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。     

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。     

铁路冷链物流的优化对策研究

近年来,随着生鲜产品的需求不断增长,冷链物流市场得到迅速发展。铁路冷链物流作为一种新兴的运输方式,也开始受到越来越多的关注。然而,在实际应用中,铁路冷链物流还存在如设施设备陈旧、物流效率低下等问题。因此,本文将从提高设施设备的现代化水平、优化冷链物流管理等多个方面出发,探讨铁路冷链物流的优化对策。     

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。     

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。     

集装箱码头物流路径优化研究

根据集装箱码头的工艺流程,提出了集装箱码头物流路径优化模型。该模型以集卡行走里程最短为目标,在满足集装箱堆场堆存要求和船舶装卸作业要求的情况下,求解集卡最优行走路径。算例计算表明,该优化模型可为码头管理者提供一定决策帮助。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于环境优化的无人艇全局路径规划研究

LazyTheta*算法是近年来提出的启发式路径规划算法,凭借其优异的搜索性能,在机器人全局路径规划中的应用不断增多。但常规的启发式路径规划算法往往忽视机器人的运动学特性以及环境对路径规划结果的影响,不适合直接应用于无人艇。针对这一问题,提出了基于环境优化Lazy Theta*算法的无人艇全局路径规划方法,从路径安全性和水流适应性两个方面对启发函数和视线检查进行改进,并对路径进行了折角平滑处理。仿真结果表明,与常规算法相比,采用改进算法规划出的路径具有更少的路径点和更小的路径转角,路径更加平滑,能够更好地适应水流的变化,有利于无人艇在复杂水域环境中航行,提高了无人艇航行的安全性。     

双层规划视角下远距离运输配送路径优化选取系统设计

针对传统冷链物流配送船舶路径优化选取系统存在选取的路径可行性不足的问题,提出基于双层规划的冷链物流配送船舶路径优化选取系统设计。首先架设双层资源计算平台,通过多服务机组云端交互的方式,完成硬件平台的架设;接着,引入双层规划资源算法,对船舶航行相关航线数据进行全局分析,得到均衡要素分析下的可选取路径的合集;最后,通过引入遗传碰撞择优算法,对合集内的路径进行最优值碰撞计算,从得到最优路径完成选取;通过仿真实验,对设计系统的准确性与稳定性进行实验证明,通过对比数据证明所设计的系统满足设计要求。     

TOPSIS法在粮食铁路物流运输节点选址中的应用研究

客观、合理的粮食铁路物流运输节点选址对粮食物流起到至关重要的作用。本文通过分析影响粮食铁路物流运输节点选址的经济性因素、供给性因素、需求性因素和便利性因素,构建了粮食铁路物流运输节点选址评价指标体系,以陕西省三秦快运线为例,运用熵权-TOPSIS法进行粮食铁路物流运输节点的选址,为粮食铁路物流运输节点的选址提供参考。     

基于云计算的船运物流运输调度方法研究

传统船运物流调度方法能够实现船运物流的运输,但针对港口货物存在分散性、复杂化、多到达地的情况,则会产生物流运输效率低,调度运行不畅的问题。为此提出基于云计算的船运物流运输调度方法研究。通过云计算船运调度方法模型的设计,完成多层级调度方法与总体框架的建立;利用调度通信机制,科学掌握船运状态,依托云计算调度方法核心计算机制,完成对船舶的科学调度,进而实现建基于云计算的船运物流调度方法。实验数据表明,设计调度方法,具有良好的处置货物能力,科学的船舶调度性。