舶无线网络通信路径选择方法优化

针对当前船舶无线网络通信路径选择效率低,难以找到全局最优的船舶无线网络通信路径问题,为了提高船舶无线网络通信质量,设计了基于云计算环境下船舶无线网络通信路径选择优化方法。首先对经典船舶无线网络通信路径选择方法分析,找到其存在不足,然后考虑无线网络通信节点能耗、路径总能耗等因素,通过动态方式建立一条最优的无线网络通信路径,最后基于云计算环境对无线网络通信路径选择方法进行仿真测试,结果表明,本文方法利用云计算环境的优点,提高了找到最优无线网络通信路径的速度,并且无线网络通信路径更优,提高了无线网络通信数据传输速度,具有广泛的应用前景。     

基于大数据的电子商务物流配送发展策略

随着社会经济与信息技术不断发展与进步,电子商务在我国的发展使物流行业发生较大变化,二者相辅相成,相互作用。但是,细观实际上的物流配送发展与电子商务,二者步伐并不一致。基于此,本文通过对当下阶段电子商务物流配送发展的问题分析,科学总结我国电子商务物流配送行业发展困境,而后以大数据的应用意识培养、物流企业间合作、专业人才培养等为视角,针对性提出科学的电子商务物流配送发展策略,为电子商务物流配送可持续发展创造条件。     

基于大数据平台的船舶远程运维系统

船舶营运数据通常具有多源且异构的特点,为实现数据集成应用,降低实施成本,通过对大数据平台技术进行研究,提出一套适用于船舶远程运维的大数据平台架构。利用岸端大数据平台的存储和计算资源进行数据关联分析和信息融合,在系统功能分层结构的设计框架下向用户提供应用软件服务,以适应不同船型的运维管理需求。在某散货船上应用该系统,从船舶装备运行和能源消耗管理等方面给出各纬度的运营报告和可视化展示,为航运企业的船舶远程运维数字化管理提供参考。     

基于大数据的智能船舶研究

为了在智能船舶领域取得发展先机,对船舶智能化的进程进行研究。首先,探讨了智能船舶的概念与功能;其次,介绍了南通中远海运川崎船舶工程有限公司在智能船舶研发方面的实践与进展,阐述了船舶全生命周期的智能信息服务;最后,提出未来船舶企业不仅需要建造智能船舶,还要建立岸基数据中心及智能信息服务体系,逐步将为船东的服务扩展至船舶的全生命周期。     

大数据背景下船舶移动网络信息安全风险预测模型

为解决船舶移动网络风险识别响应速度较慢的问题,在大数据背景下,研究船舶移动网络信息安全风险预测模型。通过对网络信息安全风险数据信息特征挖掘和采样分析,筛查干扰信号的特征指标,快速识别异常信息并进行预警。实例测试结果表明,在实际应用过程中,该模型的预测精度和响应速度较高,可有效提高船舶移动网络信息安全性,为船舶航行保驾护航。     

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。     

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.     

基于大数据的船舶航行最优路径规划算法研究

传统的航行路径规划算法为静态单一条件的最优选择算法,最优路径缺乏客观性,准确度明显下降。针对此问题提出基于大数据的船舶航行最优路径规划算法。引入云计算遗传特征计算算法,对航行相关的全局路径数据进行大数据遗传特征分析,得到具有代表性特征的备选路径;引入大数据蚁群择优算法,对备选路径进行最优路径计算,得到最客观真实的最优航行路径;通过设计多路径仿真实验,证明提出算法具有计算速度快、准确率高、可行性好的特点。     

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。     

数据融合技术与船舶自动化的发展

数据融合技术是近年来快速发展的一种自动化信息技术,已引起世界各国的广泛重视。由于数据融合技术充分综合和利用了多源信息的作用,在目标识别、态势评估等方面,有巨大的应用潜力。数据融合技术可以极大地推进船舶自动化的发展,进行数据融合技术的研究具有特别重要的意义。     

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。     

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。     

基于物联网技术的船舶数据融合平台架构研究

为解决船舶航行过程中常见的数据融合效果不佳的问题,提出基于物联网技术的船舶数据融合平台架构优化方法。基于物联网技术和云平台对船舶运行数据处理框架进行改善,并结合蚁群算法对舶数据融合步骤进行优化处理,以提高船舶数据融合的准确性。最后通过实验证实,基于物联网技术的船舶数据融合平台架构在实际应用过程中具有较高的有效性,充分满足研究要求。     

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。